Examining The Potential Efficacy Of An Incentive-based Mhealth Application: A Proof-of-concept Study In Leeds, Uk
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The cost of delivering financial incentive (FI) based mobile health applications (mHealth apps) can be prohibitive. Aligning with the ORBIT Model for Developing Behavioral Treatments, the aim of this Phase IIa preliminary, proof-of-concept study was to test the potential efficacy of a mHealth app offering very small FIs on physical activity (PA) in a small, select sample of adults living in Leeds, UK. METHODS: A five-week quasi-experimental, within-subjects study was conducted between September 12 and December 13, 2022. Adults providing informed consent and access to smartphone-assessed daily step count data were included. Participants were rewarded for achieving realistic, personalized daily step goals and completing four short educational health quizzes per week (worth about $0.10 USD per day step goal reached and $0.25 per quiz completed, respectively). The first personalized goal was set using the median from a 5-day baseline period; thereafter, goals were set using the median from the previous 14-days. FIs were provided in the form of “points” that could be redeemed for movies or gym passes. Paired-sample t-tests were used to examine change in weekly mean daily step count from baseline (vs. Study Week 5) for the total sample, as well as by engagement and physical activity subgroups (i.e., high engagement = completing >50% of quizzes; low PA = taking <5,000 daily steps at baseline). Descriptive daily step goal achievements are also reported. RESULTS: Fourteen participants were included in the study (age: 37.2 ± 9.0 yrs, 71% female, BMI: 27.8 ± 6.5 kg/m2, baseline daily step count: 5127 ± 2736). Weekly mean daily step count increased from baseline by 1670 ± 2221 steps per day (p = 0.024; Cohen’s d = 0.699). This mean increase was more pronounced among high engagers (2190 ± 2005 steps/day, p = 0.11, d = 0.986) and lower active participants (2536 ± 2394 steps/day, p = 0.048, d = 0.891). Daily step goals were achieved 38.8 ± 24.5% of the time over the five-week study period (13.6 ± 8.6 out of 35), with 42.8% of participants reaching their goal at least half the time. CONCLUSION: The statistically and clinically significant PA improvements observed here justify moving forward with more rigorous pilot testing using a randomized design with a larger and more representative sample (ORBIT Phase IIb).
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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».