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Enregistrement W4403759164 · doi:10.2196/59124

Effectiveness of a Virtual Reality Serious Video Game (The Secret Trail of Moon) for Emotional Regulation in Children With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder: Randomized Clinical Trial

2024· article· en· W4403759164 sur OpenAlexvenueno aff
Marina Martín-Moratinos, Marcos Bella-Fernández, María Rodrigo-Yanguas, Carlos González, Chao Li, Ping Wang, Ana Royuela, Pilar López-García, Hilario Blasco‐Fontecilla

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintVideo gameVirtual realityRandomized controlled trialPsychologyAttention deficit hyperactivity disorderMultimediaComputer scienceClinical psychologyMedicineHuman–computer interactionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Difficulties in emotional regulation are often observed in children and adolescents with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Innovative complementary treatments, such as video games and virtual reality, have become increasingly appealing to patients. The Secret Trail of Moon (MOON) is a serious video game developed by a multidisciplinary team featuring cognitive training exercises. In this second randomized clinical trial, we evaluated the impact of a 20-session treatment with MOON on emotional regulation, as measured by the Strengths and Difficulties Questionnaire. OBJECTIVE: We hypothesize that patients with ADHD using MOON will show improvements in (1) emotional regulation, (2) core ADHD symptoms, (3) cognitive functioning, and (4) academic performance, compared to a control group; additionally, we anticipate that (5) changing the platform (from face-to-face using virtual reality to the web) will not affect emotional regulation scores; and (6) the video game will not cause any clinically significant side effects. METHODS: This was a prospective, unicentric, randomized, unblinded, pre- and postintervention study with block-randomized sequence masking. Participants included individuals aged between 7 and 18 years who had a clinical diagnosis of ADHD and were receiving pharmacological treatment. They were randomized into 2 groups using an electronic case report form: the MOON group, receiving standard pharmacological treatment plus personalized cognitive training via a serious video game, and the control group, receiving standard pharmacological treatment. We provided both the groups with psychoeducational support on ADHD. Analysis was conducted using the Student 2-tailed t test and 2-factor ANOVA. An independent monitor supervised the study. RESULTS: A total of 76 patients with ADHD participated in the trial, with an equal randomization (MOON: n=38, 50% and control: n=38, 50%) and a total dropout rate of 7. The primary hypothesis, a 3- or 4-point reduction in the global Strengths and Difficulties Questionnaire score, was not met. However, significant improvements were observed in material organization (P=.03), working memory (P=.04), and inhibition (P=.05), particularly among patients more engaged with the MOON treatment. CONCLUSIONS: Serious video games, when integrated into a multimodal treatment plan, can enhance outcomes for symptoms associated with ADHD. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06006871; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06006871. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/53191.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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