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Enregistrement W3025518109 · doi:10.2196/18207

Developing a Theory-Driven Serious Game to Promote Prescription Opioid Safety Among Adolescents: Mixed Methods Study

2020· article· en· W3025518109 sur OpenAlexvenueno aff
Olufunmilola Abraham, Tanvee Thakur, Randall Brown

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWisconsin Center for Education Research, School of Education, University of Wisconsin-MadisonNational Institutes of HealthNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of Wisconsin-Madison
Mots-clésMedical prescriptionThematic analysisConceptual frameworkMedical educationGame DeveloperConceptual modelPsychologyThe Conceptual FrameworkGame designMedicineApplied psychologyComputer scienceNursingQualitative researchMultimediaSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescents in North America are severely affected by the opioid crisis, yet there are limited educational resources for educating teens about prescription opioid safety and misuse. Empirical literature lacks evidence regarding teen education about prescription opioid safety through serious games and lacks conceptual models and frameworks to guide the process of game development for this purpose. OBJECTIVE: This study aims to conceptualize and design a serious game prototype to teach teens about prescription opioid safety and propose a conceptual framework for developing a serious game to educate youth about safe and responsible use of prescription opioids. METHODS: The initial steps of the project comprised of the formulation of an integrated conceptual framework that included factors from health behavior models and game development models. This was followed by the formal process of serious game development, which resulted in a game prototype. The assessment of the game prototype was done through group discussions, individual interviews, and questionnaires with adolescents following gameplay. Field notes were used to keep track of the responses from the group discussions. Content and thematic analyses were used to analyze field notes and responses to the open-ended questionnaire, which were then used to refine the game prototype. RESULTS: A total of 10 playtests with over 319 adolescents and emerging young adults (AYAs) in community settings such as middle schools, high schools, and colleges were conducted by the project team between March and June 2019. The AYAs provided feedback on the initial game prototype using questionnaires administered through Qualtrics or in-person on paper. Preliminary feedback suggested that the teens found the game objectives, outcomes, and design appealing. Overall, the game was perceived as realistic, and learning outcomes seemed achievable. Suggestions for improvement included the need for additional direction on gameplay, clearer instructions, concise dialog, and reduced technical problems in the gameplay. CONCLUSIONS: We propose a conceptual framework for developing a serious game prototype to educate youth about prescription opioid safety. The project used a theory-driven conceptual framework for the development of a serious game targeting the prevention of adolescent opioid misuse and garnered preliminary feedback on the game to improve the quality of gameplay and the prototype. Feedback through informal assessments in community settings suggests that the youth and their families are interested in a game-based approach to learn about prescription opioid safety in homes and schools. The next steps include modifications to the game prototype based on feedback from the community, integration of learning analytics to track the in-game behaviors of players, and formal testing of the final prototype.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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