Examining Mobile Health App Engagement In A North American Employee Population: A One-year Longitudinal Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Mobile health (mHealth) apps may help promote physical activity and other health behaviors among office-based workers however low app engagement is typical. The purpose of this study was to examine engagement with a rewards-based mHealth app and identify factors influencing engagement. METHODS: A one-year observational study was conducted with office-based workers in Canada and the U.S. using an employer sponsored rewards-based mHealth app between January 1 and December 31, 2020. The primary study outcome was weekly app opens. Kaplan-Meier survival curves were used to examine engagement patterns from a ‘multiple-lives’ perspective (i.e., time to first disengagement, re-engagement, second disengagement). Participants were considered ‘engaged’ after their first app open. Alternatively, participants were considered ‘disengaged’ when experiencing their first occurrence of four consecutive weeks without an app open. Accordingly, a ‘disengaged’ participant was considered ‘re-engaged’ after four consecutive weeks of app opens. Regression models were used to identify participant- (e.g., sociodemographic and health characteristics) and company-level factors (e.g., company size, reward type and size) influencing engagement. RESULTS: The study sample included 38 unique companies and 2,253 participants (39.3 ± 10.7 years; 35.7% female; 57% Canadian; BMI 26.7 ± 10.7 kg/m2). After one month of app use, 51.2% of participants disengaged. The majority of these (66.4%) disengaged in the first week. Risk of first disengagement was highest for 56-to-75 years-old participants (44%-106% higher) as well as for participants who were part of larger businesses and whose companies offered “off-platform” rewards (2.6% and 35.8% higher, respectively). On the contrary, rewards worth $10 per month lowered this risk (46% lower). Nine out of ten of participants who disengaged did not re-engage, and only a small proportion (11.5%) of our study sample was engaged at the end of the one-year study period. CONCLUSIONS: These findings may help digital health stakeholders address persistent low mHealth app engagement moving forward (e.g., by targeting higher risk users at higher risk timepoints with intervention features known to limit attrition).
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».