A Biofeedback-Based Mobile App With Serious Games for Young Adults With Anxiety in the United Arab Emirates: Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following the outbreak of COVID-19, several studies have reported that young adults encountered a rise in anxiety symptoms, which could negatively affect their quality of life. Promising evidence suggests that mobile apps with biofeedback, serious games, breathing exercises, and positive messaging, among other features, are useful for anxiety self-management and treatment. OBJECTIVE: This study aimed to develop and evaluate the usability of a biofeedback-based app with serious games for young adults with anxiety in the United Arab Emirates (UAE). METHODS: This study consists of two phases: Phase I describes the design and development of the app, while Phase II presents the results of a usability evaluation by experts. To elicit the app's requirements during Phase I, we conducted (1) a survey to investigate preferences of young adults in the UAE for mobile games for stress relief; (2) an analysis of serious games for anxiety; and (3) interviews with mental health professionals and young adults in the UAE. In Phase II, five experts tested the usability of the developed app using a set of Nielsen's usability heuristics. RESULTS: A fully functional biofeedback-based app with serious games was co-designed with mental health professionals. The app included 4 games (ie, a biofeedback game, card game, arcade game, and memory game), 2 relaxation techniques (ie, a breathing exercise and yoga videos), and 2 additional features (ie, positive messaging and a mood tracking calendar). The results of Phase II showed that the developed app is efficient, simple, and easy to use. Overall, the app design scored an average of 4 out of 5. CONCLUSIONS: The elicitation techniques used in Phase I resulted in the development of an easy-to-use app for the self-management of anxiety. Further research is required to determine the app's usability and effectiveness in the target population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».