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Enregistrement W4410882601 · doi:10.2196/69510

The Impact of Gamified Interventions on the Management of Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Systematic Literature Review

2025· review· en· W4410882601 sur OpenAlexvenueno aff
Jinsong Chen, Tingzhong Yang, Qilian He, Mingli Pang, Ying Cao, Zheng Liu, Linfei Li, Hsing-I Liu, Chris Bullen

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineSystematic reviewCochrane LibraryeHealthCOPDRandomized controlled trialScopusPhysical therapyPulmonary rehabilitationObservational studyMEDLINEDisease managementQuality of life (healthcare)RehabilitationHealth careAlternative medicineNursingHealth management systemInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) requires consistent sustained management, including regular physical activity, pulmonary rehabilitation, and self-care adherence. Despite strong clinical guidelines, patient engagement remains a major challenge, leading to suboptimal disease control and increased health care use. Gamified interventions have emerged as potential tools to improve adherence, motivation, and outcomes in chronic disease management. However, their effectiveness and implementation in COPD remain underexplored. OBJECTIVE: This review synthesizes current evidence on gamified interventions for COPD management to evaluate their effectiveness, focusing on patient engagement, physical outcomes, and quality of life. METHODS: We conducted a systematic search in PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, IEEE Xplore, Cochrane Library, and China National Knowledge Infrastructure for studies published from January 2014 to October 2024. Only original studies involving trials (both randomized controlled trials [RCTs] and non-RCTs), intervention studies, feasibility studies, cross-sectional surveys, or qualitative studies were included. RESULTS: A total of 29 studies met the inclusion criteria: 11 (38%) RCTs; 7 (24%) pilot studies; 5 (17%) observational studies (including qualitative studies); and 6 (21%) other studies using gamified technologies such as virtual reality, exergames, and mobile apps. Compared to nongamified methods, gamified interventions provided an engaging, home-based alternative for COPD management, supporting long-term rehabilitation. Gamification features such as real-time feedback, adaptive challenges, and personalized goals increased patient adherence and motivation, with high engagement seen in virtual reality and exergame-based interventions, and showed notable improvements in COPD management, enhancing exercise tolerance, self-management, and symptom control. However, most of the studies (22/29, 76%) were of short duration, with small sample sizes. CONCLUSIONS: Gamified COPD management tools offer flexibility and empower patients to self-manage their condition, potentially reducing the need for clinic visits. Gamified interventions show promise in COPD management, although current studies have methodological limitations. Future research should focus on conducting larger trials to assess the sustained impact of gamified interventions on COPD outcomes; developing culturally relevant adaptations to enhance the global applicability of these interventions; and collaborating with patients, clinicians, and game developers to make the interventions more engaging and effective.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,356 · 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'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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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