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Enregistrement W3010700493 · doi:10.1186/s12966-020-00926-7

Commercial app use linked with sustained physical activity in two Canadian provinces: a 12-month quasi-experimental study

2020· article· en· W3010700493 sur OpenAlexafffundabout
Marc Mitchell, Erica Y. Lau, Lauren White, Guy Faulkner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPhysical activityIncentiveMedicineBaseline (sea)Physical therapyDemographyPsychologyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Top tier commercial physical activity apps rarely undergo peer-reviewed evaluation. Even fewer are assessed beyond six months, the theoretical threshold for behaviour maintenance. The purpose of this study was to examine whether a multi-component commercial app rewarding users with digital incentives for walking was associated with an increase in physical activity over one year. METHODS: This 12-month quasi-experimental study was conducted in two Canadian provinces (n = 39,113 participants). Following a two-week baseline period, participants earned digital incentives ($0.04 CAD/day) every day they reached a personalized daily step goal. Mixed-effects models estimated changes in weekly mean daily step count between the baseline period and the last two recorded weeks. Models were fit for several engagement groups and separately by baseline physical activity status within engagement groups. RESULTS: Nearly half of participants (43%) were categorized as physically inactive at baseline (fewer than 5000 daily steps), and 60% engaged with the app for at least six months ['Regular' (24-51 weeks of step data) or 'Committed' sub-groups (52 weeks)]. Weekly mean daily step count increased for physically inactive users regardless of engagement status (P < .0001). The increase was largest for 'Regular' and 'Committed' participants-1215 and 1821 steps/day, respectively. For physically active participants, step count increases were only observed in the 'Committed' sub-group (P < .0001). Effect sizes were modest-to-medium depending on the sub-group analyzed. CONCLUSIONS: A commercial app providing small but immediate digital incentives for individualized goals was associated with an increased weekly mean daily step count on a population-scale over one year. This effect was more evident for physically inactive and more engaged participants.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations58
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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