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Enregistrement W3127104877 · doi:10.1186/s12984-020-00801-3

Immersive virtual reality health games: a narrative review of game design

2021· review· en· W3127104877 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2021
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesLotte and John Hecht Memorial Foundation
Mots-clésVirtual realityPsycINFOGame designGame studiesContext (archaeology)Psychological interventionGame mechanicsCINAHLPsychologyComputer scienceApplied psychologyNarrativeMEDLINEVideo gameHuman–computer interactionMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: High quality head-mounted display based virtual reality (HMD-VR) has become widely available, spurring greater development of HMD-VR health games. As a behavior change approach, these applications use HMD-VR and game-based formats to support long-term engagement with therapeutic interventions. While the bulk of research to date has primarily focused on the therapeutic efficacy of particular HMD-VR health games, how developers and researchers incorporate best-practices in game design to achieve engaging experiences remains underexplored. This paper presents the findings of a narrative review exploring the trends and future directions of game design for HMD-VR health games. METHODS: We searched the literature on the intersection between HMD-VR, games, and health in databases including MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycINFO, and Compendex. We identified articles describing HMD-VR games designed specifically as health applications from 2015 onwards in English. HMD-VR health games were charted and tabulated according to technology, health context, outcomes, and user engagement in game design. FINDINGS: We identified 29 HMD-VR health games from 2015 to 2020, with the majority addressing health contexts related to physical exercise, motor rehabilitation, and pain. These games typically involved obstacle-based challenges and extrinsic reward systems to engage clients in interventions related to physical functioning and pain. Less common were games emphasizing narrative experiences and non-physical exercise interventions. However, discourse regarding game design was diverse and often lacked sufficient detail. Game experience was evaluated using primarily ad-hoc questionnaires. User engagement in the development of HMD-VR health games primarily manifested as user studies. CONCLUSION: HMD-VR health games are promising tools for engaging clients in highly immersive experiences designed to address diverse health contexts. However, more in-depth and structured attention to how HMD-VR health games are designed as game experiences is needed. Future development of HMD-VR health games may also benefit from greater involvement of end-users in participatory approaches.

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.

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)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,310 · 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