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Enregistrement W3153350834 · doi:10.1186/s12984-021-00853-z

The use of game modes to promote engagement and social involvement in multi-user serious games: a within-person randomized trial with stroke survivors

2021· article· en· W3153350834 sur OpenAlexaboutno aff
Fábio Claudiney da Costa Pereira, Sergi Bermúdez i Badia, Carolina Jorge, Mónica S. Cameirão

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInterregFundação para a Ciência e a TecnologiaNOVA Laboratory for Computer Science and Informatics
Mots-clésPsychologyVideo gameCognitionApplied psychologyRehabilitationPersonalityCompetence (human resources)Social engagementPhysical medicine and rehabilitationCognitive psychologySocial psychologyMedicineComputer scienceMultimediaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Serious games are promising for stroke rehabilitation, with studies showing a positive impact on reducing motor and cognitive deficits. However, most of the evidence is in the context of single-user rehabilitation, and little is known concerning the impact in multi-user settings. This study evaluates the impact that different game modes can have on engagement and social involvement during a two-user game. Specifically, we want to understand the benefits of game modalities based on competition, co-activation, and collaboration and analyze the influence of different motor and cognitive deficits and personality traits. METHODS: We developed a two-player setup-using tangible objects and a large screen interactive table-for upper limb rehabilitation purposes. We implemented a game that, while keeping the same basic mechanics, can be played in the three different modes (Competitive, Co-active, and Collaborative). We ran a within-person randomized study with 21 stroke survivors that were paired and played the game in its three versions. We used the Game Experience Questionnaire-Core Module to assess engagement and the Social Presence Module to assess Social Involvement. For personality, motor, and cognitive function, users answered the International Personality Item Pool (short version), Fugl-Meyer Assessment-Upper Extremity, Modified Ashworth Scale, and Montreal Cognitive Assessment, respectively. RESULTS: The Collaborative mode promoted significantly more Behavioral Involvement. The Competitive mode promoted more Flow and Challenge than the Co-active mode with participants with better cognitive performance, with low extraversion, or with higher motor skills. Participants with higher cognitive deficits reported more Competence with the Co-active mode. CONCLUSIONS: Our results indicate that, for multi-user motor rehabilitation settings, the collaborative mode is the more appropriate gaming approach to promote social involvement, showing a high potential for increasing adherence and effectiveness of therapy. Additionally, we show that a player's motor and cognitive ability and personality should be considered when designing personalized tasks for multiplayer settings.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations46
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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