Serious Games for Improving Genetic Literacy and Genetic Risk Awareness in the General Public: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic testing and genetic risk information are gaining importance in personalized medicine and disease prevention. However, progress in these fields does not reflect increased knowledge and awareness of genetic risk in the general public. OBJECTIVE: Our aim is to develop and test the efficacy of a suite of serious games, developed for mobile and Web platforms, in order to increase knowledge of basic genetic concepts and promote awareness of genetic risk management among lay people. METHODS: We developed a new ad-hoc game and modified an arcade game using mechanics suitable to explain genetic concepts. In addition, we developed an adventure game where players are immersed in virtual scenarios and manage genetic risk information to make health-related and interpersonal decisions and modulate their lifestyle. The pilot usability testing will be conducted with a convenience sample of 30 adults who will be categorized into 3 groups and assigned to one game each. Participants will be asked to report any positive or negative issues arising during the game. Subsequently, they will be asked to complete the Game Experience Questionnaire. Finally, a total of 60 teenagers and adults will be enrolled to assess knowledge transfer. Thirty participants will be assigned to the experimental group and asked to play the serious games, and 30 participants will be assigned to the control group and asked to read leaflets on the genetic concepts conveyed by the games. Participants of both groups will fill out a questionnaire before and after the intervention to assess their topic-specific knowledge of genetics. Furthermore, both groups will complete the self-efficacy questionnaire, which assesses the level of confidence in using genetic information. RESULTS: We obtained evidence of game usability in 2017. The data will be submitted to a peer-reviewed journal and used to improve the game design. Knowledge-transfer testing will begin in 2018, and we expect to collect preliminary data on the learning outcomes of serious games by December 2018. CONCLUSIONS: It is important to educate the general public about the impact of genetics and genetic testing on disease prevention and the consequent decision-making implications. Without such knowledge, individuals are more likely to make uninformed decisions or handover all decisions regarding genetic testing to their doctors. Technological innovations such as serious games might become a valid instrument to support public education and empowerment. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/9288.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».