Framing Financial Incentives to Increase Physical Activity Among Overweight and Obese Adults
Notice bibliographique
Résumé
Letters18 October 2016Framing Financial Incentives to Increase Physical Activity Among Overweight and Obese AdultsMarc S. Mitchell, PhD and Paul I. Oh, MDMarc S. Mitchell, PhDFrom University Health Network, Toronto, Ontario, Canada.Search for more papers by this author and Paul I. Oh, MDFrom University Health Network, Toronto, Ontario, Canada.Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/L16-0282 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail TO THE EDITOR:Patel and colleagues (1) found that the upfront allocation of financial incentives followed by subsequent loss (loss-framed incentives) stimulated physical activity to a greater extent than other incentive designs (gain-framed and lottery). Although this important finding is consistent with behavioral economics, we believe that it should be interpreted with caution. Without baseline step data, whether the generic 7000-step target was even appropriate is unclear. For many, it may have been unrealistically high or, conversely, far too easy. Tying incentives to a more tailored approach to goal-setting (for example, 2000 steps greater than baseline) may have yielded different ...References1. Patel MS, Asch DA, Rosin R, Small DS, Bellamy SL, Heuer J, et al. Framing financial incentives to increase physical activity among overweight and obese adults: a randomized, controlled trial. Ann Intern Med. 2016;164:385-94. [PMID: 26881417]. doi:10.7326/M15-1635 LinkGoogle Scholar2. Orr K, Howe HS, Omran J, Smith KA, Palmateer TM, Ma AE, et al. Validity of smartphone pedometer applications. BMC Res Notes. 2015;8:733. [PMID: 26621351] doi:10.1186/s13104-015-1705-8 CrossrefMedlineGoogle Scholar3. Schrack J, Zipunnikov V, Crainiceanu C. Electronic devices and applications to track physical activity [Letter]. JAMA. 2015;313:2079-80. [PMID: 26010643] doi:10.1001/jama.2015.3877 CrossrefMedlineGoogle Scholar4. De Cocker KA, De Meyer J, De Bourdeaudhuij IM, Cardon GM. Non-traditional wearing positions of pedometers: validity and reliability of the Omron HJ-203-ED pedometer under controlled and free-living conditions. J Sci Med Sport. 2012;15:418-24. [PMID: 22483530] doi:10.1016/j.jsams.2012.02.002 CrossrefMedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAffiliations: From University Health Network, Toronto, Ontario, Canada.Disclosures: Disclosures can be viewed at www.acponline.org/authors/icmje/ConflictOfInterestForms.do?msNum=L16-0282. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetailsSee AlsoFraming Financial Incentives to Increase Physical Activity Among Overweight and Obese Adults Mitesh S. Patel , David A. Asch , Roy Rosin , Dylan S. Small , Scarlett L. Bellamy , Jack Heuer , Susan Sproat , Chris Hyson , Nancy Haff , Samantha M. Lee , Lisa Wesby , Karen Hoffer , David Shuttleworth , Devon H. Taylor , Victoria Hilbert , Jingsan Zhu , Lin Yang , Xingmei Wang , and Kevin G. Volpp Framing Financial Incentives to Increase Physical Activity Among Overweight and Obese Adults Mitesh S. Patel , David A. Asch , and Kevin G. Volpp Framing Financial Incentives to Increase Physical Activity Among Overweight and Obese Adults Jeremiah Weinstock and Nancy M. Petry Metrics Cited bySticky Goals: Understanding Goal Commitments for Behavioral Changes in the WildGoldenTime: Exploring System-Driven Timeboxing and Micro-Financial Incentives for Self-Regulated Phone Use 18 October 2016Volume 165, Issue 8Page: 599-600KeywordsBehaviorBehavioral economicsDisclosureExerciseForecastingMotivationOverweightReproducibility ePublished: 18 October 2016 Issue Published: 18 October 2016 Copyright & PermissionsCopyright © 2016 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF downloadLoading ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».