An Evidence-Based Serious Game App for Public Education on Antibiotic Use and Antimicrobial Resistance: Protocol of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The misuse and overuse of antibiotics contribute to the acceleration of antimicrobial resistance (AMR), but public knowledge on appropriate antibiotic use and AMR remained low despite ongoing health promotion efforts. App gamification has gained traction in recent years for health promotion and to affect change in health behaviors. Hence, we developed an evidence-based serious game app "SteWARdS Antibiotic Defence" to educate the public on appropriate antibiotic use and AMR and address knowledge gaps. OBJECTIVE: We aim to evaluate the effectiveness of the "SteWARdS Antibiotic Defence" app in improving the knowledge of, attitude toward, and perception (KAP) of appropriate antibiotic use and AMR among the public. The primary objective is to assess the changes in KAP of antibiotic use and AMR in our participants, while the secondary objectives are to assess the extent of user engagement with the app and the level of user satisfaction in using the app. METHODS: Our study is a parallel 2-armed randomized controlled trial with a 1:1 allocation. We plan to recruit 400 participants (patients or their caregivers) aged 18-65 years from government-funded primary care clinics in Singapore. Participants are randomized in blocks of 4 and into the intervention or control group. Participants in the intervention group are required to download the "SteWARdS Antibiotic Defence" app on their smartphones and complete a game quest within 2 weeks. Users will learn about appropriate antibiotic use and effective methods to recover from uncomplicated upper respiratory tract infections by interacting with the nonplayer characters and playing 3 minigames in the app. The control group will not receive any intervention. RESULTS: The primary study outcome is the change in participants' KAP toward antibiotic use and AMR 6-10 weeks post intervention or 6-10 weeks from baseline for the control group (web-based survey). We will also assess the knowledge level of participants immediately after the participant completes the game quest (in the app). The secondary study outcomes are the user engagement level (tracked by the app) and satisfaction level of playing the game (via the immediate postgame survey). The satisfaction survey will also collect participants' feedback on the game app. CONCLUSIONS: Our proposed study provides a unique opportunity to assess the effectiveness of a serious game app in public health education. We anticipate possible ceiling effects and selection bias in our study and have planned to perform subgroup analyses to adjust for confounding factors. The app intervention will benefit a larger population if it is proven to be effective and acceptable to users. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05445414; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05445414. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/45833.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».