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Enregistrement W4285417191 · doi:10.2196/31991

Identifying Potential Gamification Elements for A New Chatbot for Families With Neurodevelopmental Disorders: User-Centered Design Approach

2022· article· en· W4285417191 sur OpenAlexafffundvenue
Truong An Bui, Megan Pohl, Cory Rosenfelt, Tatiana Ogourtsova, Mahdieh Yousef, Kerri Whitlock, Annette Majnemer, David Nicholas, Carrie Demmans Epp, Osmar R. Zai͏̈ane, François V. Bolduc

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of CalgaryJewish Rehabilitation HospitalUniversity of AlbertaCentre Integre de Sante et de Services Sociaux de LavalMcGill University Health CentreWomen and Children’s Health Research Institute
Organismes subventionnairesKids Brain Health Network
Mots-clésChatbotPersonalizationThematic analysisPsychologyHealth careFocus groupPopulationComputer scienceQualitative researchApplied psychologyKnowledge managementInternet privacyMedical educationMedicineWorld Wide WebSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chatbots have been increasingly considered for applications in the health care field. However, it remains unclear how a chatbot can assist users with complex health needs, such as parents of children with neurodevelopmental disorders (NDDs) who need ongoing support. Often, this population must deal with complex and overwhelming health information, which can make parents less likely to use a software that may be very helpful. An approach to enhance user engagement is incorporating game elements in nongame contexts, known as gamification. Gamification needs to be tailored to users; however, there has been no previous assessment of gamification use in chatbots for NDDs. OBJECTIVE: We sought to examine how gamification elements are perceived and whether their implementation in chatbots will be well received among parents of children with NDDs. We have discussed some elements in detail as the initial step of the project. METHODS: We performed a narrative literature review of gamification elements, specifically those used in health and education. Among the elements identified in the literature, our health and social science experts in NDDs prioritized five elements for in-depth discussion: goal setting, customization, rewards, social networking, and unlockable content. We used a qualitative approach, which included focus groups and interviews with parents of children with NDDs (N=21), to assess the acceptability of the potential implementation of these elements in an NDD-focused chatbot. Parents were asked about their opinions on the 5 elements and to rate them. Video and audio recordings were transcribed and summarized for emerging themes, using deductive and inductive thematic approaches. RESULTS: From the responses obtained from 21 participants, we identified three main themes: parents of children with NDDs were familiar with and had positive experiences with gamification; a specific element (goal setting) was important to all parents, whereas others (customization, rewards, and unlockable content) received mixed opinions; and the social networking element received positive feedback, but concerns about information accuracy were raised. CONCLUSIONS: We showed for the first time that parents of children with NDDs support gamification use in a chatbot for NDDs. Our study illustrates the need for a user-centered design in the medical domain and provides a foundation for researchers interested in developing chatbots for populations that are medically vulnerable. Future studies exploring wide range of gamification elements with large number of potential users are needed to understand the impact of gamification elements in enhancing knowledge mobilization.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,263 · 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.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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