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Enregistrement W4311204170 · doi:10.2196/36390

An Emotional Bias Modification for Children With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: Co-design Study

2022· article· en· W4311204170 sur OpenAlexvenueno aff
Melvyn Zhang, Ranganath Vallabhajosyula

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésPsychological interventionPsychologyAttention deficit hyperactivity disorderTask (project management)Mental healthAttentional biasApplied psychologyHealth careClinical psychologyPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is one of the common neurodevelopment disorders. Children with ADHD typically have difficulties with emotional regulation. Previous studies have investigated the assessment for underlying emotional biases using the visual probe task. However, one of the significant limitations of the visual probe task is that it is demanding and repetitive over time. Previous studies have examined the use of gamification methods in addressing the limitations of the emotional bias visual probe task. There has also been increased recognition of the potential of participatory action research methods and how it could help to make the conceptualized interventions more relevant. OBJECTIVE: The primary aim of this study was to collate health care professionals' perspectives on the limitations of the existing visual probe task and to determine if gamification elements were viable to be incorporated into an emotional bias modification task. METHODS: A co-design workshop was conducted. Health care professionals from the Department of Development Psychiatry, Institute of Mental Health, Singapore, were invited to participate. Considering the COVID-19 pandemic and the restrictions, a web-based workshop was conducted. There were 3 main phases in the workshops. First, participants were asked to identify limitations and suggest potential methods to overcome some of the identified limitations. Second, participants were shown examples of existing gaming interventions in published literature and commercial stores. They were also asked to comment on the advantages and limitations of these interventions. Finally, participants were asked if gamification techniques would be appropriate. RESULTS: Overall, 4 health care professionals consented and participated. Several limitations were identified regarding the conventional emotional bias intervention. These included the nature of the task parameters, included stimulus set, and factors that could have an impact on the accuracy of responding to the task. After examining the existing ADHD games, participants raised concerns about the evidence base of some of the apps. They articulated that any developed ADHD game ought to identify the specific skill set that was targeted clearly. Regarding gamification strategies, participants preferred economic and performance-based gamification approaches. CONCLUSIONS: This study has managed to elucidate health care professionals' perspectives toward refining a conventional emotional bias intervention for children with ADHD. In view of the repetitiveness of the conventional task, the suggested gamification techniques might help in influencing task adherence and reduce the attrition rates.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,296 · 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'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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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