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Enregistrement W3171690519 · doi:10.2196/20066

Serious Game Design and Clinical Improvement in Physical Rehabilitation: Systematic Review

2021· review· en· W3171690519 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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationSystematic reviewPhysical medicine and rehabilitationGame designPhysical therapyPsychologyMedicineComputer scienceMEDLINEHuman–computer interactionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Serious video games have now been used and assessed in clinical protocols, with several studies reporting patient improvement and engagement with this type of therapy. Even though some literature reviews have approached this topic from a game perspective and presented a broad overview of the types of video games that have been used in this context, there is still a need to better understand how different game characteristics and development strategies might impact and relate to clinical outcomes. OBJECTIVE: This review assessed the relationship between the characteristics of serious games (SGs) and their relationship with the clinical outcomes of studies that use this type of therapy in motor impairment rehabilitation of patients with stroke, multiple sclerosis, or cerebral palsy. The purpose was to take a closer look at video game design features described in the literature (game genre [GG], game nature [GN], and game development strategy [GDS]) and assess how they may contribute toward improving health outcomes. Additionally, this review attempted to bring together medical and game development perspectives to facilitate communication between clinicians and game developers, therefore easing the process of choosing the video games to be used for physical rehabilitation. METHODS: We analyzed the main features of SG design to obtain significant clinical outcomes when applied to physical rehabilitation of patients recovering from motor impairments resulting from stroke, multiple sclerosis, and cerebral palsy. We implemented a PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) database-adjusted electronic search strategy for the PubMed, IEEE Xplore, and Cochrane databases. RESULTS: We screened 623 related papers from 2010-2021 and identified 12 that presented results compatible with our inclusion criteria. A total of 512 participants with stroke (8 studies, 417 participants), cerebral palsy (1 study, 8 participants), and multiple sclerosis (2 studies, 46 participants) were included; 1 study targeting the elderly (41 participants) was also included. All studies assessed motor, sensory, and functional functions, while some also measured general health outcomes. Interventions with games were used for upper-limb motor rehabilitation. Of the 12 studies, 8 presented significant improvements in at least one clinical measurement, of which 6 presented games from the casual GG, 1 combined the casual, simulation, and exergaming GGs, and 2 combined the sports and simulation GGs. CONCLUSIONS: Of the possible combinations of game design features (GG, GN, and GDS) described, custom-made casual games that resort to the first-person perspective, do not feature a visible player character, are played in single-player mode, and use nonimmersive virtual reality attain the best results in terms of positive clinical outcomes. In addition, the use of custom-made games versus commercial off-the-shelf games tends to give better clinical results, although the latter are perceived as more motivating and engaging.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,399
Écart entre enseignants0,366 · 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