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Enregistrement W4415827903 · doi:10.2196/70049

Increasing Vaccination Awareness for Italian Primary Care Pediatricians: Game Design and Usability Study

2025· article· en· W4415827903 sur OpenAlexvenueno aff
Federico Marchetti, M.L. Barretta, Antonio Di Mauro, Marco Bona, Chiara Amerighi

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPrimary careGame based learningEducational gameGame designSerious game

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Invasive meningococcal disease has a high fatality rate and can lead to severe long-term health issues. In Europe, serogroup B meningococcal disease (MenB) accounts for over half of invasive meningococcal disease cases. In Italy, MenB vaccination is recommended for all newborns, but the uptake is below the Ministry of Health Vaccination Plan target (uptake: 80.91%; target: 90%). Objective: A vaccine-based digital educational tool, Meningioca, was designed to increase primary care pediatricians' (PCPs') knowledge on the value and proper timing of MenB vaccination and to support communication of this value to parents. Methods: Meningioca was developed using Articulate, an authoring software, and released via the TalentLMS online platform. Players engaged in a sequence of activities and mini-games, taking on the role of a PCP and progressing through 7 modules. Each module corresponds to a different age group and follows a fixed sequence of topics, simulating typical discussions that might occur during health checks for each specific age group. At the launch, members of the Italian Federation of PCPs were invited to play the game via an email link and rated the game based on aspects such as overall enjoyment, the difficulty of modules, and usefulness of the game as a teaching tool. Results: Between March 2023 and May 2024, 471 PCPs accessed Meningioca, completing 1206 modules and 482 hours of learning. Meningioca received a mean rating of 4.4/5 (5 being the highest score), with many participants noting that they would recommend Meningioca to a colleague. "Communicating with the parent" and "health checks" were voted as participants' favorite module topics; "general culture" and "child growth and development" were voted as the most difficult. At the end of Module 3, 75% (n/N=50/67) of players agreed that Meningioca was a teaching tool to refresh and strengthen knowledge to a high or very high extent. Conclusions: User feedback from Meningioca's first year suggests that the game is enjoyable and a potentially valuable learning tool for increasing PCPs' knowledge on vaccination.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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