gamified sleep intervention for veterans: an overview
Notice bibliographique
Résumé
A good night’s sleep is well known to be imperative for maintaining one’s overall wellness. Yet, about half of Canadian adults struggle with falling asleep or maintaining sleep. The impacts of insufficient sleep are wide-ranging, from physiological correlates such as diabetes to mental correlates such as depression. Effective treatments for sleep-related issues exist: for example, online interventions for insomnia have been found to be effective. As a medicine and a health psychology student at, respectively, Sherbrooke University and McGill University, we worked on the MissionVAV health promotion program during the COVID-19 pandemic, providing free gamified interventions for Canadian Veterans and their families. Over the course of several online interventions related to physical health, we observed that a large proportion of our participants were dissatisfied with their sleep. Consequently, we have developed an 8-week online sleep intervention to address this primordial element of primary prevention. The intervention aims to better our participants’ sleep through providing weekly readings on the following topics: age-related changes in sleep, proper sleep hygiene, varied relaxation techniques as well as the relationship between sleep and chronic pain, menopause, shift work, rumination, exercise and light. To promote healthy sleep hygiene habits, daily self-assessment questions are provided and are incentivized through points and storytelling. Furthermore, health coaches trained in sleep medicine follow participants throughout their journey to provide support and reinforcement. Ultimately, the intervention aims to shed light on the importance of sleep within preventative medicine, tackling it systematically in an engaging, gamified fashion.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».