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Enregistrement W4409908193 · doi:10.2196/69433

Gamification Integration in Technological Devices for Motor Rehabilitation in Parkinson Disease: Scoping Review

2025· review· en· W4409908193 sur OpenAlexvenueno aff
Pere Bosch‐Barceló, Oriol Martínez-Navarro, María Masbernat‐Almenara, Carlos Tersa-Miralles, Anni Pakarinen, Helena Fernández‐Lago

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundInstituto de Salud Carlos III
Mots-clésPreprintParkinson's diseaseRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationPsychologyDiseaseComputer scienceNeuroscienceMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Parkinson disease (PD) is a rapidly growing neurological condition worldwide. While physiotherapy and exercise are effective interventions, the addition of motivational aspects that improve adherence could be beneficial for people with PD. Incorporating technological devices into motor rehabilitation, coupled with gamification elements, could enhance the relevance of rehabilitation and alleviate motor symptoms. Objective: The aim of this scoping review was to identify and classify the technological devices that integrate gamification elements used in motor rehabilitation in PD, and to describe the justification behind the use of these devices and elements in this context. Methods: We conducted a scoping review following the framework proposed by Joanna Briggs Institute, along with the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) guidelines. Major health science databases (MEDLINE, EMBASE, Scopus, Cochrane, Web of Science, PsycINFO, and Epistemonikos) were systematically searched. Relevant studies were included if they used technological interventions with gamification elements for motor symptom rehabilitation in PD. Gamification elements were extracted and categorized based on established frameworks, and content analysis was used to review the justifications for the use of technologies integrating gamification. Results: A total of 4451 studies were retrieved from the search. After the abstract and full-text screening, 81 studies were eligible for data extraction. The analysis identified 453 gamification elements across studies, with development and accomplishment being the most prominent core drive. Progress/feedback was the most frequently used element (79/81, 98% of studies), followed by points (70/81, 86%) and levels/progression (66/81, 81%). Other notable elements included badges, leaderboards, and customization, while several core drives, like ownership and possession, lacked reported elements. Most interventions were delivered through commercial video game consoles (33/81, 41%), followed by computer-based systems (32/81, 40%). Tablet-based applications and integrated rehabilitation platforms were used in 11% (9/81) and 10% (8/81) of the studies, respectively. The expected roles of technology were clear, but intentional use of gamification was scarce. Conclusions: This scoping review highlights the widespread adoption of technologies integrating gamification elements for motor symptom rehabilitation in individuals with PD. However, it also underscores a critical gap in understanding and justifying gamification mechanics. The current landscape relies heavily on commercial video games and emphasizes performance-based experiences, lacking theoretical grounding.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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