A Smartphone Serious Game for Adolescents (Grow It! App): Development, Feasibility, and Acceptance Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anxiety and mood problems in adolescents often go unnoticed and may therefore remain untreated. Identifying and preventing the development of emotional problems requires monitoring and effective tools to strengthen adolescents' resilience, for example, by enhancing coping skills. OBJECTIVE: This study describes the developmental process, feasibility, and acceptance of Grow It!, a multiplayer serious game app for adolescents aged 12-25 years. The app consists of the experience sampling method (ESM) to monitor thoughts, behaviors, and emotions in daily life to enhance self-insight and daily cognitive behavioral therapy-based challenges to promote adaptive coping. METHODS: Our approach entails an iterative game design process combined with an agile method to develop the smartphone app. The incorporated game features (ie, challenges, chat functionality, and visual representation) in the Grow It! app were co-designed with adolescent end users to increase participant engagement and adherence. RESULTS: The Grow It! app was delivered for Android and iOS in May 2020. Grow It! was offered to adolescents during the COVID-19 crisis between May and December 2020. Participants of the Grow It! COVID-19 study (sample 1: N=685; mean age 16.19, SD 3.11 years; 193/685, 28.2% boys; sample 2: N=1035; mean age 18.78, SD 3.51 years; 193/1035, 18.64% boys) completed 31.5% (13.2/42) to 49.5% (10.4/21) of challenges. Compliance of ESM was suboptimal (35.1/210, 16.7% to 32.5/105, 30.9%). Follow-up questionnaires indicated an overall score of the app of 7.1 out of 10. Moreover, 72.6% (278/383) to 75.6% (487/644) would recommend the app to friends. CONCLUSIONS: To our knowledge, Grow It! is the first gamified ESM app that both measures individual differences in emotional dynamics and offers an integrated cognitive behavioral therapy-based intervention. Our findings support the feasibility and acceptance, and therefore applicability, of the Grow It! app in adolescents. Further iterations of this serious game app will focus on the increase of compliance and on providing participants feedback through their personal mood profiles.
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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».