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Enregistrement W4317827313 · doi:10.2196/43047

A Gamified Real-time Video Observed Therapies (GRVOTS) Mobile App via the Modified Nominal Group Technique: Development and Validation Study

2023· article· en· W4317827313 sur OpenAlexvenueno aff
Siti Aishah Abas, Nurhuda Ismail, Yuslina Zakaria, Ismassabah Ismail, Nurul Hidayah Mat Zain, Siti Munira Yasin, Khalid Ibrahim, Asmah Razali, Mas Ahmad Sherzkawee Mohd Yusoff, Norliza Ahmad, Thilaka Chinnayah

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MARAWorld Health Organization
Mots-clésMobile appsGroup (periodic table)Nominal group techniqueComputer scienceArtificial intelligenceChemistryWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The success rate of tuberculosis (TB) treatment in Malaysia remains below the recommended World Health Organization target of 90% despite the implementation of directly observed therapy, short-course, a physical drug monitoring system, since 1994. With increasing numbers of patients with TB in Malaysia defaulting on treatment, exploring another method to improve TB treatment adherence is vital. The use of gamification and real-time elements via video-observed therapies in mobile apps is one such method expected to induce motivation toward TB treatment adherence. OBJECTIVE: This study aimed to document the process of designing, developing, and validating the gamification, motivation, and real-time elements in the Gamified Real-time Video Observed Therapies (GRVOTS) mobile app. METHODS: The modified nominal group technique via a panel of 11 experts was used to validate the presence of the gamification and motivation elements inside the app, which were assessed based on the percentage of agreement among the experts. RESULTS: The GRVOTS mobile app, which can be used by patients, supervisors, and administrators, was successfully developed. For validation purposes, the gamification and motivation features of the app were validated as they achieved a total mean percentage of agreement of 97.95% (SD 2.51%), which was significantly higher than the minimum agreement score of 70% (P<.001). Further, each component of gamification, motivation, and technology was also rated at 70% or more. Among the gamification elements, fun received the lowest scores, possibly because the nature of serious games does not prioritize the fun element and because the perception of fun varies by personality. The least popular element in motivation was relatedness, as stigma and discrimination hinder interaction features, such as leaderboards and chats, in the mobile app. CONCLUSIONS: It has been validated that the GRVOTS mobile app contains gamification and motivation elements, which are intended to encourage medication adherence to TB treatment.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,809

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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