Design Guidelines for a Game-Based Physical Rehabilitation System: Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incorporating serious games and ICT advancements into physical rehabilitation can substantially enhance the process, provide unique benefits, and improve its effectiveness and efficiency. While recent literature highlights various game-based interventions for physical rehabilitation, there is a lack of comprehensive guidance on how to design and develop systems that effectively address the actual needs of therapists, practitioners, and individuals with physical disabilities. OBJECTIVE: Since therapists and other healthcare practitioners play crucial roles in both patient recovery and the establishment of an effective game-based therapy, thus, the objective of this study is to explore the intentions, needs, and desires of therapists and other practitioners, as well as to examine the factors and determinants influencing the effectiveness and efficacy of game-based physical rehabilitation. METHODS: A Design Science approach was adopted to achieve this research objective. A focus group of 27 participants was conducted to gather feedback, identify user needs, and understand the requirements for game-based physical rehabilitation. The participants first tested commercially available games, then evaluated mockups of the proposed game prototypes. RESULTS: The research provides essential design insights and guidelines for designers and researchers, focusing on the practical needs and requirements of game-based physical rehabilitation systems. CONCLUSIONS: Therefore, as proof of concept, these guidelines will be used in the next phase of our research, which involves designing and developing a game-based physical rehabilitation system.
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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 | 0,038 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».