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Enregistrement W4286730373 · doi:10.2196/32282

Gamification to Support Adherence to a Therapeutic Ambylopia Treatment for Children: Retrospective Study Using a Focal Ambient Visual Acuity Stimulation Game

2022· article· en· W4286730373 sur OpenAlexvenueno aff
Catheline Bocqué, Jingyun Wang, Annekatrin Rickmann, Henrike Julich‐Haertel, Uwe Kaempf, Kai Januschowski

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnisometropiaStrabismusVisual acuityLogbookRetrospective cohort studyTherapeutic effectOphthalmologySurgeryRefractive error

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The gold standard treatment for amblyopia is patching the better eye. Improvement of visual acuity in the amblyopic eye is significantly impacted by the adherence to the patching therapy. It is known that the overall adherence is rather low. Objective This retrospective study evaluated whether an updated version of attention-binding digital therapeutic games based on the principle of focal ambient visual acuity stimulation (FAVAS) would result in improved patient adherence in 4- to 16-year-old patients with amblyopia associated with anisometropia or strabismus. Methods We analyzed electronically pseudonymized recorded data from patients treated with occlusion therapy and FAVAS therapeutic games. One group used an older version (2015) and the other group used a newer version (2020) that provided more attractive therapeutic games with tablet computer functionality. Objective adherence was calculated by comparing the number of minutes using the therapeutic games as monitored in the automatized logbook versus the prescribed number of minutes for using the games. Results Children in group 2015 (n=138) spent on average 2009.3 (SD 1372.1; range 36-5556) minutes using FAVAS; children in group 2020 (n=129) spent on average 2651.2 (SD 1557.1; range 38-5672) minutes using the newer version. Group 2020 spent on average 641.9 more minutes on FAVAS than group 2015 (t255.49=3.56, P<.001, d=0.45; 95% CI 0.69-0.20). Although patient adherence was very variable, compared to the 55.0% (SD 29.4%) in group 2015, it significantly improved up to 68.5% (SD 33.7%) in group 2020 (t254.38=3.48, P=.001, d=0.44; 95% CI 0.68-0.19). Conclusions FAVAS 2020, with improved gamification aspect as well as tablet computer functionality, increased adherence significantly compared to the earlier version of FAVAS 2015, indicating that FAVAS 2020 could be an effective approach to support adherence to amblyopia treatment. Trial Registration German Clinical Trials Register (DRKS) DRKS00017633; https://drks.de/search/de/trial/DRKS00017633

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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