Development of CliniPup, a Serious Game Aimed at Reducing Perioperative Anxiety and Pain in Children: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increasing number of children undergo ambulatory surgery each year, and a significant proportion experience substantial preoperative anxiety and postoperative pain. The management of perioperative anxiety and pain remains challenging in children and is inadequate, which negatively impacts the physical, psychosocial, and economic outcomes. Existing nonpharmacological interventions are costly, time consuming, vary in availability, and lack benefits. Therefore, there is a need for an evidence-based, accessible, nonpharmacological intervention as an adjunct to existing pharmacological alternatives to reduce perioperative anxiety and pain in children undergoing ambulatory surgery. Technology-enabled interventions have been proposed as a method to address the unmet need in this setting. In particular, serious games hold a unique potential to change health beliefs and behaviors in children. OBJECTIVE: The objective of this research was to describe the rationale, scientific evidence, design aspects, and features of CliniPup, a serious game aimed at reducing perioperative anxiety and pain in children undergoing ambulatory surgery. METHODS: The SERES Framework for serious game development was used to create the serious game, CliniPup. In particular, we used a mixed methods approach that consisted of a structured literature review supplemented with ethnographic research, such as expert interviews and a time-motion exercise. The resulting scientific evidence base was leveraged to ensure that the resulting serious game was relevant, realistic, and theory driven. A participatory design approach was applied, wherein clinical experts qualitatively reviewed several versions of the serious game, and an iterative creative process was used to integrate the applicable feedback. RESULTS: CliniPup, a serious game, was developed to incorporate a scientific evidence base from a structured literature review, realistic content collected during ethnographic research such as expert interviews, explicit pedagogical objectives from scientific literature, and game mechanics and user interface design that address key aspects of the evidence. CONCLUSIONS: This report details the systematic development of CliniPup, a serious game aimed at reducing perioperative anxiety and pain in children undergoing ambulatory surgery. Clinical experts validated CliniPup's underlying scientific evidence base and design foundations, suggesting that it was well designed for preliminary evaluation in the target population. An evaluation plan is proposed and briefly described.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».