情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

法人向け運動促進アプリケーションにおけるインセンティブが身体活動に及ぼす影響の分析
斉藤虎太郎 †1
九州大学

江口直輝 †2
九州大学

1. はじめに身体活動を習慣化することは, 生活習慣病の予防, メンタ
ルヘルス, 生活の質 (QOL: Quality of Life) 及びウェルビー
ングの改善において効果的である. 厚生労働省が示した健

荒川豊 †3
九州大学

中村優吾 †4
九州大学

る程の規模感を持って社会実装した場合の介入の有効性については, 十分明らかになっていない.

Agileware Inc. によって開発された KIWI GO*1 は, 歩数
データと心拍データを利用した多様なゲーミフィケーショ

康日本 21(身体活動・運動)[1] によると, 日本人の 3 人に 1ンによって, 組織単位での身体活動促進を目的としたスマー

人以上が運動不足であり, 歩行を中心とした身体活動を増加

トフォン向けアプリケーションである (図 1). KIWI GO

させるように心掛けることで, 日常生活において身体活動量は，組織単位で加入する福利厚生サービスの１つであり，を増やす必要があり, 日本人の歩数を 1,200∼1,500 歩/日増

選択されたプランに応じて， 従業員に還元される総額イン

大させることが具体的な目標として示されている. また, 令センティブが異なっている．また, ここでの組織は, 行動変

和元年国民栄養調査 [2] では, 運動習慣改善の意思について,容ステージモデルの 5 つのステージのいずれかに該当する「関心はあるが改善するつもりはない」と回答した人の割合

人々で構成されていると考えられ, KIWI GO には, こうしが最も高く, 男性 23.9 ％, 女性 26.3 ％と, 約 4 人に 1 人がた様々な層の行動変容を動機づけるための多様な仕組みが運動習慣について改善する意思がないことが示されており,実装されている. また, 動機づけには, インセンティブの付

日本人の歩数や身体活動の意欲を向上する方法について議与などによって得られる外発的動機付けと, その人自身の興論することは， 現在も日本の健康問題上非常に重要なこと

味や関心, 意欲によって得られる内発的動機付けの 2 種類がであることが示唆されている.

存在する. KIWI GO 提供するゲーミフィケーションの仕こうした問題を解決するには, 人々が何らかの動機づけに組みは, 外発的動機付けに当たるものであるが, 予算によっ

よって, 身体活動に関する行動変容を起こすことが必要であてその上限は決められており, 限界がある. 提供できる外発る. 厚生労働省の示す行動変容ステージモデル [3] によると,的動機づけの中でやりくりして, 内発的動機づけにつなげて

人の行動変容は, 無関心期, 関心期, 準備期, 実行期, 維持期いく必要がある.

の 5 つのステージを通ると考えられている. 人々が身体活

Agileware Inc. において, KIWI GO を導入したところ,

動に関する行動変容を起こすように動機付けるには, その人

実際に約７割の社員の運動量が増加したことが示されておが今どのステージにいるかを把握し, それぞれのステージにり, KIWI GO の利用が日々の身体活動の意欲向上に効果合わせた働きかけが必要とされている.

的であることが示唆されている. そこで本研究では, 様々な

近年, 身体活動に関する行動変容を促す手段として, ス

仮説に基づいて設計された KIWI GO の多様なゲーミフィ

マートフォンのヘルスケアアプリなどにゲームの要素を取ケーションやインセンティブが, 実際にどのようにして利り入れるゲーミフィケーションが注目されている [4, 5]．ス

用者の身体活動の意欲向上に機能しているのかを明らかに

マートフォンアプリによる介入は身体活動量の増加に影響

する.

