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Enregistrement W3037234060 · doi:10.2196/18687

Mapping Behavioral Health Serious Game Interventions for Adults With Chronic Illness: Scoping Review

2020· article· en· W3037234060 sur OpenAlexvenueno aff
Teresa Hagan Thomas, Varshini Sivakumar, Dmitriy Babichenko, Victoria Grieve, Mary Lou Klem

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Palliative Care Research CenterAmerican Cancer Society
Mots-clésPsychological interventionMoodMedicineIntervention (counseling)CognitionQuality of life (healthcare)MEDLINERandomized controlled trialSystematic reviewInclusion (mineral)Clinical psychologyPsychologyGerontologyPsychiatryNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Serious games for health are increasingly being used to address health outcomes in patients with chronic illnesses. These studies vary in their study designs, patient populations, frameworks, outcome variables, and degree of specificity of the serious game intervention. OBJECTIVE: This scoping review aims to clarify the conceptual features of the existing research related to serious games designed to improve cognitive and behavioral outcomes in adults with chronic illness. METHODS: We applied the Preferred Reporting Items of Systematic Reviews and Meta-Analysis for scoping reviews (PRISMA-ScR) methodology, including an a priori research question. We searched 4 electronic databases to identify articles published through November 2019. Inclusion criteria encompassed (1) adults 18 years or older; (2) patients with a diagnosis of chronic illness; (3) a serious game intervention; and (4) defined patient outcomes that assess patients' behavioral, cognitive, or health outcomes. RESULTS: Of the 3305 articles identified, 38 were included in the review. We charted and analyzed the theoretical frameworks, key concepts, and outcome variables of these studies with summaries of features across articles. The majority of studies used a randomized controlled trial design (23/38, 61%), included a custom serious game intervention (22/38, 58%), and lacked a theoretical framework (25/38, 66%). Common outcome variables included quality of life (16/38, 42%), mood (15/38, 39%), cognitive function (13/38, 34%), symptoms (12/38, 32%), and physical activity (9/38, 24%). Key differences between studies included whether or not serious games aimed to train versus teach patients, be widely accessible versus tailored interventions, or replace versus complement current treatments. CONCLUSIONS: This scoping review defines the current landscape of research in serious games for health research targeting behavioral and cognitive outcomes in adults with chronic disease. Studies have addressed a variety of patient populations and diverse patient outcomes. Researchers wanting to build on the current research should integrate theoretical frameworks into the design of the intervention and trial to more clearly articulate the active ingredients and mechanisms of serious games.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,354 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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