The Rationale Behind the Design Decisions in an Augmented Reality Mobile eHealth Exergame to Increase Physical Activity for Inactive Older People With Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: Physical activity is important for everyone to maintain and improve health, especially for people with chronic diseases. Mobile exergaming has the potential to increase physical activity and to specifically reach people with poor activity levels. However, commercial mobile exergames are not specially designed for older people with chronic illnesses such as heart failure. The primary aim of this viewpoint is to describe the underlying reasoning guiding the design choices made in developing a mobile exergame, Heart Farming, tailored specifically for sedentary older people diagnosed with heart failure. The goal of the exergame is to increase physical activity levels by increasing the daily walking duration of patients with heart failure by at least 10 minutes. The rationale guiding the design decisions of the mobile exergame is grounded in the thoughtful integration of gamification strategies tailored for application in cardiovascular care. This integration is achieved through applying gamification components, gamification elements, and gamification principles. The Heart Farming mobile exergame is about helping a farmer take care of and expand a virtual farm, with these activities taking place while the patient walks in the real world. The exergame can be adapted to individual preferences and physical condition regarding where, how, when, and how much to play and walk. The exergame is developed using augmented reality so it can be played both indoors and outdoors. Augmented reality technology is used to track the patients' movement in the real world and to interpret that movement into events in the exergame rather than to augment the mobile user interface.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».