する可能性があることが示されている [6] が, 研究対象のアプリの多くは研究用にデザインされたものであり, 市場に出回るアプリの多くは効果が十分検証されていない [7]. つまり, ゲーミフィケーションを活用したアプリを, 市場に出回
Analysis of the Eﬀects of Incentives on Physical Activity in a
Corporate Exercise Promotion Application
†1
†2
†3
†4

KOTARO SAITO, Kyushu University
NAOKI EGUCHI, Kyushu University
YUTAKA ARAKAWA, Kyushu University
YUGO NAKAMURA, Kyushu University

2. KIWI GO についてAgileware Inc. によって開発された KIWI GO は, 歩数
データと心拍データを利用した多様なゲーミフィケーショ
ンによって, 組織単位での身体活動促進を目的としたスマー
トフォン向けアプリケーションである. KIWI GO の利用には組織単位での加入が必要となるが, KIWI GO には, 利*1https://kiwi-go.jp/

1情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

円 or はずれ）
月々に得られるコインの上限は， 会社が契約しているプランに依存しており， 月の途中で上限に達する利用者も多い．また, 歩数のデータはウェアラブルデバイスやモバイル
端末から取得される. ポイントインセンティブの他にも, ギルド機能やギルド内でのイベント機能なども実装されており, 同じ組織に属する利用者同士を結びつけることで, 利用者の行動変容につなげることも, KIWI GO の狙いである.

3. 仮説と分析手法
本章では, 本研究における仮説と分析手法について説明する.

3.1. 仮説
図1

KIWI GO のアプリ画面

本研究は, 様々な仮説に基づいて設計された KIWI GOの多様なインセンティブやゲーミフィケーションが, 実際に用者の行動変容を動機づけるための多様なゲーミフィケー

どのようにして利用者の身体活動の意欲向上に機能していションの仕組みが実装されている.

るのかを明らかにするために, 以下の 2 つの仮説を立て, 検

ここでは， KIWI GO に実装されているインセンティブ
機能について説明する．KIWI GO では， 運動によってポイントが貯まるとともに， ポイントやアクティビティに応じた 5 つのインセンティブが用意されている．アプリ内の通貨は， 100 コインで１円相当の価値である．

証した.

• 仮説 1：アプリをインストールすることで身体活動の意
欲が高まる• 仮説 2：ドリームガチャに当選することで身体活動の意
欲が高まる• 連続ログインボーナス– 狙い：毎日アプリを起動させることで身体活動の意欲を高める– 報酬：10 コイン ∼ 100 コイン• 目標達成ボーナス– 狙い：目標達成の喜びによって運動強度の高い有酸素運動を促進する– 1000 歩達成ごとに 400 コイン，運動強度の高い運3.2. 対象データと分析手法
本研究では, 2021 年 9 月から 2022 年 9 月の 1 年間でKIWI GO を利用した 1,253 名のアプリ利用データを対象とし分析を行った. アプリ利用データは, 利用者の歩数デー
タ, ガチャの当選データ, ポイント交換の履歴などから構成
されている. 利用したデータや外れ値として除外したデータ, 解析手法は検証する仮説ごとに異なるため, 以降で説明

動５分ごとに 800 コイン

する.

• 1 日単位での目標達成ボーナス

3.2.1– 狙い：目標達成の喜びによって身体活動の継続を促進する– 5000 歩達成ごとに 1200 コイン• ごほうびガチャ– 狙い：ジュース一本程度のご褒美によって身体活動の意欲を高めたい– １週間に１度ランダム抽選（5000 コイン or 16000
コイン）• ドリームガチャ– 狙い：豪華なご褒美によって身体活動の意欲を高めたい 口コミによる利用者の拡大仮説 1

仮説 1 の検証では， 日々の運動レポートのデータを利用した．日々の運動レポートには記録された日付, 合計歩数,
ワークアウトの合計時間などのデータが含まれている. 利用者がアプリをインストールする際にモバイル端末に蓄積されている過去 30 日分の歩数データがアプリのデータベースに収集されるため， アプリインストール前の 1 日ごとの歩数データも運動レポートに含まれている．ウェアラブルデ
バイスやモバイル端末を所持していない日があることを考慮して， 1 日ごとに集計された歩数データのうち上下 5 ％を削除した．さらにアプリインストール前のデータに関して， アプリの不具合により数日しか歩数データを収集でき– １月に１度ランダム抽選（Amazon ギフト 10000
2

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）ていない利用者も含まれていたため， 2 週間以上の歩数デー

