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Enregistrement W3212581682 · doi:10.2196/33975

Investigating the Use of a Serious Game to Improve Opioid Safety Awareness Among Adolescents: Quantitative Study

2021· article· en· W3212581682 sur OpenAlexvenueno aff
Olufunmilola Abraham, Claire A. Rosenberger, Kathleen Tierney, Jen Birstler

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Center for Advancing Translational SciencesInstitute for Clinical and Translational Research, University of Wisconsin, MadisonUniversity of Wisconsin-Madison
Mots-clésAdventureOpioidPsychologyMedicineData collectionClinical psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The misuse of opioid medications among adolescents is a serious problem in the United States. Serious games (SGs) are a novel way to promote the safe and responsible management of opioid medications among adolescents, thereby reducing the number of adolescent opioid misuse cases reported annually. OBJECTIVE: This study aimed to examine the effect of the SG MedSMART: Adventures in PharmaCity on adolescents' opioid safety knowledge, awareness, behavioral intent, and self-efficacy. METHODS: A nationally representative sample of adolescents aged 12 to 18 years were recruited online through Qualtrics panels from October to November 2020. Data collection consisted of a pregame survey, 30 minutes of gameplay, and a postgame survey. The pregame and postgame surveys included 66 items examining the participants' baseline opioid knowledge, safety, use, and demographic information. The postgame survey had 25 additional questions regarding the MedSMART game. Gameplay scenarios included 5 levels intended to mimic adolescents' daily life while educating the players about appropriate opioid storage and disposable practices, negative consequences of sharing opioid medications, and the use of Narcan. Survey questions were divided into 10 categories to represent key concepts and were summarized into concept scores. Differences in concept scores were described by overall mean (SD) when stratified by gender, race, school, grade, and age. Differences of change in concept score were analyzed using the Kruskal-Wallis and correlation tests. RESULTS: A total of 117 responses were analyzed. The results showed significant improvement on all concept scores except for Narcan knowledge (mean change -0.04, SD 0.29; P=.60) and safe storage (mean change 0.03, SD 0.20; P=.09). Female participants had greater improvement than males for safe disposal (female mean 0.12, SD 0.25 vs male mean 0.04, SD 0.17; P=.05). Male participants had higher improvement than female participants for misuse behavior (female mean 0.05, SD 0.28 vs male mean 0.14, SD 0.27; P=.04). Perceived knowledge for participants who had non-White or Hispanic racial backgrounds had higher improvement than for non-Hispanic White participants (non-White mean 1.10, SD 1.06 vs White mean 0.75, SD 0.91; P=.03). Older grades were associated with greater improvement in opioid knowledge (correlation coefficient -0.23, 95% CI -0.40 to -0.05; P=.01). There were 28 (23.9%) participants who played all 5 levels of the game and had better improvement in opioid use self-efficacy. CONCLUSIONS: Our findings suggest MedSMART: Adventures in PharmaCity can be used as an effective tool to educate adolescents on the safe and responsible use of prescribed opioid medications. Future testing of the effectiveness of this SG should involve a randomized controlled trial. Additionally, the feasibility of implementing and disseminating MedSMART: Adventures in PharmaCity in schools and health care settings such as adolescent health or primary care clinics, emergency departments, and pharmacies should be investigated.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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