Evaluering av innvirkningen av adaptive målsettinger på engasjementsnivåer for offentlig ansatte med et Gamified mHealth-verktøy (BSAK19)

Bakgrunn: Selv om helsefordelene ved fysisk aktivitet er godt etablert, er det fortsatt utfordrende for folk å ta i bruk en mer aktiv livsstil. Mobil helse (mHealth) intervensjoner kan være effektive verktøy for å fremme fysisk aktivitet og redusere stillesittende atferd. Lovende resultater har blitt oppnådd ved å bruke gamification-teknikker som atferdsendringsstrategier, spesielt når de var skreddersydd mot et individs preferanser og mål; Likevel er det fortsatt uklart hvordan mål kan tilpasses for å effektivt fremme helseatferd.

Mål: I denne studien tar etterforskerne sikte på å evaluere virkningen av personlig målsetting i sammenheng med gamified mHealth-intervensjoner. Etterforskerne antar at intervensjoner som foreslår helsemål som er skreddersydd basert på sluttbrukeres (selvrapporterte) nåværende og ønskede evner vil være mer engasjerende enn intervensjoner med generiske mål.

Metoder: Studien ble designet som en 2-arms randomisert intervensjonsstudie. Deltakerne ble rekruttert blant ansatte i Noorderkempen statlige organisasjon. De deltok i en 8-ukers digital helsefremmende kampanje som var spesielt utviklet for å fremme gåturer, sykkelturer og idrettsøkter. Ved å bruke en mHealth-app kunne deltakerne spore ytelsen deres på to sosiale ledertavler: en ledertavle som viser de individuelle poengsummene til deltakerne og en ledertavle som viser gjennomsnittlig poengsum per organisasjonsavdeling. mHealth-appen ga også en nyhetsfeed som viste når andre deltakere hadde scoret poeng. Poeng kan samles ved å utføre en av de 6 tildelte oppgavene (f.eks. gå i minst 2000 m). Kompleksitetsnivået til 3 av disse 6 oppgavene ble oppdatert hver 2. uke ved å endre enten den foreslåtte oppgaveintensiteten eller den foreslåtte frekvensen for oppgaven. De 2 intervensjonsarmene - med deltakere tilfeldig tildelt - bestod av en personlig behandling som skreddersydd kompleksitetsparametrene basert på deltakernes selvrapporterte evner og mål og en kontrollbehandling hvor kompleksitetsparametrene ble satt generisk basert på nasjonale retningslinjer. Mål ble samlet inn fra mHealth-appen samt fra inntaks- og posttestundersøkelser og analysert ved hjelp av hierarkiske lineære modeller.

Merk: Eindhoven University of Technology er ikke en offisiell GCP-sponsor. Derfor er denne studien ikke en medisinsk klinisk studie.