MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3113305110 · doi:10.2196/18473

Choice of Leisure Activities by Adolescents and Adults With Internet Gaming Disorder: Development and Feasibility Study of a Virtual Reality Program

2020· article· en· W3113305110 sur OpenAlexvenueno aff
Narae Lee, Jae‐Jin Kim, Yu‐Bin Shin, Hyojung Eom, Min-Kyeong Kim, S.-H. Kyeong, Young Hoon Jung, Sarang Min, Joon Hee Kwon, Eun Joo Kim

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésThe InternetAddictionPsychologyVirtual realityMental healthApplied psychologyClinical psychologyComputer sciencePsychotherapistWorld Wide WebPsychiatryHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Excessive internet game use frequently leads to various physical, psychological, and social problems, and internet gaming disorder (IGD) has become a serious public health issue worldwide. Recently, virtual reality (VR) therapy has emerged as a promising method to increase psychological treatment motivation and accessibility. However, few studies have examined the potential of VR technology for the management of IGD, and VR content tailored to IGD characteristics remains scarce. OBJECTIVE: This preliminary study aimed to examine the potential of a VR-based program that was designed to help users identify their leisure time use patterns, especially those related to gaming, and to modify their gaming overuse by alternative activities provided in the VR content. Moreover, to investigate whether users' VR activities reflect various clinical variables of IGD in youth, we examined the relationships among the leisure time activity selection pattern, built-in response, and speech data obtained from the VR program, as well as symptom severity of internet gaming, psychiatric comorbidities, and motivation of participants reported through relevant questionnaire data. METHODS: Three types of VR content (understanding my daily activities at home, finding an alternative activity to internet gaming at home, expressing contradictory opinions toward a friend's gaming beliefs) were developed by simulating the daily situations in which patients with IGD can select alternative free-time leisure activities. We examined internet addiction, mental health problems, and motivation for 23 IGD and 29 control participants. Behavioral and self-rated responses from VR, such as alternative activity selection data and speech patterns (speech time, speech satisfaction, and speech accordance), and results from various questionnaires were compared between groups. The correlations between IGD behaviors in VR and real-life behaviors assessed by questionnaire measures were analyzed. RESULTS: Significant correlations were found between internet gaming behavior and user activity data, such as speech and activity selection pattern, in our VR program. Our results showed that the IGD group had fewer leisure activities and preferred game or digital activities to other types of activities compared to controls, even in VR. There was a positive relationship between the viability of alternative leisure activities the participants selected in VR and the amount of perceived satisfaction from that activity (r=.748, P<.001). Speech accordance in the IGD group was lower than in the control group and was correlated negatively with Internet Addiction Test and Internet Addiction Test-gaming scores (r=.300, P=.03) but positively with users' motivation (r=.312, P=.02). CONCLUSIONS: The results from our VR program can provide information about daily activity patterns of youths with IGD and the relationship between user VR activities and IGD symptoms, which can be useful in applying VR technology to IGD management.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,603

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Serious GamesMême sujetImpact of Technology on AdolescentsTravaux en français237 207