The Sustainability of a Workplace Wellness Program That Incorporates Gamification Principles: Participant Engagement and Health Benefits After 2 Years
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.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».