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Enregistrement W4312809597 · doi:10.2196/39465

Health Promotion in Popular Web-Based Community Games Among Young People: Proposals, Recommendations, and Applications

2022· article· en· W4312809597 sur OpenAlexvenueno aff
Philippe Martin, Boris Chapoton, Aurélie Bourmaud, Agnès Dumas, Joëlle Kivits, Clara Eyraud, Capucine Dubois, Corinne Alberti, Énora Le Roux

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésThematic analysisHealth promotionPsychological interventionContext (archaeology)Intervention (counseling)Promotion (chess)Health interventionPsychologyFocus groupPublic relationsQualitative researchMedical educationMedicineNursingPublic healthSociologyPolitical scienceBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young people use digital technology on a daily basis and enjoy web-based games that promote social interactions among peers. These interactions in web-based communities can develop social knowledge and life skills. Intervening via existing web-based community games represents an innovative opportunity for health promotion interventions. OBJECTIVE: The aim of this study was to collect and describe players' proposals for delivering health promotion through existing web-based community games among young people, elaborate on related recommendations adapted from a concrete experience of intervention research, and describe the application of these recommendations in new interventions. METHODS: We implemented a health promotion and prevention intervention via a web-based community game (Habbo; Sulake Oy). During the implementation of the intervention, we conducted an observational qualitative study on young people's proposals via an intercept web-based focus group. We asked 22 young participants (3 groups in total) for their proposals about the best ways to carry out a health intervention in this context. First, using verbatim transcriptions of the players' proposals, we conducted a qualitative thematic analysis. Second, we elaborated on recommendations for action development and implementation based on our experiences and work with a multidisciplinary consortium of experts. Third, we applied these recommendations in new interventions and described their application. RESULTS: A thematic analysis of the participants' proposals revealed 3 main themes and 14 subthemes related to their proposals and process elements: the conditions for developing an attractive intervention within a game, the value of involving peers in developing the intervention, and the ways to mobilize and monitor gamers' participation. These proposals emphasized the importance of interventions involving and moderating a small group of players in a playful manner but with professional aspects. We established 16 domains with 27 recommendations for preparing an intervention and implementing it in web-based games by adopting the codes of game culture. The application of the recommendations showed their usefulness and that it was possible to make adapted and diverse interventions in the game. CONCLUSIONS: Integrated health promotion interventions in existing web-based community games have the potential for promoting the health and well-being of young people. There is a need to incorporate specific key aspects of the games and gaming community recommendations, from conception to implementation, to maximize the relevance, acceptability, and feasibility of the interventions integrated in current digital practices. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04888208; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04888208.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,319 · 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'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

Citations0
Publié2022
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