Background: Mobile health (mHealth) apps are considered to be potentially powerful tools for improving lifestyles and preventing cardiovascular disease (CVD), although only few have undergone large, well-designed epidemiological research. “kencom” is a novel mHealth app with integrated functions for healthy lifestyles such as monitoring daily health/step data, providing tailored health information, or facilitating physical activity through group-based game events. The app is linked to large-scale Japanese insurance claims databases and annual health check-up databases, thus comprising a large longitudinal cohort. Objective: We aimed to assess the effects of kencom on physical activity levels and CVD risk factors such as obesity, hypertension, dyslipidemia, and diabetes mellitus in a large population in Japan. Methods: Daily step count, annual health check-up data, and insurance claim data of the kencom users were integrated within the kencom system. Step analysis was conducted by comparing the 1-year average daily step count before and after kencom registration. In the CVD risk analysis, changes in CVD biomarkers following kencom registration were evaluated among the users grouped into the quintile according to their change in step count. Results: A total of 12,602 kencom users were included for the step analysis and 5473 for the CVD risk analysis. The participants were generally healthy and their mean age was 44.1 (SD 10.2) years. The daily step count significantly increased following kencom registration by a mean of 510 steps/day (P<.001). In particular, participation in “Arukatsu” events held twice a year within the app was associated with a remarkable increase in step counts. In the CVD risk analysis, the users of the highest quintile in daily step change had, compared with those of the lowest quartile, a significant reduction in weight (–0.92 kg, P<.001), low-density lipoprotein cholesterol (–2.78 mg/dL, P=.004), hemoglobin A1c (HbA1c; –0.04%, P=.004), and increase in high-density lipoprotein cholesterol (+1.91 mg/dL, P<.001) after adjustment of confounders. Conclusions: The framework of kencom successfully integrated the Japanese health data from multiple data sources to generate a large, longitudinal data set. The use of the kencom app was significantly associated with enhanced physical activity, which might lead to weight loss and improvement in lipid profile.

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中文翻译：

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具有健康生活方式集成功能的 mHealth 应用程序 (Kencom) 对身体活动水平和心血管风险生物标志物的影响：对 12,602 名用户的观察性研究

背景：移动健康 (mHealth) 应用程序被认为是改善生活方式和预防心血管疾病 (CVD) 的潜在强大工具，尽管只有少数应用程序经过了设计良好的大型流行病学研究。“kencom”是一款新颖的移动健康应用程序，具有健康生活方式的集成功能，例如监控日常健康/步数数据，提供量身定制的健康信息，或通过基于组的游戏活动促进身体活动。该应用程序链接到大型日本保险理赔数据库和年度健康检查数据库，从而构成一个大型纵向队列。目的：我们旨在评估 kencom 对日本大量人口的体力活动水平和 CVD 危险因素（如肥胖、高血压、血脂异常和糖尿病）的影响。方法：每日步数，每年一次的健康体检数据，以及kencom用户的保险理赔数据都被整合到了kencom系统中。通过比较 kencom 注册前后 1 年的平均每日步数进行步数分析。在 CVD 风险分析中，根据步数的变化，在分组到五分之一的用户中评估了 kencom 注册后 CVD 生物标志物的变化。结果：共有 12,602 名 kencom 用户被纳入步骤分析，5473 名 kencom 用户被纳入 CVD 风险分析。参与者总体健康，平均年龄为 44.1 (SD 10.2) 岁。在 kencom 注册后，每日步数显着增加，平均每天 510 步（P <.001）。特别是，参加应用程序内每年举行两次的“Arukatsu”活动与步数显着增加有关。在 CVD 风险分析中，与最低四分位数的用户相比，每日步长变化最高五分之一的用户体重（–0.92 kg，P<.001）、低密度脂蛋白胆固醇（–2.78 mg/dL, P=.004)、血红蛋白 A1c (HbA1c; –0.04%, P=.004) 和调整混杂因素后高密度脂蛋白胆固醇的增加 (+1.91 mg/dL, P<.001)。结论：kencom 的框架成功地整合了来自多个数据源的日本健康数据，生成了一个大型的纵向数据集。使用 kencom 应用程序与增强体力活动显着相关，这可能会导致体重减轻和血脂状况改善。在 CVD 风险分析中，与最低四分位数的用户相比，每日步长变化最高五分之一的用户体重（–0.92 kg，P<.001）、低密度脂蛋白胆固醇（–2.78 mg/dL, P=.004)、血红蛋白 A1c (HbA1c; –0.04%, P=.004) 和调整混杂因素后高密度脂蛋白胆固醇的增加 (+1.91 mg/dL, P<.001)。结论：kencom 的框架成功地整合了来自多个数据源的日本健康数据，生成了一个大型的纵向数据集。使用 kencom 应用程序与增强体力活动显着相关，这可能会导致体重减轻和血脂状况改善。在 CVD 风险分析中，与最低四分位数的用户相比，每日步长变化最高五分之一的用户体重（–0.92 kg，P<.001）、低密度脂蛋白胆固醇（–2.78 mg/dL, P=.004)、血红蛋白 A1c (HbA1c; –0.04%, P=.004) 和调整混杂因素后高密度脂蛋白胆固醇的增加 (+1.91 mg/dL, P<.001)。结论：kencom 的框架成功地整合了来自多个数据源的日本健康数据，生成了一个大型的纵向数据集。使用 kencom 应用程序与增强体力活动显着相关，这可能会导致体重减轻和血脂状况改善。92 kg，P<.001）、低密度脂蛋白胆固醇（–2.78 mg/dL，P=.004）、血红蛋白 A1c（HbA1c；–0.04%，P=.004），以及高密度脂蛋白胆固醇增加(+1.91 mg/dL, P<.001) 调整混杂因素后。结论：kencom 的框架成功地整合了来自多个数据源的日本健康数据，生成了一个大型的纵向数据集。使用 kencom 应用程序与增强体力活动显着相关，这可能会导致体重减轻和血脂状况改善。92 kg，P<.001）、低密度脂蛋白胆固醇（–2.78 mg/dL，P=.004）、血红蛋白 A1c（HbA1c；–0.04%，P=.004），以及高密度脂蛋白胆固醇增加(+1.91 mg/dL, P<.001) 调整混杂因素后。结论：kencom 的框架成功地整合了来自多个数据源的日本健康数据，生成了一个大型的纵向数据集。使用 kencom 应用程序与增强体力活动显着相关，这可能会导致体重减轻和血脂状况改善。kencom 的框架成功地整合了来自多个数据源的日本健康数据，生成了一个大型的纵向数据集。使用 kencom 应用程序与增强体力活动显着相关，这可能会导致体重减轻和血脂状况改善。kencom 的框架成功地整合了来自多个数据源的日本健康数据，生成了一个大型的纵向数据集。使用 kencom 应用程序与增强体力活动显着相关，这可能会导致体重减轻和血脂状况改善。

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