3.3. 統計処理

タがある 273 名の利用者のデータを分析対象とした. これ

2 群間の値やベースラインの値, ベースラインからの変化

らのデータに対し， アプリインストール前後で歩数分布と量の比較には, データに対応があるパラメトリックのデータ

平均歩数の変化の比較を行った．また, アプリインストールには対応のある t 検定を, データに対応があるノンパラメト

後の経過に関する分析として, 0 日から 30 日後, 31 日から

リックのデータには Wilcoxon の符号順位検定を, データに60 日後, 61 日から 90 日後の 4 つの時期の平均歩数につい対応がなく, 2 群間の分散に差がないパラメトリックのデーて比較する分析を行った. さらに, 対象の 273 人に対し, ア

タには Welch の t 検定をそれぞれ用いた. また, 結果は対応

プリインストール後の歩数の推移が, アプリインストール前のないデータ群同士の比較では平均値, 対応のあるデータ群の歩数によって変化しているかについての分析を行った. 具同士の比較では平均値 ± 標準誤差で示した.

体的にはアプリインストール前の利用者ごとの歩数データ
を平均歩数によって 4 分割し，それらの利用者群がアプリ
インストール後の 0 日から 30 日後, 31 日から 60 日後, 61日から 90 日後の 4 つの時期において平均歩数がどのように推移していくのかについて分析を行った．

3.2.2

4. 結果と考察
本章では, 各仮説の検証において得られた結果について説
明する.

仮説 2

仮説 2 の検証では, KIWI GO 利用者の日々の運動レポー

4.1. 仮説 1 の分析結果

トとドリームガチャ当選者のデータを利用した. 日々の運動

インストール前後の歩数データに対し，インストール後レポートには記録された日付, 合計歩数, ワークアウトの合

0 日から 30 日後, 31 日から 60 日後, 61 日から 90 日後の計時間, ドリームガチャ当選者のデータには, 当選した日付,

4 つの時期の平均歩数について比較した結果を図 2 に示す．

当選した利用者の ID, 景品の種類などのデータが含まれて各期間ごとに一つ前の期間と比較したところ，アプリイン

いる. これらのデータに対してまず, ドリームガチャ当選者

ストール前とインストール後 0 日から 30 日後の 1 日あたと非当選者の群の代表値の比較する分析を行った. 具体的りの平均歩数に 894 ± 108 歩の有意な増大が認められたには, 2021 年 9 月から 2022 年 9 月の 1 年間で, 当選者と非(P < 0.01). さらに, 31 日から 60 日後と 61 日から 90 日

当選者の群の 1 日あたりの平均歩数に有意な差が認められ後の歩数に関して, 1 日あたりの平均歩数に 112 ± 81 歩のるかどうかについて検証した. ウェアラブルデバイスやモ

有意な増大が認められた (P < 0.05)．一方で, 0 日から 30

バイル端末を所持していない日があることを考慮して, 1 日

日後と 31 日から 60 日後においては有意な差は認められなごとに集計された歩数データのうち上下 5 ％を削除し, 残っ

かった．本結果より， アプリを導入したと直後は身体活動た 988 名の利用者のデータを分析対象とした. 分析対象との意欲が高まることが明らかとなった．しかし， 31 日からした 988 名のうち, 当選者は 142 名, 非当選者は 846 名であった. 次に, ドリームガチャ当選データに対して, ドリー

60 日後と 61 日から 90 日後の歩数平均には有意差があることから， インストール直後の 30 日間をピークにして，次ムガチャ当選後の歩数の推移について分析を行った. 具体的

第に運動意欲が低下していく可能性があることが明らかとには, ガチャ当選日前, ガチャ当選日の 0 日から 30 日後, 31なった．

日から 60 日後, 61 日から 90 日後の 4 つの時期の平均歩数

次に, アプリインストール前において, 利用者ごとの歩数について比較する分析を行った. 2021 年 9 月から 2022 年 9

データを平均歩数によって以下のように 4 分割し, それらの月の 1 年間において, ドリームガチャの当選件数は合計 166

利用者群がアプリインストール後の 0 日から 30 日後, 31 日件であった. そのうち, 当選日から 90 日以上の当選後の経から 60 日後, 61 日から 90 日後の 4 つの時期において平均過を分析するのに十分なデータが得られている 100 件の当歩数を推移を分析した.

