Development of a Mobile App Game for Practicing Lung Exercises: Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chest injuries are a leading cause of death and disability, accounting for 10% of hospital admissions and 25% of injury-related deaths. About two-thirds of patients with thoracic injuries experience complications such as blood or air in the pleural space, causing lung deflation and poor gas exchange. Proper breathing management, using tools like incentive spirometers, improves lung function and recovery. However, there is a gap in mobile-based gaming apps designed for lung exercise, which could benefit both the general population and patients recovering from lung injuries. Objective: This research aimed to develop and evaluate a mobile app game for practicing lung exercises, accompanied by a prototype device called the Pulmo device. Methods: The study involved a sample group of 110 participants from the general public. It followed a research and development methodology comprising 4 steps. The research instruments included a mobile app game, a prototype lung exercise device, and questionnaires to assess users' satisfaction and the feasibility of both the app and the device. Results: The findings revealed that the participants demonstrated a high level of overall satisfaction with both the mobile app game and the prototype lung exercise device (mean 4.4, SD 0.4). The feasibility for the mobile app game and the prototype lung exercise device connected to the game was evaluated. The results indicated that the sample group perceived the overall feasibility to be at a high level (mean 4.4, SD 0.5). Conclusions: The research results reflected that the sample group believed the mobile app game for practicing lung exercises and the prototype device developed in this project have a high potential for practical application in promoting lung rehabilitation through gameplay. The mobile app game and the Pulmo device prototype received positive user feedback, indicating potential practical use; however, further validation is required among patients in need of pulmonary rehabilitation.
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».