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Enregistrement W2890428821 · doi:10.2196/11068

An App That Incorporates Gamification, Mini-Games, and Social Connection to Improve Men's Mental Health and Well-Being (MindMax): Participatory Design Process

2018· article· en· W2890428821 sur OpenAlexvenueno aff
Vanessa Wan Sze Cheng, Tracey A Davenport, Daniel Johnson, Kellie Vella, Jo Mitchell, Ian B. Hickie

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYoung and Well Cooperative Research CentreQueensland University of TechnologyUniversity of SydneyAustralian Football LeagueMovember Foundation
Mots-clésMental healthSocial mediaPsychoeducationPsychologyPsychological interventionAgency (philosophy)Medical educationApplied psychologyMedicineComputer scienceSociologyWorld Wide WebPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Men have different mental health needs as compared with women, and women make up the primary audience of most digital mental health interventions. An Australian football-themed (specifically Australian Football League, AFL) app named MindMax incorporating psychoeducation, gamification, mini-games, and social connection was developed in an effort to address this issue. OBJECTIVE: The aim of this study was to identify the best way to structure and present MindMax, an app that aims to deliver psychoeducational modules, and create a Web-based community centering on well-being, AFL, and video games for men aged 16 to 35 years who are interested in AFL or video games. METHODS: We conducted 6 participatory design (PD) workshops with people aged 16 to 35 years in 3 cities in Australia, to identify the best way to present MindMax, and contracted a digital development agency to develop MindMax. We then iteratively tested MindMax prototypes with 15 user experience testing interviews across 3 separate time points: 2 before app launch and 1 after app launch. RESULTS: A total of 40 individuals (25 male and 15 female) participated in the PD workshops, and a total of 15 individuals (10 male and 5 female) participated in user experience interviews. Broadly, participants expressed a preference for activities requiring active engagement that practiced useful skills. They were also sensitive to how content was presented and wanted the ability to customize their own app experience. Although participants agreed that social motivations were important for engagement with an app, they recommended not to mimic existing social networks. CONCLUSIONS: In basing itself strongly within the AFL subculture and by incorporating gamification as well as mini-games, MindMax aimed to tackle mental health help-seeking barriers for people who enjoy AFL or video games, with a particular emphasis on men, and to provide psychoeducation on strategies to increase mental health and well-being. If MindMax is successful, this would indicate that generalizing this approach to other traditional sporting codes and even competitive video gaming leagues (esports) would be fruitful.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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