Improving Adherence to Physical Therapy in the Development of Serious Games: Conceptual Framework Design Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Insufficient levels of treatment adherence can have adverse effects on the outcomes of physical rehabilitation. To address this issue, alternative approaches to traditional therapies, such as serious games, have been designed to enhance adherence. Nevertheless, there remain gaps in the development of serious games concerning the effective implementation of motivation, engagement, and the enhancement of treatment adherence. OBJECTIVE: This study aims to design a conceptual framework for the development of serious games that incorporate essential adherence factors to enhance patient compliance with physical rehabilitation programs. METHODS: We formulated a conceptual framework using iterative techniques inspired by a conceptual framework analysis. Initially, we conducted a comprehensive literature review, concentrating on the critical adherence factors in physical rehabilitation. Subsequently, we identified, categorized, integrated, and synthesized the concepts derived from the literature review to construct the conceptual framework. RESULTS: The framework resembles a road map, comprising 3 distinct phases. In the initial phase, the patient's characteristics are identified through an initial exploration. The second phase involves the development of a serious game, with a focus on enhancing treatment adherence by integrating the key adherence factors identified. The third phase revolves around the evaluation of the serious game. These phases are underpinned by 2 overarching themes, namely, a user-centered design and the GameFlow model. CONCLUSIONS: The conceptual framework offers a detailed, step-by-step guide for creating serious games that incorporate essential adherence factors, thereby contributing to improved adherence in the physical rehabilitation process. To establish its validity, further evaluations of this framework across various physical rehabilitation programs and user groups are necessary.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».