選データを対象に分析を行った. さらに, ドリームガチャ当
選データを用いて, ドリームガチャ当選後の歩数の推移が,当選前の歩数によって変化しているかについて, 分析を行った. 分析対象としたデータは前述のものと同様である. 具
体的には, 当選者の群をガチャ当選日前の平均歩数が少ない• Q1：972 歩以上 3352 歩未満 69 人
• Q2：3352 歩以上 4913 歩未満 68 人
• Q3：4913 歩以上 6647 歩未満 68 人
• Q4：6647 歩以上 11512 歩未満 68 人

方から多い方まで４分割し, 4 つの群それぞれにおいて, ガ

結果を図 3 に示す．歩数平均によって 4 分割し，さらにチャ当選日前, ガチャ当選日の 0 日から 30 日後, 31 日から

それらの群において，各期間ごとにひとつ前の期間と比較

60 日後, 61 日から 90 日後の 4 つの期間における, 平均歩数

した．その結果，Q1 には, インストール前とインストール

について比較する分析を行った.

後 30 日間において, 1 日あたりの平均歩数に 1993 ± 128 歩3情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

8000

12000

7000

10000

6000
steps

steps

8000
6000

5000

4000

4000

2000

3000
before

図20-30days

31-60days

before61-90days

アプリインストール前後での歩数推移

label
Q1
Q2
Q3
Q4

図3

0-30days

31-60days

61-90days

Q1〜Q4 の各群のアプリインストール前後における経過日数ごとの 1 日あたりの平均歩数(P < 0.01) 有意な増大が見られた．Q2 には, インストール

表1

当選者と非当選者の各群の代表値の比較

前とインストール後 30 日間において, 1 日あたりの平均歩
代表値

数に 954 ± 89 歩 (P < 0.01) 有意な増大が見られた．Q3 に

全体

当選者

非当選者

は, インストール後 31 日から 60 日後と 61 日から 90 日後の対象人数 (人)

n=988

n=142

n=846

間において, 1 日あたりの平均歩数に 298±80 歩 (P < 0.01)

平均歩数/日 (歩)4694 ± 57

5029 ± 130

4638 ± 63の有意な増大が見られた．Q4 には, インストール後 0 日から 30 日後と 31 日から 60 日後の間において, 1 日あたりの平均歩数に 170 ± 88 歩 (P < 0.05) 有意な増大が見られた．
本結果より，アプリ導入時において最も効果を発揮したのはアプリインストール前に平均歩数が最も少なかった群である Q1 であることが明らかになった．さらに, 4 群のうち2 番目に平均歩数が少なかった群である Q2 においても, 平
均歩数が増加していた. これらの結果を踏まえ, KIWI GO
をインストールすることは, 元々それほど歩数が多くない利用者に対して, より効果的に身体活動を促進できるというこ

4.2. 仮説 2 の分析結果
当選者と非当選者の各群の代表値の比較を行った結果を
表 1 に示す.
非当選者の群と比較し, 当選者の群の 1 日あたりの平均歩数は 391 歩有意に大きかった (P < 0.01).
ドリームガチャ当選データに対して, 当選日前, 当選日の0 日から 30 日後, 31 日から 60 日後, 61 日から 90 日後の 4
つの時期の平均歩数について比較した結果を図 4 に示す.

とが明らかとなった．一方で， アプリインストール前に最も平均歩数が多かった群である Q4 に対しては, アプリイン
ストール前と 0 日から 30 日後で平均歩数が低下しているこ

10000とから， 平均歩数が多い利用者には， アプリをインストー

8000

上の結果を踏まえ， 本アプリをインストールすることは, イ
ンストール前の身体活動量が少ない利用者に対しては, 身体活動の促進に大きな効果を発揮するが， インストール前の
身体活動量が多い利用者に対しては, 身体活動の促進には効果を発揮しないことが明らかとなった．よって， 本検証にstepsルすることによる効果は少ないということがわかった．以
6000
4000
2000
beforeおいて, アプリをインストールすることで身体活動の意欲が0-30days

31-60days

61-90days

高まるという仮説 1 は, インストール前の身体活動量が少ない利用者に対しては, 正しいと言えると結論づけた.

図4

ドリームガチャ当選後の経過日数ごとの 1 日あたりの平均歩数
各期間ごとにひとつ前の期間と比較したところ, 当選日

4情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

前と 0 日から 30 日後の期間の 1 日あたりの平均歩数にしており, ドリームガチャの当選は, 当選前にそれほど身体568 ± 142 歩の有意な増大が確認できた (P < 0.01). そのほかの期間については有意な差は見られなかった.

