Sensing In Exergames for Efficacy and Motion Quality: Scoping Review of Recent Publications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many studies have shown a direct relationship between physical activity and health. It has also been shown that the average fitness level in Western societies is lower than recommended by the World Health Organization. One tool that can be used to increase physical activity for individual people is exergaming, that is, serious games that motivate players to do physical exercises. OBJECTIVE: This scoping review of recent studies regarding exergame efficacy aims to evaluate which sensing modalities are used to assess exergame efficacy as well as motion quality. We also analyze how the collected motion sensing data is being leveraged with respect to exergame efficacy and motion quality assessment. METHODS: We conducted 2 extensive and systematic searches of the ACM Digital Library and the PubMed database, as well as a single search of the IEEE Xplore database, all according to the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) statement. Overall, 343 studies were assessed for eligibility by the following criteria: The study should be peer-reviewed; the year of publication should be between 2015 and 2023; the study should be available in English or German; the study evaluates the efficacy of at least 1 exergame; sensor data is recorded during the study and is used for evaluation; and the study is sufficiently described to extract information on the exergames, sensors, metrics, and results. RESULTS: We found 67 eligible studies, which we analyzed with regard to sensor usage for both efficacy evaluation and motion analysis. Overall, heart rate (HR) was the most commonly used vital sign to evaluate efficacy (n=52), while the Microsoft Kinect was the most commonly used exergame sensor (n=26). The results of the analysis show that the sensors used in the exergames and the sensors used in the evaluation are, in most cases, mutually exclusive, with motion quality rarely being considered as a metric. CONCLUSIONS: The lack of motion quality assessment is identified as a problem both for the studies and the exergames themselves since incorrectly executed motions can reduce an exergame's effectiveness and increase the risk of injury. Here we propose how to use the same sensors both as input for the exergame and to assess motion quality by presenting recent developments in motion recognition and sensing.
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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 | 0,025 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».