The Sustainability of a Workplace Wellness Program That Incorporates Gamification Principles: Participant Engagement and Health Benefits After 2 Years
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate the results of a workplace wellness program that incorporates gamification principles. Design: In this prospective cohort study, the participation rate and observed health outcomes were evaluated after approximately 2 years. Setting and participants: All permanent employees (n = 775) of a national company located in Canada were eligible to participate. Intervention: The wellness program included web-based challenges (team or individual) incorporating gamification strategies to improve exercise, nutrition, weight reduction, and mental health management behaviors. Measures and analysis: The primary outcomes were employee participation rates. The secondary pre-specified outcomes were the sustained benefits of the program on physical and mental health measures. Results: Participation rates in the health screenings were 78% (baseline), 54% (year 1), and 56% (year 2). Participation in the 4 team web-based challenges ranged from 33% to 68% with 76% to 86% of participants tracking their activity on at least half of the days. After 2 years, there were significant clinical improvements in systolic blood pressure (−1.3mm Hg), total cholesterol/high-density lipoprotein (HDL) ratio (−0.14), glycated haemoglobin (HbA 1c ; −0.1%), weekly physical activity (+264 Metabolic Equivalents [METs]), perceived stress score (−17%), insomnia severity index (−16%), general fatigue (−10%), and reductions in the cardiovascular age gap (−0.3 years). Greater benefits occurred among employees at higher risk. Conclusions: Workplace wellness programs that evolve over time and focus primarily on fun and competitive challenges may support long-term participation, behavior change, and sustained improvements in clinical outcomes.
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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 | 0,017 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle