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Enregistrement W3011759598 · doi:10.21037/mhealth.2020.01.05

Videogame intervention to encourage HIV testing and counseling among adolescents

2020· article· en· W3011759598 sur OpenAlexaff
Tyra Pendergrass, Kimberly Hieftje, Lindsay R. Duncan, Lynn E. Fiellin

Notice bibliographique

RevuemHealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute on Drug AbuseEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésIntervention (counseling)Human immunodeficiency virus (HIV)PsychologyClinical psychologyApplied psychologyMedicineFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Adolescents in the United States account for one-fifth of new HIV cases, and have the highest rate of undiagnosed HIV, with more than half (51%) not knowing their status. It is a crucial public health concern to help equip youth with the information and autonomy to minimize their risk and know their status. Serious videogames are emerging as valuable tools for health and behavior change in adolescents, and have potential to engage this population and increase their use of HIV testing and counseling (HTC). The purpose of this study was to: (I) modify an original serious game targeting risk reduction and HIV prevention developed by the play2PREVENT Lab and create a new serious game that focuses on HTC; (II) evaluate its feasibility and acceptability; (III) pilot-test the assessment measures that are subsequently being used in a large randomized controlled trial. Methods: Three focus groups with adolescents, aged 14–17 (n=13, mean age =15), informed artwork and storylines for PlayTest! After the game was completed, a pilot test was conducted using a one-group pretest-posttest design to collect data on: (I) participants’ gameplay satisfaction and experience; (II) the validity of the project’s assessments. Twenty-six participants, aged 15–16 were enrolled from a local after-school program. Participants played PlayTest! twice weekly for three weeks. Data were collected on behavior, intentions, knowledge, perceived susceptibility, and attitudes related to HTC at baseline, post-gameplay (three weeks), and follow-up (six weeks). Results: For the focus groups used in the game development, four major themes emerged: (I) adolescents have strong misperceptions about HTC, including who should get tested and what the test entails; (II) adolescents have incorrect knowledge about how HIV is contracted, spread, and treated; (III) adolescents are supportive of their peers getting tested for HIV, but are not likely to get tested themselves; (IV) while the majority of adolescents know where to get tested for HIV, social stigma, misperceptions around HTC, and fear of having a positive diagnosis keep them from seeking it. For the pilot study, overall, participant experience with the game was highly favorable. The assessments were sensitive enough to capture changes in our target variables: intentions (P=0.037) and knowledge (P=0.025) related to HTC at follow-up. Conclusions: The PlayTest! game provides promising results regarding using an engaging and evidence-informed videogame intervention to promote HTC in adolescents.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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