Serious Game on a Smartphone for Adolescents Undergoing Hemodialysis: Development and Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescents with chronic kidney disease have a hard time adhering to hemodialysis as a therapy, indicating a need to establish new alternatives for motivation and adherence to treatment. OBJECTIVE: The objective of this study was to develop and evaluate a serious game to stimulate and motivate adolescents undergoing hemodialysis. METHODS: We describe the technological production followed by a qualitative analysis. We invited 8 adolescents undergoing hemodialysis in the city Goiânia, located in the midwest of Brazil, to participate. The final convenience sample included 7 (87.5% of the target population) adolescents. The process was conducted in 3 phases: creation of a serious game, evaluation of its use, and observation of its motivating effect on behavioral modification with a focus on acquiring the necessary competence for self-care. RESULTS: An app (Bim) in the modality of a serious game was developed to be used during hemodialysis; the player was encouraged to take care of a character with daily actions during his or her treatment. The game was made available to adolescents aged 10-14 years. Mobile devices were offered during the hemodialysis treatment for a period of 30-40 minutes, 3 times a week for 60 days. The usage definitions of the game were freely chosen by the participants. The qualitative evaluation of the use of the Bim app showed that it encompasses scenarios and activities that enable the exercise of daily actions for the treatment of patients. The behavioral evaluation showed that the Bim app worked as a motivating stimulus for behavioral adherence to hemodialysis requirements. CONCLUSIONS: The easy-to-access app interface showed good operability for its users. The description of the character and proposed activities contributed to motivation and ability to cope with hemodialysis care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».