A Digital Gaming Intervention to Strengthen the Social Networks of Older Dutch Adults: Mixed Methods Process Evaluation of a Digitally Conducted Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital loneliness interventions for older adults are promising, yet conclusive evidence is lacking due to a lack of randomized controlled trials (RCTs) and difficulties with recruitment. Process evaluation of performed RCTs is essential to inform future interventions. Still, it is rarely carried out, resulting in an overly optimistic view of the impact of eHealth interventions on loneliness in older adults and options to conduct such research entirely remotely. OBJECTIVE: We describe a mixed methods process evaluation of a digitally conducted RCT assessing the effectiveness of a mobile social gaming app to facilitate meaningful social interactions in older adults. METHODS: We analyzed the questionnaire and game data of the RCT participants to evaluate recruitment and onboarding, intervention adherence, and intervention acceptability. The RCT participants were allocated either to the main group of older adults (aged 65 years or older) or the side group (aged between 18 and 64 years). The side group used networking to play with the older adults. We also conducted 6 post-RCT evaluation interviews and 1 focus group with a total of 4 RCT participants and 5 welfare organization representatives that aided in RCT recruitment. RESULTS: In total, 371 people aged 18 years or older signed up for the RCT, of which 64% (238/371) were aged 65 years or older. Of the total sample, 20% (76/371) installed the app and signed informed consent, showing a large dropout during onboarding. The high number of questions was a relevant barrier for participants. Both questionnaire and gameplay adherence were low. Participants indicated that the games elicited contact and a feeling of togetherness and proposed challenging and competitive games with increasing difficulty levels. They suggested focusing on enjoying the games rather than administering questionnaires. CONCLUSIONS: Conducting a remote digital trial of a social gaming intervention for older adults is a great challenge. Remote recruitment and informed consent acquisition may often not result in sufficient participation. Personal engagement with fellow participants and researchers might be essential for adherence and enjoyment. Future digital gaming interventions should start with small-scale studies with in-person contact, repeated instructions, and fewer questionnaires.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,069 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».