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Enregistrement W2978737164 · doi:10.2196/13776

Usability, Acceptability, Feasibility, and Effectiveness of a Gamified Mobile Health Intervention (Triumf) for Pediatric Patients: Qualitative Study

2019· article· en· W2978737164 sur OpenAlexvenueno aff
Riin Tark, Mait Metelitsa, Kirsti Akkermann, Kadri Saks, Sirje Mikkel, Kadri Haljas

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPsychological interventionIntervention (counseling)Mental healthDigital healthPsychologyQualitative researchMedicineApplied psychologyClinical psychologyMedical educationHealth carePsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental disorders are notably prevalent in children with chronic illnesses, whereas a lack of access to psychological support might lead to potential mental health problems or disruptions in treatment. Digitally delivered psychological interventions have shown promising results as a supportive treatment measure for improving health outcomes during chronic illness. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the usability, acceptability, and feasibility of providing psychological and treatment support in a clinical setting via a mobile game environment. In addition, the study aimed to evaluate the preliminary effectiveness of the mobile health game. METHODS: Patients aged 7 to 14 years with less than a year from their diagnosis were eligible to participate in the study. In total, 15 patients were invited to participate by their doctor. A total of 9 patients (age range: 7-12 years; mean age 9.1 years) completed the 60-day-long study in which the Triumf mobile health game was delivered as a digital intervention. In an engaging game environment, patients were offered psychological and treatment support, cognitive challenges, and disease-specific information. The fully digital intervention was followed by a qualitative interview conducted by a trained psychologist. The results of the interview were analyzed in conjunction with patient specific in-game qualitative data. Ethical approval was obtained to conduct the study. RESULTS: Patients positively perceived the game, resulting in high usability and acceptability evaluations. Participants unanimously described the game as easy to use and engaging in terms of gamified activities, while also providing beneficial and trustworthy information. Furthermore, the overall positive evaluation was emphasized by an observed tendency to carry on gaming post study culmination (67%, 10/15). Psychological support and mini games were the most often used components of the game, simultaneously the participants also highlighted the education module as one of the most preferred. On average, the patients sought and received psychological support or education on 66.6 occasions during the 60-day intervention. Participants spent the most time collecting items from the city environment (on average 15.6 days, SD 8.1), indicative of exploratory behavior, based on the quantitative in-game collected data. During the intervention period, we observed a statistically significant decrease in general health problems (P=.003) and saw a trend toward a decrease in depression and anxiety symptoms. CONCLUSIONS: This study demonstrated that a game environment could be a promising medium for delivering comprehensive supportive care to pediatric patients with cancer alongside standard treatment, with potential application across a variety of chronic conditions. Importantly, the results indicate that the study protocol was feasible with modifications to randomized controlled trials, and the game could be considered applicable in a clinical context. By giving an empirical evaluation of delivering psychological support via the game environment, our work stands to inform future mobile health interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,420 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations49
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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