Évaluation de l'impact de l'établissement d'objectifs adaptatifs sur les niveaux d'engagement du personnel gouvernemental avec un outil mHealth gamifié (BSAK19)

Contexte : Bien que les bienfaits de l'activité physique sur la santé soient bien établis, il demeure difficile pour les gens d'adopter un mode de vie plus actif. Les interventions de santé mobile (mHealth) peuvent être des outils efficaces pour promouvoir l'activité physique et réduire les comportements sédentaires. Des résultats prometteurs ont été obtenus en utilisant des techniques de gamification comme stratégies de changement de comportement, en particulier lorsqu'elles étaient adaptées aux préférences et aux objectifs d'un individu ; Pourtant, on ne sait toujours pas comment les objectifs pourraient être personnalisés pour promouvoir efficacement les comportements de santé.

Objectif : Dans cette étude, les chercheurs visent à évaluer l'impact de l'établissement d'objectifs personnalisés dans le contexte d'interventions mHealth gamifiées. Les chercheurs émettent l'hypothèse que les interventions suggérant des objectifs de santé adaptés en fonction des capacités actuelles et souhaitées (autodéclarées) des utilisateurs finaux seront plus engageantes que les interventions avec des objectifs génériques.

Méthodes : L'étude a été conçue comme un essai d'intervention randomisé à 2 bras. Les participants ont été recrutés parmi les membres du personnel de l'organisation gouvernementale Noorderkempen. Ils ont participé à une campagne de promotion de la santé numérique de 8 semaines spécialement conçue pour promouvoir les promenades, les balades à vélo et les séances de sport. À l'aide d'une application mHealth, les participants pouvaient suivre leurs performances sur deux classements sociaux : un classement affichant les scores individuels des participants et un classement affichant les scores moyens par département organisationnel. L'application mHealth a également fourni un fil d'actualité indiquant quand les autres participants avaient marqué des points. Les points pouvaient être accumulés en exécutant l'une des 6 tâches assignées (par exemple, marcher pendant au moins 2 000 m). Le niveau de complexité de 3 de ces 6 tâches a été mis à jour toutes les 2 semaines en modifiant soit l'intensité de la tâche suggérée, soit la fréquence suggérée de la tâche. Les 2 bras d'intervention - avec des participants assignés au hasard - consistaient en un traitement personnalisé qui adaptait les paramètres de complexité en fonction des capacités et des objectifs autodéclarés des participants et un traitement de contrôle où les paramètres de complexité étaient définis de manière générique sur la base des directives nationales. Les mesures ont été collectées à partir de l'application mHealth ainsi que des enquêtes d'admission et post-test et analysées à l'aide de modèles linéaires hiérarchiques.

Remarque : L'université de technologie d'Eindhoven n'est pas un sponsor officiel de GCP. Par conséquent, cette étude n'est pas un essai clinique médical.