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Enregistrement W4417009191 · doi:10.2196/86290

A Haptic-Driven Serious Game for Cognitive Stimulation and Visual Impairment Mitigation in Older Adults Based on the Design-Play-Experience Framework: Cross-Sectional Mixed Methods Pilot Study

2025· article· en· W4417009191 sur OpenAlexvenueno aff
Xin Huang, Nazlena Mohamad Ali, Shafrida Sahrani

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerious gameBlueprintPsychological interventionCognitionVisual impairmentCognitive impairmentCognitive trainingCognitive load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the context of global aging, cognitive decline among older adults has become a prevalent issue, significantly impacting their daily lives. Serious games have demonstrated potential in enhancing cognitive abilities in this population. However, most existing serious games designed for older adults rely heavily on visual interfaces, which are often potentially detrimental for those with pre-existing visual impairments. OBJECTIVE: This study had two primary objectives: (1) to design a theoretical prototype for a haptic-driven serious game for older adults based on the Design-Play-Experience (DPE) framework, aiming to enhance cognitive abilities, including attention, logical reasoning, and decision-making while simultaneously mitigating challenges associated with visual impairment, and (2) to conduct a pilot study evaluating the prototype's usability, accessibility, and user experience within the target population. METHODS: We used a cross-sectional, mixed methods pilot study with a single-group observational design, comprising a theoretical design and a pilot user study. First, the DPE framework was systematically applied to develop a game prototype by integrating haptic feedback technology (using built-in smartphone vibration motors) across its 3 core dimensions: design (haptic symbol system, accessible interface), play (dynamic difficulty adjustment), and experience (emotional engagement). Subsequently, a pilot study was conducted with 10 older adults recruited via convenience sampling (mean age 62.9, SD 3.35 years; 5 male, 5 female; all with self-reported mild visual impairments, such as presbyopia). Following interaction with the prototype, data were collected remotely using the System Usability Scale (SUS) and semistructured interviews administered via videoconferencing. Quantitative data from the SUS were analyzed using descriptive statistics, while qualitative data from the interviews were processed using thematic analysis. RESULTS: Pilot user studies showed that the game prototype had good usability, with an average SUS score of 89.5 (SD 2.72; 95% CI 87.6-91.4), which is considered "excellent." Thematic analysis of the interviews revealed three significant themes. The first theme was intuitive haptic feedback, which reflected that participants were able to quickly grasp and value the vibrational cues used to identify cards. The second theme was based on reduced eye strain, in which the combination of large fonts, high-contrast interfaces, and haptic feedback was praised for its effectiveness in relieving eye strain. The third theme was simplicity, where the simplified card game mechanics were considered both fun and challenging. CONCLUSIONS: This study developed and validated a haptic, serious game for older adults. Its innovation lies in the systematic application of the DPE framework to achieve "haptic substitution for vision," which differs from previous research that focused on general immersive experiences. The main contribution of this study is providing a reusable design blueprint for creating easy-to-use cognitive training tools. These findings have practical implications in the real world, providing a feasible approach for deploying low visual load interventions in communities and care facilities.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,380 · 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
Routes d'admission1
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