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Enregistrement W1628599764 · doi:10.2196/resprot.4408

Using Ecological Momentary Assessment to Study Tobacco Behavior in Urban India: There’s an App for That

2015· article· en· W1628599764 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyEcologyEnvironmental healthMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ecological momentary assessment (EMA) uses real-time data collection to assess participants' behaviors and environments. This paper explores the strengths and limitations of using EMA to examine social and environmental exposure to tobacco in urban India among older adolescents and adults. OBJECTIVE: Objectives of this study were (1) to describe the methods used in an EMA study of tobacco use in urban India using a mobile phone app for data collection, (2) to determine the feasibility of using EMA in the chosen setting by drawing on participant completion and compliance rates with the study protocol, and (3) to provide recommendations on implementing mobile phone EMA research in India and other low- and middle-income countries. METHODS: Via mobile phones and the Internet, this study used two EMA surveys: (1) a momentary survey, sent multiple times per day at random to participants, which asked about their real-time tobacco use (smoked and smokeless) and exposure to pro- and antitobacco messaging in their location, and 2) an end-of-day survey sent at the end of each study day. Trained participants, from Hyderabad and Kolkata, India, reported on their social and environmental exposure to tobacco over 10 consecutive days. This feasibility study examined participant compliance, exploring factors related to the successful completion of surveys and the validity of EMA data. RESULTS: The sample included 205 participants, the majority of whom were male (135/205, 65.9%). Almost half smoked less than daily (56/205, 27.3%) or daily (43/205, 21.0%), and 4.4% (9/205) used smokeless tobacco products. Participants completed and returned 46.87% and 73.02% of momentary and end-of-day surveys, respectively. Significant predictors of momentary survey completion included employment and completion of end-of-day surveys. End-of-day survey completion was only significantly predicted by momentary survey completion. CONCLUSIONS: This first study of EMA in India offers promising results, although more research is needed on how to increase compliance. End-of-day survey completion, which has a lower research burden, may be the more appropriate approach to understanding behaviors such as tobacco use within vulnerable populations in challenging locations. Compliance may also be improved by increasing the number of study visits, compliance checks, or opportunities for retraining participants before and during data collection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,496
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,095 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle