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- 2023 Issues
- Numéro 44
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Enquête sur la ludification dans le cadre des soins de santé et de rééducation : applications, possibilités et défis à relever
POINTS CLÉS
- Les techniques de ludification peuvent être un complément utile à la thérapie traditionnelle en fournissant un environnement plus amusant, plus engageant et plus motivant, et en aidant à suivre les progrès du/de la patient·e grâce à l’analyse des données en direct.
CONTEXTE ET OBJECTIFS
Dans le contexte de la rééducation, la ludification consiste à utiliser la technologie des jeux pour impliquer et motiver les patient·e·s à atteindre leurs objectifs thérapeutiques. En ajustant les mécanismes du jeu et les éléments de conception, la ludification peut être adaptée à différents contextes de rééducation et peut constituer un outil supplémentaire à fort potentiel pour aider les clinicien·ne·s de différentes manières :
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Motiver les patient·e·s et accroître leur implication en intégrant des éléments de jeu tels que des récompenses, des récits et des tableaux de classement.
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Fournir un retour d’information personnalisé aux patient·e·s grâce au suivi des données en direct, aux avatars virtuels et à l’analyse des tableaux de bord.
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Accroître l’intensité des exercices et améliorer la qualité du contrôle moteur (par exemple en utilisant la thérapie assistée par robot pour les patient·e·s neurologiques).
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Accroître le soutien social des patient·e·s grâce à l’interaction avec une communauté en ligne.
L’objectif de cette revue était d’aborder l’application des technologies ludifiées modernes dans les environnements de rééducation physique, ainsi que les défis posés par leur mise en œuvre.
Parmi les avantages de l’utilisation de la technologie de la ludification dans le cadre de la rééducation, citons une motivation et une observance accrues, le retour d’information et l’amélioration du soutien social et de l’engagement.
MÉTHODE
- Les auteur·e·s ont effectué une recherche documentaire dans les domaines de la « gamification », « rehabilitation », « exercise » et « therapy » entre 2010 et 2020 en utilisant les bases de données PubMed, ACM, IEEE Xplore, Scopus
