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Enregistrement W2898889914 · doi:10.2196/11579

Creating Gameful Design in mHealth: A Participatory Co-Design Approach

2018· article· en· W2898889914 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthParticipatory designContext (archaeology)Computer scienceHuman–computer interactionUser-centered designCo-designKnowledge managementProcess managementHealth careEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gameful designs (gamification), using design pieces and concepts typically found in the world of games, is a promising approach to increase users' engagement with, and adherence to, electronic health and mobile health (mHealth) tools. Even though both identifying and addressing users' requirements and needs are important steps of designing information technology tools, little is known about the users' requirements and preferences for gameful designs in the context of self-management of chronic conditions. OBJECTIVE: This study aimed to present findings as well as the applied methods and design activities from a series of participatory design workshops with patients with chronic conditions, organized to generate and explore user needs, preferences, and ideas to the implementation of gameful designs in an mHealth self-management app. METHODS: We conducted three sets of two consecutive co-design workshops with a total of 22 participants with chronic conditions. In the workshops, we applied participatory design methods to engage users in different activities such as design games, scenario making, prototyping, and sticky notes exercises. The workshops were filmed, and the participants' interactions, written products, ideas, and suggestions were analyzed thematically. RESULTS: During the workshops, the participants identified a wide range of requirements, concerns, and ideas for using the gameful elements in the design of an mHealth self-management app. Overall inputs on the design of the app concerned aspects such as providing a positive user experience by promoting collaboration and not visibly losing to someone or by designing all feedback in the app to be uplifting and positive. The participants provided both general inputs (regarding the degree of competitiveness, use of rewards, or possibilities for customization) and specific inputs (such as being able to customize the look of their avatars or by having rewards that can be exchanged for real-world goods in a gift shop). However, inputs also highlighted the importance of making tools that provide features that are meaningful and motivating on their own and do not only have to rely on gameful design features to make people use them. CONCLUSIONS: The main contribution in this study was users' contextualized and richly described needs and requirements for gamefully designed mHealth tools for supporting chronic patients in self-management as well as the methods and techniques used to facilitate and support both the participant's creativity and communication of ideas and inputs. The range, variety, and depth of the inputs from our participants also showed the appropriateness of our design approach and activities. These findings may be combined with literature and relevant theories to further inform in the selection and application of gameful designs in mHealth apps, or they can be used as a starting point for conducting more participatory workshops focused on co-designing gameful health apps.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,215 · 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