Boosting Physical Activity Among Individuals With Low Engagement Through Double-Point Incentives in a Community-Based mHealth Intervention: Retrospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The administration of incentives to promote physical activity, such as the amount or timing, can vary depending on target health behaviors, research settings, intervention delivery channels, and participants' preferences. Interventions implemented at scale necessitate the consideration of potential fiscal constraints for public health promotion. Since limited funding is a barrier to implementing community-based interventions, examining both immediate and sustained effects of temporary incentive increases on physical activity is important. Objective: This study aimed to evaluate the effect of a 1-week double-point event on increasing physical activity among low-engaged individuals in the context of a community-based mobile intervention. Methods: Using retrospective data from a Seoul Metropolitan Government mobile health (mHealth) intervention, we evaluated the effects of a 1-week double-point incentive on participants' physical activity. During 3 registration phases from November to December 2021, a total of 50,145 individuals enrolled. Our analysis focused on the low-engaged group (n=27,833, 55.5%), who averaged fewer than 3 days per week of meeting the daily step challenge (at least 7000 steps) before the intervention. We performed a segmented regression analysis to assess changes in physical activity before and after the event. Multivariable logistic regression and Cox proportional hazards models were used to identify factors associated with improving and maintaining physical activity after starting the intervention. Results: Of 27,833 low-engaged participants, only 13.7% (n=3835) improved their physical activity. Daily challenge engagements per week increased by 2.53 times, and average daily steps increased by 1924.97 (standardized mean difference 0.55, 95% CI 0.51-0.58). In multivariable logistic regression, older age was significantly associated with improved physical activity immediately after starting the intervention. However, 50% (1918/3835) of the improved group was likely to return to low engagement 3 weeks after the intervention ended. Older age and use of certain wearable devices were associated with maintaining physical activity after the intervention. Conclusions: Double-point incentives in the short term may serve as a cue-to-action to motivate low-engagement targets; however, they do not seem to guarantee long-term maintenance in the context of community-based mHealth interventions. Further research is needed to identify additional strategies beyond monetary incentives to sustain long-term healthy behavior.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».