MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386036085 · doi:10.2196/46697

A Novel Casual Video Game With Simple Mental Health and Well-Being Concepts (Match Emoji): Mixed Methods Feasibility Study

2023· article· en· W4386036085 sur OpenAlexvenueno aff
Russell Pine, James Mbinta, Lisa Te Morenga, Theresa Fleming

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCure Kids
Mots-clésCasualEmojiSimple (philosophy)Computer scienceMental healthVideo gamePsychologyHuman–computer interactionMultimediaSocial mediaWorld Wide WebPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescence is a crucial phase for early intervention and prevention of mental health problems. Casual video games are popular and have promise as a novel mechanism for reaching young people, but this potential has seldom been explored. OBJECTIVE: This study aimed to explore the acceptability, feasibility, and possible indicators of therapeutic changes after playing a purpose-built novel casual video game (Match Emoji) with simple mental health and well-being content among young adolescents. METHODS: We conducted a single-arm, nonrandomized trial of Match Emoji with 12- to 14-year-old school students (N=45; 26 [57%] New Zealand European, 12 [26%] Māori; 7 [15%] Asian or Pacific; 27 [60%] boys, 3 [6%] non-binary). Participants were invited to play Match Emoji for 15 minutes, 2-3 times a week over 2 weeks (a total of 60 minutes). Acceptability was assessed through the frequency and duration of use (analytics analyzed at the end of the 2-week intervention period and at weeks 4 and 6) and through participant reports. The Child and Adolescent Mindfulness Measure (CAMM), General Help-Seeking Questionnaire (GHSQ), Flourishing Scale (FS), and Revised Children's Anxiety and Depression Scale (RCADS) were assessed at baseline and week 2 to indicate possible effects. Focus groups were held in week 4. RESULTS: Most participants (n=39, 87%) used Match Emoji for at least 60 minutes over the 2-week intervention, with 80% (36/45) continuing to play the game after the intervention period. Mean change (from baseline to 2 weeks) on each measure was 1.38 (95% CI -0.03 to 2.79; P=.06) for CAMM; 0.8 (95% CI -2.71 to 4.31; P=.64) for GHSQ; -1.09 (95% CI -2.83 to 0.66; P=.21) for FS; and -3.42 (95% CI -6.84 to -0.001; P=0.49) for RCADS. Focus group feedback suggested that Match Emoji was enjoyable and helpful. CONCLUSIONS: The casual video game with mental health content appeared to be acceptable and provided a promising indication of possible therapeutic effects. This approach is worthy of further investigation. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/31588.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,433 · 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'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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Serious GamesMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207