A Serious Puzzle Game to Enhance Adherence to Antirheumatic Drugs in Patients With Rheumatoid Arthritis: Systematic Development Using Intervention Mapping
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients' implicit attitudes toward medication need and concerns may influence their adherence. Targeting these implicit attitudes by combining game-entertainment with medication-related triggers might improve medication adherence in patients with rheumatoid arthritis (RA). OBJECTIVE: The aim of this study was to describe the systematic development of a serious game to enhance adherence to antirheumatic drugs by using intervention mapping. METHODS: A serious game was developed using the intervention mapping framework guided by a multidisciplinary expert group, which proceeded along 6 steps: (1) exploring the problem by assessing the relationship between medication adherence and implicit attitudes, (2) defining change objectives, (3) selecting evidence-based behavior change techniques that focused on adjusting implicit attitudes, (4) designing the intervention, (5) guaranteeing implementation by focusing on intrinsic motivation, and (6) planning a scientific evaluation. RESULTS: Based on the problem assessment and guided by the Dual-Attitude Model, implicit negative and illness-related attitudes of patients with RA were defined as the main target for the intervention. Consequently, the change objective was "after the intervention, participants have a more positive attitude toward antirheumatic drugs." Attention bias modification, evaluative conditioning, and goal priming were the techniques chosen to implicitly target medication needs. These techniques were redesigned into medication-related triggers and built in the serious puzzle game. Thirty-seven patients with RA tested the game at several stages. Intrinsic motivation was led by the self-determination theory and addressed the 3 needs, that is, competence, autonomy, and relatedness. The intervention will be evaluated in a randomized clinical trial that assesses the effect of playing the serious game on antirheumatic drug adherence. CONCLUSIONS: We systematically developed a serious game app to enhance adherence to antirheumatic drugs among patients with RA by using the intervention mapping framework. This paper could serve as a guideline for other health care providers when developing similar interventions.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».