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Enregistrement W4411320216 · doi:10.2196/73378

A Digital Serious Game (Anticip’action) to Support Advance Care Planning Discussions in the General Population: Usability Study

2025· article· en· W4411320216 sur OpenAlexvenueno aff
Dafne Campioni, Frédéric Ehrler, A. Berger, Christine Clavien

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintUsabilityAction (physics)Computer sciencePopulationHuman–computer interactionWorld Wide WebMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the context of an aging population and increasingly medicalized end-of-life practices, it is crucial to promote early discussions to help patients express their view on what is essential in their life as well as articulate their preferences regarding future medical treatments and end-of-life issues. An interprofessional research team at Geneva University and the Geneva University Hospitals has developed Anticip'action, a card game designed to help initiate and conduct advance care planning and end-of-life discussions. It is available for free in paper format in diverse languages and in a digital version in French. OBJECTIVE: This study aims to assess the ergonomic quality of the digital version of the game with primary users. METHODS: Overall, 10 users (women: n=5, 50%; men: n=5, 50%; mean age 41, SD 13.4 years; range 25-65 years; education: upper level; comfortable with smartphones) completed an online usability test. The test began with a rapid desirability test to capture initial impressions of the game's main screen without knowing what it is about. This was followed by a think-aloud procedure, including 26 tasks to perform all steps of the game. Posttest questionnaires were administered to collect participants' subjective perceptions of the usability (System Usability Scale), attractiveness (AttrakDiff), and relevance as well as overall endorsement of the game (Mobile Application Rating Scale). Open-ended questions were used to further explore usability issues. Usability problems were categorized and evaluated using standard evaluation grids. Content readability was assessed with Scolarius. RESULTS: The rapid desirability test revealed an overall good or average impression. In 83.2% (208/250) of the cases, participants successfully completed the think-aloud tasks without assistance. Some of the tasks (4/25, 16%) revealed multiple usability issues requiring assistance. Analysis of the 23 failures and difficulties encountered revealed that 3 (13%) issues were due to suboptimal wording of the task instructions and that there were 9 (39%) major usability problems. All could be addressed through minor modifications. The Scolarius test indicated that the card titles were understandable at an elementary school level, while the explanations on the back of the cards required a high school reading level. Participants rated Anticip'action as good or excellent in usability (79 out of 100 on the System Usability Scale), attractiveness (1.57 on the -3 to +3 AttrakDiff scale), and relevance (4.1 out of 5 on section F of the Mobile Application Rating Scale). Participants provided overall positive qualitative feedback. CONCLUSIONS: The usability testing of the digital French version of Anticip'action produced positive results, with some areas for improvement identified. It can be recommended as a valuable resource for patients, families, and caregivers to prompt reflection, raise awareness, and support advance care planning conversations. Further tests should be conducted on wider population groups, including older patients and individuals less comfortable with digital solutions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,366 · 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.

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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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