活動が活発でなかった利用者の身体活動意欲をより促進しているということが明らかになった. よって, 本検証におい当選者の群をガチャ当選日前の平均歩数によって以下のて, ドリームガチャに当選することで身体活動の意欲が高まように４分割し, 各群に関してガチャ当選日前, ガチャ当選

るという仮説 2 は, 元々身体活動を活発に行っていた利用者

日の 0 日から 30 日後, 31 日から 60 日後, 61 日から 90 日に対しては, 本結果からは正しいとは言えず, 元々身体活動

後の 4 つの時期の平均歩数について比較を行った.

が活発ではなかった利用者に対しては正しいが, 一時的な効
果にとどまるものであると結論付けた.

• R1：1290 歩以上 3496 歩未満 25 人
• R2：3496 歩以上 4360 歩未満

25 人

5. まとめと今後の展望• R3：4360 歩以上 5702 歩未満 25 人
• R4：5702 歩以上 11932 歩未満 25 人

本章では, 本研究におけるまとめと今後の展望に述べる.

結果を図 5 に示す. R1 群において, ガチャ当選前とガチャ
当選後 30 日間の平均値には 1450 ± 247 歩 (P < 0.01) の有5.1. まとめ意な増大が認められた. R2 群において, ガチャ当選前とガ本研究では, Agileware Inc. によって開発された KIWI

チャ当選後 30 日間の平均値には 690 ± 196 歩 (P < 0.01)

GO アプリの多様なゲーミフィケーションが, 実際にどのよの有意な増大が認められた. それ以外のデータ群と期間にのうにして利用者の身体活動の意欲向上に機能しているのか組み合わせには有意な差は認められなかった.

について, 2 つの仮説を立て分析を行った.
分析の結果, アプリをインストールすることで身体活動の意欲が高まるという仮説 1 は, インストール前の身体活動量が少ない利用者に対しては正しく, ドリームガチャに当選す
ることで身体活動の意欲が高まるという仮説 2 は, 元々身体7000

活動を活発に行っていた利用者に対しては, 結果からは正し
6000

いとは言えず, 元々身体活動が活発ではなかった利用者に対

steps

しては正しいが, 一時的な効果にとどまるものであるという5000結論を得た.

4000

日常歩数は身体活動量の指標の一つであり, 死亡リスクや

R1
R2
R3
R4

3000
before0-30days

循環器疾患発症リスクとの関連が知られている [9]. 歩数が1,000 歩／日多いと 15 ％死亡リスクが低いという報告もあ31-60days

61-90days

り [10], 今回 KIWI GO のアプリインストールやドリームガ
チャ機能の利用によって, 歩数の増加が確認されたことは,

図5

R1〜R4 の各群のドリームガチャ当選前後における経過日数ごとの 1 日あたりの平均歩数

健康寿命延伸の観点からも意義が大きい. また, KIWI GOが利用者に対してアプリをインストール, ドリームガチャに当選する, 特に, 元々身体活動が活発でない利用者において,パ・リーグ 6 球団公式アプリ「パ・リーグウォーク」の利用が毎日の歩数に与える影響を調査した研究 [5] では, パ・

身体活動を大きく促進していたことは, 健康格差是正の観点からも特筆すべき点である.

リーグウォークのインストール前後において, アプリ利用者の 1 日あたりの平均歩数が 579 歩増加したことが報告され5.2. 今後の展望ており, ドリームガチャ当選者の歩数増加と同程度であっ

本研究では, KIWI GO のインストールと多様なゲーミ

た. ポケモン GO が身体活動に与える影響について調査しフィケーションのうちの一つであるドリームガチャが身体た研究 [8] では, アプリインストール直後は歩数増加が見ら活動に及ぼす影響について分析したが, KIWI GO にはドれるが, 時間経過とともに歩数増加が次第に弱まり, 平均的

