A Text Message Delivered Smoking Cessation Intervention: The Initial Trial of TXT-2-Quit: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile technology offers the potential to deliver health-related interventions to individuals who would not otherwise present for in-person treatment. Text messaging (short message service, SMS), being the most ubiquitous form of mobile communication, is a promising method for reaching the most individuals. OBJECTIVE: The goal of the present study was to evaluate the feasibility and preliminary efficacy of a smoking cessation intervention program delivered through text messaging. METHODS: Adult participants (N=60, age range 18-52 years) took part in a single individual smoking cessation counseling session, and were then randomly assigned to receive either daily non-smoking related text messages (control condition) or the TXT-2-Quit (TXT) intervention. TXT consisted of automated smoking cessation messages tailored to individual's stage of smoking cessation, specialized messages provided on-demand based on user requests for additional support, and a peer-to-peer social support network. Generalized estimating equation analysis was used to assess the primary outcome (7-day point-prevalence abstinence) using a 2 (treatment groups)×3 (time points) repeated measures design across three time points: 8 weeks, 3 months, and 6 months. RESULTS: Smoking cessation results showed an overall significant group difference in 7-day point prevalence abstinence across all follow-up time points. Individuals given the TXT intervention, with higher odds of 7-day point prevalence abstinence for the TXT group compared to the Mojo group (OR=4.52, 95% CI=1.24, 16.53). However, individual comparisons at each time point did not show significant between-group differences, likely due to reduced statistical power. Intervention feasibility was greatly improved by switching from traditional face-to-face recruitment methods (4.7% yield) to an online/remote strategy (41.7% yield). CONCLUSIONS: Although this study was designed to develop and provide initial testing of the TXT-2-Quit system, these initial findings provide promising evidence that a text-based intervention can be successfully implemented with a diverse group of adult smokers. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT01166464; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01166464 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6IOE8XdE0).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».