Co-designing a gamified learning tool to explore the effectiveness of social prescribing among healthcare providers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Healthcare is a complex systemic response that addresses the acute health issues of individuals and prevents the downstream consequences of illnesses. With costs and demands on this system rising, social prescribing has emerged a viable and asset-based upstream intervention that decreases social isolation and repeat visits to primary care. The uptake of social prescribing in Canada is slow and requires a creative engagement strategy amongst healthcare workforces. A participatory process was explored to engage healthcare providers iteratively to co-design a gamified learning tool on social prescribing. \n \nMethods: Working with social prescribing champions in Ontario, the project team developed an exploratory gameboard design that highlighted the impact of social prescribing on communities. Informed by several co-design workshops involving the principal team, systemic design mapping tools were utilized; iterative inquiry, journey mapping, rich context, actors map, transition by design and three horizons. Patient stories and case studies from local and regional health institutions aided in the development of game personas. The next phase of the project will involve the board piloted in various settings in with objective knowledge assessment and subjective feedback questionnaires being administered. \n \nAnalysis: Initial analysis of case studies and client journeys developed personas that reflect the needs of members of equity owed groups; racialized folks, substance users, gender nonbinary folks and those living with chronic diseases. Gaming artefacts were developed through team dialogue and weekly brainstorming exercises where the following needs emerged: language that was person centered, combined probabilities (using nonconventional dice, a spinner and gaming personas), and narratives of lived experiences. Data on participant learning, and user experience feedback will emerge with the next phase of the project. Initial findings included the need for representation of seniors and older adults. \n \nConclusions: Peer-based learning on social determinants and social prescribing have been demonstrated during pilot games. Next phase will establish practicality for the tool’s integration in medical educational and multidisciplinary learning. Increased social prescribing maybe achieved through game play that is participatory like this. \n \nKeywords: Social Prescribing, Medical Education, Gamification, Seniors
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».