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Enregistrement W4385789001 · doi:10.2196/46351

A Serious Game to Self-Regulate Heart Rate Variability as a Technique to Manage Arousal Level Through Cardiorespiratory Biofeedback: Development and Pilot Evaluation Study

2023· article· en· W4385789001 sur OpenAlexvenueno aff
Tony Estrella, Carla Alfonso, J. Ramos-Castro, Aitor Alsina, Lluís Capdevila

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de Investigación
Mots-clésHeart rate variabilityCardiorespiratory fitnessBiofeedbackHeart rateContext (archaeology)PsychologyArousalSession (web analytics)BreathingTest (biology)SimulationComputer sciencePhysical therapyAudiologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineSocial psychologyBlood pressureInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Heart rate variability biofeedback (HRVB) is an established intervention for increasing heart rate variability (HRV) in the clinical context. Using this technique, participants become aware of their HRV through real-time feedback and can self-regulate it. OBJECTIVE: The aim of this study was 2-fold: first, to develop a serious game that applies the HRVB technique to teach participants to self-regulate HRV and, second, to test the app with participants in a pilot study. METHODS: An HRVB app called the FitLab Game was developed for this study. To play the game, users must move the main character up and down the screen, avoiding collisions with obstacles. The wavelength that users must follow to avoid these obstacles is based on the user's basal heart rate and changes in instantaneous heart rate. To test the FitLab Game, a total of 16 participants (mean age 23, SD 0.69 years) were divided into a control group (n=8) and an experimental group (n=8). A 2 × 2 factorial design was used in each session. Participants in the experimental condition were trained in breathing techniques. RESULTS: Changes in the frequency and time domain parameters of HRV and the game's performance features were evaluated. Significant changes in the average RR intervals and root mean square of differences between adjacent RR intervals (RMSSD) were found between the groups (P=.02 and P=.04, respectively). Regarding performance, both groups showed a tendency to increase the evaluated outcomes from baseline to the test condition. CONCLUSIONS: The results may indicate that playing different levels leads to an improvement in the game's final score by repeated training. The tendency of changes in HRV may reflect a higher activation of the mental system of attention and control in the experimental group versus the control group. In this context, learning simple, voluntary strategies through a serious game can aid the improvement of self-control and arousal management. The FitLab Game appears to be a promising serious game owing to its ease of use, high engagement, and enjoyability provided by the instantaneous feedback.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,293 · 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.

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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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