Effect of a Mobile Phone Intervention on Quitting Smoking in a Young Adult Population of Smokers: Randomized Controlled Trial Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco use remains the number one cause of preventable chronic disease and death in developed countries worldwide. In North America, smoking rates are highest among young adults. Despite that the majority of young adult smokers indicate wanting to quit, smoking rates among this age demographic have yet to decline. Helping young adults quit smoking continues to be a public health priority. Digital mobile technology presents a promising medium for reaching this population with smoking cessation interventions, especially because young adults are the heaviest users of this technology. OBJECTIVE: The primary aim of this trial is to determine the effectiveness of an evidence-informed mobile phone app for smoking cessation, Crush the Crave, on reducing smoking prevalence among young adult smokers. METHODS: A parallel randomized controlled trial (RCT) with two arms will be conducted in Canada to evaluate Crush the Crave. In total, 1354 young adult smokers (19 to 29 years old) will be randomized to receive the evidence-informed mobile phone app, Crush the Crave, or an evidence-based self-help guide known as "On the Road to Quitting" (control) for a period of 6 months. The primary outcome measure is a 30-day point prevalence of abstinence at the 6-month follow-up. Secondary outcomes include a 7-day point prevalence of abstinence, number of quit attempts, reduction in consumption of cigarettes, self-efficacy, satisfaction, app utilization metrics, and use of smoking cessation services. A cost-effectiveness analysis is included. RESULTS: This trial is currently open for recruitment. The anticipated completion date for the study is April 2016. CONCLUSIONS: This randomized controlled trial will provide the evidence to move forward on decision making regarding the inclusion of technology-based mobile phone interventions as part of existing smoking cessation efforts made by health care providers. Evidence from the trial will also inform the development of future apps, provide a deeper understanding of the factors that drive change in smoking behavior using an app, and improve the design of cessation apps. This trial is among the first to assess the effect of a comprehensive and evidence-informed mHealth smoking cessation app on a large sample of young adult smokers. Strengths of the trial include the high-quality research design and in-depth assessment of the implementation of the intervention. If effective, the trial has the potential to demonstrate that including mHealth technology as a population-based intervention strategy can cost-effectively reach a greater proportion of the population and help young adult smokers to quit. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01983150; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01983150 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6VGyc0W0i).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,008 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».