ゲーム化された mHealth ツールを使用した政府職員の関与レベルに対する適応的な目標設定の影響の評価 (BSAK19)

背景: 身体活動の健康上の利点は十分に確立されていますが、人々がよりアクティブなライフスタイルを採用することは依然として課題です。 モバイルヘルス (mHealth) 介入は、身体活動を促進し、座りっぱなしの行動を減らすための効果的なツールとなり得ます。 行動変容戦略としてゲーミフィケーション手法を使用することにより、特に個人の好みや目標に合わせて調整された場合に、有望な結果が得られています。しかし、健康行動を効果的に促進するために目標をどのように個人化できるかは依然として不明である。

目的: この研究では、研究者らはゲーム化された mHealth 介入の文脈で個人化された目標設定の影響を評価することを目的としています。 研究者らは、エンドユーザーの（自己申告）現在および望ましい能力に基づいて調整された健康目標を示唆する介入の方が、一般的な目標をもつ介入よりも魅力的であるという仮説を立てています。

方法: この研究は、2群ランダム化介入試験として設計されました。 参加者は、ノールダーケンペン政府機関の職員の中から募集されました。 彼らは、特に散歩、自転車乗り、スポーツセッションを促進するように設計された 8 週間のデジタル健康促進キャンペーンに参加しました。 mHealth アプリを使用すると、参加者は 2 つのソーシャル リーダーボードでパフォーマンスを追跡できます。1 つは参加者の個人スコアを表示するリーダーボード、もう 1 つは組織部門ごとの平均スコアを表示するリーダーボードです。 mHealth アプリは、他の参加者がいつポイントを獲得したかを示すニュース フィードも提供しました。 ポイントは、6 つの割り当てられたタスク (たとえば、少なくとも 2000 メートル歩く) のいずれかを実行することで収集できます。 これら 6 つのタスクのうち 3 つのタスクの複雑さのレベルは、推奨されるタスクの強度または推奨されるタスクの頻度を変更することによって 2 週間ごとに更新されました。 参加者がランダムに割り当てられた 2 つの介入群は、参加者の自己申告能力と目標に基づいて複雑さのパラメータを調整する個別化治療と、国のガイドラインに基づいて複雑さのパラメータが一般的に設定される対照治療で構成されていました。 測定値は mHealth アプリのほか、摂取量調査やテスト後の調査からも収集され、階層線形モデルを使用して分析されました。

注: アイントホーフェン工科大学は GCP の公式スポンサーではありません。 したがって、この研究は医学的な臨床試験ではありません。