Interactive Serious Game to Teach Basic Life Support Among Schoolchildren in Brazil: Design and Rationale
Notice bibliographique
Résumé
UNSTRUCTURED: Cardiovascular diseases are leading causes of death and morbidity worldwide. CPR and early defibrillation significantly enhance survival rates. Serious Games (SG) improve learning through entertainment. Current strategies target Cardiopulmonary resuscitation for communities and schoolchildren, but none have been validated for children in low-to-middle-income settings. The SG Children Save Hearts, developed in Brazil, teaches the five resuscitation steps according to International Liaison Committee on Resuscitation 2020 guidelines and requires formal usability assessment. The study aimed to evaluate the usability of SG Children Save Hearts among IT and healthcare professionals using the System Usability Scale (SUS). The usability test was conducted in August 2022 in the university's IT department. The game was developed targeting schoolchildren aged 7 to 17. Categorical variables as absolute and relative frequencies, while continuous variables were presented as median with interquartile range (IQR). Normality was assessed using the Shapiro-Wilk test. Comparisons between IT and healthcare professionals were made using the independent t-test for normal distributions or the Mann-Whitney U test for non-normal distributions. We included 17 volunteers with a mean age of 22 years (IQR 20-26). All participants played the game and completed a 10-question survey on its usability using a Likert-type scale. The final grade was converted to a 0 to 100 scale, with a grade above 70 considered acceptable for a minimum viable product. The mean SUS score was 75 (IQR 72.5-87.5). Healthcare professionals gave higher grades to all five domains compared to IT professionals. The average time spent playing the game was 3.2 minutes. Novel technologies have shown promising results for CPR teaching using active teaching methods, but face challenges in developing countries, such as language barriers, device acquisition, cultural differences, and technical support. To our knowledge, this is the first SG developed in portuguese for brazilian schoolchidren. Despite some usability issues, the SG Children Save Hearts is considered adequate for teaching CPR to schoolchildren in Brazil.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».