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Enregistrement W4413821620 · doi:10.2196/67623

Exploring the Impact of Home-Based Serious Smartphone Resuscitation Gaming on Stress Among Nursing Students Practicing Simulated Adult Basic Life Support: Randomized Waitlist Controlled Trial

2025· article· en· W4413821620 sur OpenAlexvenueno aff
Nino Fijačko, Benjamin S. Abella, Špela Metličar, Leon Kopitar, Robert Greif, Gregor Štiglic, Pavel Skok, Matej Strnad

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RS
Mots-clésRandomized controlled trialNursingStress (linguistics)MedicineBasic life supportPhysical therapyResuscitationPsychologyCardiopulmonary resuscitationEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Simulation-based training is widely used in resuscitation education, yet limited research exists on how serious smartphone games-especially when used independently at home-impact stress levels during simulated adult basic life support (BLS). Understanding this relationship may offer new approaches to preparing health care students for high-stress clinical situations. Objective: This study aimed to evaluate the impact of a home-based serious resuscitation game, MOBICPR, on physiological stress markers among nursing students performing simulated adult BLS. Methods: In this single-center, randomized, waitlist controlled trial, 43 first-year nursing students were assigned to either an intervention group (IG) or a waitlist control group (WL-CG). Stress was measured at baseline and 2-week and 4-week follow-ups using electrodermal activity (EDA), blood volume pulse (BVP), heart rate (HR), and body temperature (BT) collected via the Empatica E4 wearable (Empatica Inc., USA). Each data collection point included 3 phases: mandala coloring before and after simulated adult BLS performance, and the adult BLS scenario itself. The MOBICPR game-a serious mobile game designed per the 2021 European Resuscitation Council adult BLS guidelines-was played at home over 2 weeks by IG (weeks 0-2) and WL-CG (weeks 2-4). A random forest classifier, trained on the AffectiveRoad dataset, predicted stress levels (none, moderate, and high) based on physiological signals. Results: Of 124 students invited, 43 participated (22 in IG, 21 in WL-CG; 38/43, 88% female; mean age of 19, SD 0.6 years). EDA, BVP, and BT significantly changed across measurement phases in both groups (P<.05), while HR did not show consistent differences (P>.05). Stress classification showed a significant decrease in stress after simulated adult BLS in the IG at the 2-week follow-up (P=.04), but not in the WL-CG. After 2 weeks of gameplay, 12 of 22 participants in the IG had lower stress levels after performing simulated adult BLS compared to before, suggesting an adaptive stress response. No significant group-level stress reductions were observed over time. Conclusions: Short-term, home-based gameplay using a serious resuscitation game modestly influenced physiological indicators of stress during simulated adult BLS among nursing students. While overall group stress levels remained stable, individualized responses suggested improved coping for some. Incorporating serious games into curricula could offer learners safe, gamified environments to rehearse stressful clinical scenarios. Future research should explore optimal game frequency and content depth to maximize educational and emotional resilience outcomes.

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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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