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Enregistrement W2944194697 · doi:10.2196/13242

An Interactive Mobile App Game to Address Aggression (RegnaTales): Pilot Quantitative Study

2019· article· en· W2944194697 sur OpenAlexvenueno aff
Jeffrey G Ong, Nikki Lim-Ashworth, Yoon Phaik Ooi, Jillian Boon, Rebecca P. Ang, Dion Hoe‐Lian Goh, Say How Ong, Daniel Fung

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Healthcare Group
Mots-clésUsabilityPsychological interventionAggressionPsychologyAngerMental healthApplied psychologyMobile appsMobile deviceMobile technologyMedical educationMultimediaClinical psychologyDevelopmental psychologyMedicineComputer sciencePsychiatryWorld Wide WebHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rapid advancement in media technology has radically changed the way we learn and interact with one another. Games, with their engaging and interactive approach, hold promise in the delivery of knowledge and building of skills. This has potential in child and adolescent mental health work, where the lack of insight and motivation for therapy are major barriers to treatment. However, research on the use of serious games in mental health interventions for children and adolescents is still in its infancy. OBJECTIVE: This study adds to the research on serious games in mental health interventions through the development and evaluation of RegnaTales, a series of 6 mobile apps designed to help children and adolescents manage anger. We examined the usability and playability of RegnaTales, as well as children's aggression levels before and after the game play. METHODS: A total of 72 children aged between 6 and 12 years were recruited for the study. Thirty-five participants had a clinical diagnosis of disruptive behavior disorders (DBD), whereas 37 were typically developing (TD) children. Each child played 1 of the 6 RegnaTales apps for approximately 50 min before completing the Playability and Usability Questionnaire. The Reactive-Proactive Aggression Questionnaire was completed before and after the game play. RESULTS: The overall results showed high levels of enjoyment and playability. TD children and children with DBD had similar experienced fun and perceived playability scores on all 6 mobile apps. All 6 mobile apps garnered comparable experienced fun and perceived playability scores. Furthermore, 42% (5/12) to 67% (8/12) of the children indicated that they would like to play the games again. Importantly, children felt that they acquired skills in anger management, were motivated to use them in their daily lives, and felt confident that the skills would help them better manage their anger. Children reported significantly lower reactive aggression after playing the mobile apps Rage Raver (P=.001), Abaddon (P=.008), and RegnaTools (P=.03). These apps focused on the psychoeducation of the link between thoughts and emotions, as well as equipping the participants with various emotion regulation strategies such as relaxation and cognitive restructuring. CONCLUSIONS: This study presents evidence to support RegnaTales as a feasible serious game. The preliminary findings associated with reduction in reactive aggression, coupled with future research to further establish its efficacy, could warrant RegnaTales as a potential intervention for anger issues among clinical and community populations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,009

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,409 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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