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Enregistrement W1870974973 · doi:10.2196/jmir.4491

“If I Were Nick”: Men’s Responses to an Interactive Video Drama Series to Support Smoking Cessation

2015· article· en· W1870974973 sur OpenAlexafffund
Joan L. Bottorff, Gayl Sarbit, John L. Oliffe, Mary T. Kelly, Maria Lohan, Sean Stolp, Paul Sharp

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchBritish Columbia Lung Association
Mots-clésSmoking cessationPsychological interventionPsychologyPromotion (chess)DramaHealth promotionMedicineNursingPublic healthVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Men continue to smoke in greater numbers than women; however, few interventions have been developed and tested to support men's cessation. Men tend to rely on quitting strategies associated with stereotypical manliness, such as willpower, stoicism, and independence, but they may lack the self-efficacy skills required to sustain a quit. In this paper, we describe the development of and reception to an interactive video drama (IVD) series, composed of 7 brief scenarios, to support and strengthen men's smoking cessation efforts. The value of IVD in health promotion is predicated on the evidence that viewers engage with the material when they are presented characters with whom they can personally identify. The video dramatizes the challenges unfolding in the life of the main character, Nick, on the first day of his quit and models the skills necessary to embark upon a sustainable quit. OBJECTIVE: The objective was to describe men's responses to the If I were Nick IVD series as part of a study of QuitNow Men, an innovative smoking cessation website designed for men. Specific objectives were to explore the resonance of the main character of the IVD series with end-users and explore men's perceptions of the effectiveness of the IVD series for supporting their quit self-management. METHODS: Seven brief IVD scenarios were developed, filmed with a professional actor, and uploaded to a new online smoking cessation website, QuitNow Men. A sample of 117 men who smoked were recruited into the study and provided baseline data prior to access to the QuitNow Men website for a 6-month period. During this time, 47 men chose to view the IVDs. Their responses to questions about the IVDs were collected in online surveys at 3-month and 6-month time points and analyzed using descriptive statistics. RESULTS: The majority of participants indicated they related to the main character, Nick. Participants who "strongly agreed" they could relate to Nick perceived significantly higher levels of support from the IVDs than the "neutral" and "disagree" groups (P<.001, d=2.0, P<.001, d=3.1). The "agree" and "neutral" groups were significantly higher on rated support from the videos than the "disagree" (P<.001, d=2.2, P=.01, d=1.5). Participants' perception of the main character was independent of participant age, education attainment, or previous quit attempts. CONCLUSIONS: The findings suggest that IVD interventions may be an important addition to men's smoking cessation programs. Given that the use of IVD scenarios in health promotion is in its infancy, the positive outcomes from this study signal the potential for IVD and warrant ongoing evaluation in smoking cessation and, more generally, men's health promotion.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,342 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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