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Enregistrement W4213111394 · doi:10.2196/33169

The Effectiveness of a Serious Game (MemoreBox) for Cognitive Functioning Among Seniors in Care Facilities: Field Study

2022· article· en· W4213111394 sur OpenAlexvenueno aff
Jana Marina Kleschnitzki, Luzi Beyer, Reinhard Beyer, Inga Großmann

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionCognitionIntervention (counseling)PopulationGerontologyPsychologyCognitive skillTest (biology)Protocol (science)Sample (material)Applied psychologyMedicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Serious games have been found to have enhancing and preventative effects on cognitive abilities in healthy older adults. Yet, there are few results on the effects in older seniors with age-related low cognitive impairments. Their special needs were considered when designing and using innovate technology in the area of prevention, which is especially relevant owing to the continuously aging population. Objective The objective of this study was to evaluate the impact of a serious game on the cognitive abilities of seniors in order to potentially implement innovative resource-oriented technological interventions that can help to meet future challenges. Methods In this controlled trial, we tested the serious game MemoreBox, which features modules specifically designed for seniors in nursing homes. Over a period of 1 year, we tested the cognitive abilities of 1000 seniors at 4 time points using the Mini-Mental Status Test. Only half of the participating seniors engaged with the serious game. Results The study included an intervention group (n=56) and a control group (did not play; n=55). Based on the in-game data collection, a second intervention group (n=38) was identified within the original intervention group, which exactly followed the planned protocol. There were no noteworthy differences between the demographic and main variables of the overall sample. The large reduction in the sample size was due to the effects of the COVID-19 pandemic (drop-out rate: 88.9%). The CI was set at 5%. Mixed analysis of variance (ANOVA) between the cognitive abilities of the intervention and control groups did not show a statistically significant difference between time and group (F2.710,295.379=1.942; P=.13; partial η²=0.018). We noted approximately the same findings for mixed ANOVA between the cognitive abilities of the second intervention and control groups (F3,273=2.574; P=.054; partial η²=0.028). However, we did observe clear tendencies and a statistically significant difference between the 2 groups after 9 months of the intervention (t88.1=−2.394; P=.02). Conclusions The results of this study show similarities with the current research situation. Moreover, the data indicate that the intervention can have an effect on the cognitive abilities of seniors, provided that they regularly play the serious game of MemoreBox. The small sample size means that the tendency toward improvement cannot be proven as statistically significant. However, the tendency shown warrants further research. Establishing an effective prevention tool as part of standard care in nursing homes by means of an easy-to-use serious game would be a considerable contribution to the weakened health care system in Germany as it would offer a means of activating senior citizens in partially and fully inpatient care facilities. Trial Registration German Clinical Trials Register DRKS00016633; https://tinyurl.com/2e4765nj

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeQualitatif
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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