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Enregistrement W3205026630 · doi:10.2196/33003

Nationwide Deployment of a Serious Game Designed to Improve COVID-19 Infection Prevention Practices in Switzerland: Prospective Web-Based Study

2021· article· en· W3205026630 sur OpenAlexvenueno aff
Mélanie Suppan, Loric Stuby, Stephan Harbarth, Christophe A. Fehlmann, Sophia Achab, Mohamed Abbas, Laurent Suppan

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilHôpitaux Universitaires de GenèveSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésInfection controlChecklistCertificatePopulationMedicineIncentiveControl (management)Computer-assisted web interviewingPsychologyEnvironmental healthBusinessMarketingComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lassitude and a rather high degree of mistrust toward the authorities can make regular or overly constraining COVID-19 infection prevention and control campaigns inefficient and even counterproductive. Serious games provide an original, engaging, and potentially effective way of disseminating COVID-19 infection prevention and control guidelines. Escape COVID-19 is a serious game for teaching COVID-19 infection prevention and control practices that has previously been validated in a population of nursing home personnel. OBJECTIVE: We aimed to identify factors learned from playing the serious game Escape COVID-19 that facilitate or impede intentions of changing infection prevention and control behavior in a large and heterogeneous Swiss population. METHODS: This fully automated, prospective web-based study, compliant with the Checklist for Reporting Results of Internet E-Surveys (CHERRIES), was conducted in all 3 main language regions of Switzerland. After creating an account on the platform, participants were asked to complete a short demographic questionnaire before accessing the serious game. The only incentive given to the potential participants was a course completion certificate, which participants obtained after completing the postgame questionnaire. The primary outcome was the proportion of participants who reported that they were willing to change their infection prevention and control behavior. Secondary outcomes were the infection prevention and control areas affected by this willingness and the presumed evolution in the use of specific personal protective equipment items. The elements associated with intention to change infection prevention and control behavior, or lack thereof, were also assessed. Other secondary outcomes were the subjective perceptions regarding length, difficulty, meaningfulness, and usefulness of the serious game; impression of engagement and boredom while playing the serious game; and willingness to recommend its use to friends or colleagues. RESULTS: From March 9 to June 9, 2021, a total of 3227 accounts were created on the platform, and 1104 participants (34.2%) completed the postgame questionnaire. Of the 1104 respondents, 509 respondents (46.1%) answered that they intended to change their infection prevention and control behavior after playing the game. Among the respondents who answered that they did not intend to change their behavior, 86.1% (512/595) answered that they already apply these guidelines. Participants who followed the German version were less likely to intend to change their infection prevention and control behavior (odds ratio [OR] 0.48, 95% CI 0.24-0.96; P=.04) and found the game less engaging (P<.001). Conversely, participants aged 53 years or older had stronger intentions of changing infection prevention and control behavior (OR 2.07, 95% CI 1.44-2.97; P<.001). CONCLUSIONS: Escape COVID-19 is a useful tool to enhance correct infection prevention and control measures on a national scale, even after 2 COVID-19 pandemic waves; however, the serious game's impact was affected by language, age category, and previous educational training, and the game should be adapted to enhance its impact on specific populations.

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)0,001
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,363 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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