リームガチャの他にも, 連続ログインボーナスや目標達成には 6 週間で利用開始前の水準の歩数に戻るなど, 効果が一

ボーナス, ギルド機能やイベント機能といったゲーミフィ

部の利用者に限られている可能性も指摘されており [8], 本

ケーションの仕組みが実装されている. 連続ログインボーナ

検証の結果と類似した傾向であった. また, 本検証の結果は,スや目標達成ボーナスは, 利用者の身体活動の習慣化を促進

ドリームガチャ当選後 30 日間での歩数の増加量が, 当選前する狙いのもと実装されている. 本研究のドリームガチャの歩数が少ない R1 群と R2 群において特に大きいことを示

5情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）に関する分析では, ドリームガチャは利用者の継続的な身体活動の促進には影響しているとは言えないことが明らかとなった. そのため, KIWI GO が利用者の継続的な身体活動の促進に影響しているかどうかを調べるには, 連続ログイン
ボーナスや目標達成ボーナスの機能に関して新たな仮説を立て, 検証する必要がある. また, ギルド機能やイベント機
能は, ギルド参加者の間での心理的つながりを利用し, 行動
変容を起こそうという狙いのもと実装されている. 心理的つながりによる動機づけは, 自己決定理論における外発的動機づけのうち, 最も自己決定の程度が高いとされており, 利用者の身体活動に与える影響が大きいことが推察される. そのため, ギルド機能やイベント機能に関しても, 新たな仮説を立て, 利用者の身体活動への影響度を検証したいと考えている.

R., Ilea, S., Alyson, C. and Carol, M.: Can Smartphone
Apps Increase Physical Activity? Systematic Review
and Meta-Analysis, Journal of Medical Internet Research(2019).
[8] Katherine, B, H., Christian, S., Peter, U., Daniel, H.,
Ichiro, K. and Eric, B, R.: Gotta catch em all! Pokémon
GO and physical activity among young adults: diﬀerence
in diﬀerences study，BMJ (2016).
[9] Pedro, F., Saint, M., Richard, P., Troiano, David, R.
and Bassett, J.: Association of Daily Step Count andStep Intensity With Mortality Among US Adults, JAMA
(2020).
[10] I-Min, L., MBBS, Eric, J., Shiroma and Masamitsu, K.:
Association of Step Volume and Intensity With All-Cause
Mortality in Older Women, JAMA Internal Medichine(2019).

KIWI GO には, 本研究で着目した機能のほかにも, 分析
対象とすべき機能が多く残されている. 今後は, 本研究で扱えなかった機能に関しての分析にも取り組みたいと考えている. 本研究での取り組み成果や今後の取り組み成果が, 将
来的に, より多様な人々の身体活動を促進するための新たなアイデアが生まれるきっかけとなれば幸いである.
謝辞

本研究の遂行にあたり, 多数のデータや資料の提供,

サポートをいただいた Agileware Inc. の皆様に深く感謝を申し上げます.

参考文献[1] 厚生労働省健康日本 21(身体活動・運動) (2000). https://www.mhlw.go.jp/www1/topics/kenko21_11/b2.html.
[2] 厚生労働省令和元年度国民栄養調査 (2019). https://www.
mhlw.go.jp/stf/newpage_14156.html.
[3] 厚 生 労 働 省 ｅ-ヘ ル ス ネ ッ ト 行 動 変 容 ス テ ー ジ モ デル (2019).
https://www.e-healthnet.mhlw.go.jp/
information/exercise/s-07-001.html.
[4] Mitesh, S., Patel, M., Small, D. and Harrison, JD, e. a.:Eﬀectiveness of Behaviorally Designed Gamiﬁcation Interventions With Social Incentives for Increasing Physical
Activity Among Overweight and Obese Adults Acrossthe United States The STEP UP Randomized Clinical
Trial, JAMA Internal Medicine (2019).
[5] Matsumoto, N.，Kamada, M.，Hayasi, H.，Kawachi, I.，
Hirayama, T.，Negishi, T.An oﬃcial app for the Paciﬁc
Baseball Leagues Pa-League Walk : boost the teamwith your daily steps！，J-STAGE, 日本健康教育学会誌(2021).
[6] Roxanne, G., Anne, M. M., Elon, J., van, O., Monique,S. and Evelyn, M.: The Eﬀect of Physical Activity Interventions Comprising Wearables and Smartphone Applications on Physical Activity: a Systematic Review andMeta-analysis, Sports Medicine-Open (2018).
[7] Amelia, R., Sarah, E., Ronald, P., Rachel, C., Jillian,6