A Video Game for Brazilian T1D Children about Knowledge of Disease and Self-care: A Methodological Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Video games are interactive technologies able to support children in health promotion, behavior changes, and chronic disease self-management. The use of health behavior change determinants in video game design can increase its effectiveness. This study describes the process of designing a video game for Brazilian children with T1D clarifying the use of health behavior change determinants that may influence self-management behaviors. Methods: This was a methodological study based on health behavior change theories and the user-centered design approach. The results of a qualitative study conducted with children aged 7 to 12 years identified learning needs about knowledge on diabetes and self-care tasks which contribute to inappropriate behaviors. A Behavioral Diagnosis presented health behavior change determinants, capable of influencing children’s learning needs and behaviors, that were considered to design The Heroes of Diabetes—the power of knowledge. Results: The results presented the process of designing 4 mini games with its description and theory foundation to reach children’s lack of understanding about T1D, insulin’s role, SMBG requirements, food groups and physical activity’s role in glycemic control. Knowledge, goal settings, extrinsic and intrinsic motivation determinants were related with video games design features. Conclusions: The findings support the use of health behavior change determinants into video game design as a guide to achieve children learning needs and that might influence self-management behaviors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».