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Enregistrement W4388654463 · doi:10.2196/39019

The Use of Gamification in the Self-Management of Patients With Chronic Diseases: Scoping Review

2023· article· en· W4388654463 sur OpenAlexvenueno aff
Xiting Huang, Xinyue Xiang, Yang Liu, Zhiqian Wang, Zhili Jiang, Lihua Huang

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Department of Zhejiang Province
Mots-clésChecklistSelf-managementeHealthMedicineChronic diseaseDiseaseSystematic reviewPsychologyMEDLINEComputer scienceFamily medicineHealth carePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic disease self-management is a public health issue of worldwide concern, and gamification is an emerging strategy to improve patients' participation in chronic disease self-management. Some studies have summarized designs for the gamification of chronic disease self-management from the perspective of eHealth technology, but they have not mentioned differences in design methods, functions, and evaluation methods of gamified designs for self-management in different chronic diseases. OBJECTIVE: This scoping review aims to synthesize the characteristics of realization forms, functions, and evaluation methods in chronic disease self-management gamification to improve self-management among the chronic disease population. METHODS: We applied a methodological framework for scoping reviews and the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) checklist. As of January 7, 2023, we systematically searched 9 databases for relevant studies from January 2012 to December 2022. Related data were extracted based on the research questions. We calculated the frequencies, charted the quantitative data, and coded the extracted material for qualitative content analysis. RESULTS: We retrieved 16,221 records, of which 70 (0.43%) met the eligibility criteria. In the included research, the target populations for gamified designs for self-management of chronic diseases included patients with stroke, cancer, diabetes, chronic obstructive pulmonary disease, coronary heart disease, obesity, and hypertension. Almost all studies mentioned technical support for gamification (68/70, 97%), mainly in the form of active video games (58/70, 83%); however, less than half of the studies mentioned the theoretical basis for gamification (31/70, 44%). There were 37 concepts or theories relevant to gamification design, most of which were in the field of psychology or were cross-disciplinary (n=33, 89%). Gamification for the self-management of chronic diseases has been widely recognized, including for promoting physical exercise and rehabilitation training (48/99, 48%), increasing initiative for symptom management (18/99, 18%), providing psychological support (14/99, 14%), improving cognitive function (12/99, 12%), and improving medication adherence (7/99, 7%). A total of 39 studies mentioned the gamification effect; however, we did not find a unified evaluation standard. CONCLUSIONS: This scoping review focuses on gamification designs for chronic disease self-management and summarizes the realization forms and functions of gamification in self-management for different patient populations. With practice in a gamified internet-based environment, patients can not only master the knowledge and skills of self-management in fascinating scenarios but also benefit from gaming experience and make better health-related decisions in real life. It is worth noting that a comprehensive evaluation of the users as well as a personalized and targeted intervention should be developed before gamification.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,310 · 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.

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

Citations45
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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