Avaliação do impacto da definição de metas adaptáveis ​​nos níveis de engajamento de funcionários do governo com uma ferramenta de mHealth gamificada (BSAK19)

Introdução: Embora os benefícios para a saúde da atividade física estejam bem estabelecidos, ainda é um desafio para as pessoas adotarem um estilo de vida mais ativo. As intervenções de saúde móvel (mHealth) podem ser ferramentas eficazes para promover a atividade física e reduzir o comportamento sedentário. Resultados promissores foram obtidos usando técnicas de gamificação como estratégias de mudança de comportamento, especialmente quando foram adaptadas às preferências e objetivos de um indivíduo; no entanto, ainda não está claro como as metas podem ser personalizadas para promover comportamentos de saúde de forma eficaz.

Objetivo: Neste estudo, os investigadores pretendem avaliar o impacto da definição de metas personalizadas no contexto de intervenções gamificadas de mHealth. Os investigadores levantam a hipótese de que as intervenções sugerindo metas de saúde que são adaptadas com base nas capacidades atuais e desejadas dos usuários finais (auto-relatadas) serão mais atraentes do que as intervenções com metas genéricas.

Métodos: O estudo foi concebido como um estudo de intervenção randomizado de 2 braços. Os participantes foram recrutados entre os funcionários da organização governamental Noorderkempen. Eles participaram de uma campanha digital de promoção da saúde de 8 semanas, especialmente projetada para promover caminhadas, passeios de bicicleta e sessões de esportes. Usando um aplicativo mHealth, os participantes podem acompanhar seu desempenho em duas tabelas de classificação social: uma tabela de classificação exibindo as pontuações individuais dos participantes e uma tabela de classificação exibindo as pontuações médias por departamento organizacional. O aplicativo mHealth também forneceu um feed de notícias que mostrava quando outros participantes marcavam pontos. Os pontos podem ser coletados realizando qualquer uma das 6 tarefas atribuídas (por exemplo, caminhar por pelo menos 2.000 m). O nível de complexidade de 3 dessas 6 tarefas foi atualizado a cada 2 semanas, alterando a intensidade da tarefa sugerida ou a frequência sugerida da tarefa. Os 2 braços de intervenção - com participantes designados aleatoriamente - consistiram em um tratamento personalizado que adaptou os parâmetros de complexidade com base nas capacidades e objetivos auto-relatados dos participantes e um tratamento de controle onde os parâmetros de complexidade foram definidos genericamente com base nas diretrizes nacionais. As medidas foram coletadas do aplicativo mHealth, bem como de pesquisas de admissão e pós-teste e analisadas usando modelos lineares hierárquicos.

Observação: a Eindhoven University of Technology não é um patrocinador oficial do GCP. Portanto, este estudo não é um ensaio clínico médico.