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Enregistrement W2741074460

Do incentives increase action planning in a web-based walking intervention?

2015· article· en· W2741074460 sur OpenAlexaffabout
Janine Omran, Linda Trinh, Kelly P. Arbour‐Nicitopoulos, Marc Mitchell, Guy Faulkner

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveIntervention (counseling)Baseline (sea)PsychologyIncentive programMedicinePhysical therapyNursingPolitical scienceEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Examining the use of incentives to promote action planning in university employees participating in the web-based RISE@Work walking intervention. Methods: Lower-active, full-time University of Toronto employees were invited to participate in RISE@Work. The 11-week program engages participants in evidence-based behavioural support strategies with the goal of increasing their daily step counts by 3000 steps over 5-Phases. Half of the recruited participants were randomly assigned to an incentive condition where they received a $5 Starbucks e-gift card each week for completing at least 1 new action plan during weeks 3-7. Intention to treat was conducted and repeated measures ANCOVAs were used to analyze mean step count differences between the two groups, during the 4-week incentive period, controlling for baseline step counts. Results: The final sample (n=55; age=41.07 years±10.62; BMI=25 kg/m2±SD4.99; 85.5%Female) experienced a significant increase of 1728±2875 daily steps over baseline steps (p=.04). During the 4-week incentive period, 57% participants in the incentive group and 8% in the control group completed action plans; only 6% of the incentive group continued planning at post-intervention. At the end of the incentive period (Phase 3) the incentive group accumulated more steps, representing a small effect size (d=.37). Although there were no significant between group differences at post-intervention, 73% of the incentive group versus 43% of the control group increased from low-active (5,000-7,500 steps/day) to somewhat-active (7,500-9,999 steps/day). Conclusions: Offering incentives resulted in increased planning, but only short-term increases in steps. Research is needed in identifying the best way to incorporate incentives into the design of web-based physical activity behaviour change interventions. Acknowledgments: GEF is supported by a Canadian Institutes of Health Research-Public Health Agency of Canada (CIHR-PHAC) Chair in Applied Public Health. MM is supported by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) [grant number 305843].

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

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Publié2015
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Résumé présentoui

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