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Enregistrement W3004450950 · doi:10.2196/16096

Investigating Serious Games That Incorporate Medication Use for Patients: Systematic Literature Review

2020· review· en· W3004450950 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 Serious Games · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Center for Advancing Translational SciencesInstitute for Clinical and Translational Research, University of Wisconsin, MadisonUniversity of Wisconsin-Madison
Mots-clésScopusTheory of reasoned actionUsabilitySystematic reviewPsychologyMEDLINEExperiential learningApplied psychologyMedical educationMedicineComputer scienceSocial psychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The United States spends more than US $100 billion annually on the impact of medication misuse. Serious games are effective and innovative digital tools for educating patients about positive health behaviors. There are limited systematic reviews that examine the prevalence of serious games that incorporate medication use. OBJECTIVE: This systematic review aimed to identify (1) serious games intended to educate patients about medication adherence, education, and safety; (2) types of theoretical frameworks used to develop serious games for medication use; and (3) sampling frames for evaluating serious games on medication use. METHODS: PubMed, Scopus, and Web of Science databases were searched for literature about medication-based serious games for patients. Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were followed for article selection. RESULTS: Using PRISMA guidelines, 953 publications and 749 unique titles were identified from PubMed, Scopus, and Web of Science. A total of 16 studies featuring 12 unique serious games were included with components of medication adherence, education, and safety, published from 2003 to 2019. Of the 12 games included, eight serious games were tested in adolescents, three games were tested in young adults, and one game was tested in adults. Most studies (n=11) used small sample sizes to test the usability of serious games. Theoretical frameworks identified in the 12 serious games included information, motivation, and behavior theory; social cognitive theory; precede-proceed model; middle-range theory of chronic illness; adult learning theory; experiential learning theory; and the theory of reasoned action. Existing reviews explore serious games focused on the management of specific disease states, such as HIV, diabetes, and asthma, and on the positive impact of serious game education in each respective disease state. Although other reviews target broad topics such as health care gamification and serious games to educate health care workers, no reviews focus solely on medication use. Serious games were mainly focused on improving adherence, whereas medication safety was not widely explored. Little is known about the efficacy and usability of medication-focused serious games often because of small and nonrepresentative sample sizes, which limit the generalizability of existing studies. CONCLUSIONS: Limited studies exist on serious games for health that incorporate medication use. The findings from these studies focus on developing and testing serious games that teach patients about medication use and safety. Many of these studies do not apply a theoretical framework in the design and assessment of these games. In the future, serious game effectiveness could be improved by increasing study sample size and diversity of study participants, so that the results are generalizable to broader populations. Serious games should describe the extent of theoretical framework incorporated into game design and evaluate success by testing the player's retention of learning objectives.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,311 · 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