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Enregistrement W3005331672 · doi:10.2196/13834

Digital Game Interventions for Youth Mental Health Services (Gaming My Way to Recovery): Protocol for a Scoping Review

2020· review· en· W3005331672 sur OpenAlexafffundvenue
Manuela Ferrari, Sarah V. McIlwaine, Jennifer Reynolds, Suzanne Archie, Katherine Boydell, Shalini Lal, Jai Shah, Joanna Henderson, Mario Álvarez‐Jiménez, Neil Andersson, Jill Boruff, Rune Kristian Lundedal Nielsen, Srividya N. Iyer

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthMcMaster UniversityUniversité de MontréalConcordia UniversityMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNetworks of Centres of Excellence of Canada
Mots-clésPsychological interventionMental healthProtocol (science)Applied psychologyPsychologyComputer scienceMedical educationMultimediaMedicinePsychotherapistAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital or video games are played by millions of adolescents and young adults around the world and are one of the technologies used by youths to access mental health services. Youths with mental health problems strongly endorse the use of technologies, including mobile and online platforms, to receive information, support their treatment journeys (eg, decision-making tools), and facilitate recovery. A growing body of literature explores the advantages of playing digital games for improving attention span and memory, managing emotions, promoting behavior change, and supporting treatment for mental illness (eg, anxiety, depression, or posttraumatic stress disorder). The research field has also focused on the negative impact of video games, describing potential harms related to aggression, addiction, and depression. To promote clarity on this matter, there is a great need for knowledge synthesis offering recommendations on how video games can be safely and effectively adopted and integrated into youth mental health services. OBJECTIVE: The Gaming My Way to Recovery scoping review project assesses existing evidence on the use of digital game interventions within the context of mental health services for youths (aged 11-29 years) using the stepped care model as the conceptual framework. The research question is as follows: For which youth mental health conditions have digital games been used and what broad objectives (eg, prevention, treatment) have they addressed? METHODS: Using the methodology proposed by Arksey and O'Malley, this scoping review will map the available evidence on the use of digital games for youths between 11 and 29 years old with mental health or substance use problems, or both. RESULTS: The review will bring together evidence-based knowledge to assist mental health providers and policymakers in evaluating the potential benefits and risks of these interventions. Following funding of the project in September 2018, we completed the search in November 2018, and carried out data screening and stakeholder engagement activities during preparation of the protocol. We will conduct a knowledge synthesis based on specific disorders, treatment level and modality, type of service, population, settings, ethical practices, and user engagement and offer recommendations concerning the integration of video game technologies and programs, future research and practice, and knowledge dissemination. CONCLUSIONS: Digital game interventions employ unique, experiential, and interactive features that potentially improve skills and facilitate learning among players. Digital games may also provide a new treatment platform for youths with mental health conditions. Assessing current knowledge on video game technology and interventions may potentially improve the range of interventions offered by youth mental health services while supporting prevention, intervention, and treatment. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/13834.

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)0,004
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,635
Tête enseignante GPT0,710
Écart entre enseignants0,075 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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