Tracked Physical Activity Levels Before and After a Change in Incentive Strategy Among UK Adults Using a Rewards App: Retrospective Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Financial incentives delivered via apps appear to be effective in encouraging physical activity. However, the literature on different incentive strategies is limited, and the question remains whether financial incentives offer a cost-effective intervention that could be funded at the population level. OBJECTIVE: This study aimed to explore patterns of tracked physical activity by users of an incentive-based app before and after a change in incentive strategy. A business decision to alter the incentives in a commercially available app offered a natural experiment to explore GPS-tracked data in a retrospective, quasi-experimental study. The purpose of this exploratory analysis was to inform the design of future controlled trials of incentives delivered via an app to optimize their usability and cost-effectiveness. METHODS: Weekly minutes of tracked physical activity were explored among a sample of 1666 participants. A Friedman test was used to determine differences in physical activity before and after the change in incentive strategies. Post hoc Wilcoxon tests were used to assess minutes of physical activity in the 2 weeks before and after the change. A secondary analysis explored longitudinal patterns of physical activity by plotting the mean and median minutes of physical activity from 17 weeks before and 13 weeks after the change in incentive strategy. CIs were calculated using bias-corrected bootstraps. Demographics were also explored in this way. RESULTS: =42, P<.001). However, a longitudinal view of the data showed a more complex and marked variation in activity over time that undermined the conclusions of the before/after analysis. CONCLUSIONS: Short-term before-and-after observational studies of app-tracked physical activity may result in misleading conclusions about the effectiveness of incentive strategies. Longitudinal views of the data show that important fluctuations are occurring over time. Future studies of app-tracked physical activity should explore such variations by using longitudinal analyses and accounting for possible moderating variables to better understand what an effective incentive might be, for whom, and at what cost.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».