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Enregistrement W3213473325 · doi:10.2196/28982

Serious Game for Change in Behavioral Intention Toward Lifestyle-Related Diseases: Experimental Study With Structural Equation Modeling Using the Theory of Planned Behavior

2021· article· en· W3213473325 sur OpenAlexvenueno aff
Mahiro Egashira, Daisuke Son, Arisa Ema

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TokyoTokyo Institute of Technology
Mots-clésTheory of planned behaviorStructural equation modelingPsychologyBehavior changePath coefficientIntervention (counseling)Social psychologyPath analysis (statistics)Control (management)Developmental psychologyApplied psychologyComputer scienceMathematicsStatisticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health activities should be tailored to individual lifestyles and values. To raise awareness of health behaviors, various practices related to health education, such as interactive activities among individuals with different backgrounds, have been developed. Moreover, serious games have been used as a tool for facilitating communication. However, there have been few investigations that are based on the framework of the theory of planned behavior on the mechanisms of health-related behavioral intention change from playing serious games. OBJECTIVE: We aimed to investigate the mechanisms of behavioral intention change among various age groups after an intervention using a serious game to increase awareness of lifestyle-related diseases. METHODS: Adults, undergraduates, and high school students played a serious game, called Negotiation Battle, and answered a questionnaire-Gaming Event Assessment Form for Lifestyle-related Diseases-before, immediately after, and 2-4 weeks after the game. The questionnaire was composed of 16 items based on the theory of planned behavior. We used structural equation modeling to compare responses from the 3 groups. RESULTS: For all 3 age groups (adults: mean 43.4 years, range 23-67 years; undergraduates: mean 20.9 years, range 19-34 years; high school students: mean 17.9 years, 17-18 years), perceived behavior control was the key factor of behavioral intention change. Immediately after the game, causal relationships between perceived behavioral control and behavioral intention were enhanced or maintained for all groups-adults (before: path coefficient 1.030, P<.001; after: path coefficient 2.045, P=.01), undergraduates (before: path coefficient 0.568, P=.004; after: path coefficient 0.737, P=.001), and high school students (before: path coefficient 14.543, P=.97; after: path coefficient 0.791, P<.001). Analysis of free descriptions after intervention suggested that experiencing dilemma is related to learning and behavioral intention. CONCLUSIONS: The study revealed that the serious game changed the behavioral intention of adolescents and adults regarding lifestyle-related diseases, and changes in perceived behavioral control mediated the alteration mechanism.

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)0,000
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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