MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413811836 · doi:10.2196/69812

Development of a Serious Game App (Digimenz) for Patients With Dementia: Prospective Pilot Study for Usability Testing in Inpatient Treatment and Long-Term Care

2025· article· en· W4413811836 sur OpenAlexvenueno aff
Sören Freerik Brähmer, Benjamin Iffland, Stefan H. Kreisel, Martin Drießen, Eva Trompetter, Meret Schomburg, Max Toepper, Carolin Steuwe

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintUsabilityDementiaLong-term careTerm (time)MedicinePsychologyComputer scienceNursingWorld Wide WebHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In the face of an increasing treatment need among people with dementia, effective and efficient interventions with a focus on quality of life need to be established. In this context, serious games have received increasing attention. However, there is a lack of apps specifically designed for people with dementia. Objective: In this prospective pilot study, we examined the usability of a newly developed serious game app ("Digimenz"). Methods: A total of 43 people with cognitive impairment and mild to severe dementia completed the repeated-measures study procedure. Participants were recruited from an inpatient geriatric psychiatric ward and a long-term care facility. Participants were asked to complete 4 conditions in randomized order, including playing 3 different serious games (experimental conditions) and reading a newspaper (control condition). Each condition was completed once, and the total duration was 60 to 90 minutes per participant. Data on app usability were collected through self-ratings and observation after each condition. We tested for differences in usability among the conditions and the recruitment sites, and analyzed the relation of usability to cognitive capacity. Results: The serious games were accepted in both settings (long-term care: 30/30, 100% interested; psychiatric ward: 31/41, 76% interested), although study completion was lower in the psychiatric subsample (15/41, 37%) than in the long-term care subsample (28/30, 93%). Global usability was rated good (System Usability Scale global mean score: 79). More severely impaired patients had more pronounced difficulties in learning how to play the games (ρMMSE, Learnability=-0.61, 95% CI -0.78 to -0.36; P<.001) and playing them alone (ρMMSE, Support=-0.49, 95% CI -0.69 to -0.19; P<.001). Nevertheless, playing the games was associated with a more positive mood (likelihood ratio χ23=25.09; P<.001), independent of the level of cognitive functioning (likelihood ratio χ21=0.64; P=.42). All games were played with a moderate error rate (0.19-0.49). Conclusions: Our results indicated a positive association between serious game usage and well-being in patients with dementia, given adequate support. This is a valuable addition to the understanding of serious game usage in dementia care. Although challenging, user-centered development of serious games with people who are severely impaired by dementia is an important research target. Limitations like low data quality and a simplified design are inherent in this study population. Nevertheless, we demonstrated how usability testing in this target group is possible through careful definition and operationalization. The inclusion of different data sources, different recruitment sites, and different levels of cognitive impairment increased the generalizability of the findings. To accommodate severely impaired patients, future developments should incorporate a broader range of difficulties and adaptations to group settings.

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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Serious GamesMême sujetDementia and Cognitive Impairment ResearchTravaux en français237 207