R u a smkn m0m?: Aspects of a Text Messaging Smoking Cessation/Reduction Intervention for Younger Mothers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:Women who are younger in age are more likely to smoke during pregnancy and postpartum and tend to have less success with cessation/reduction. There is an unmet need for interventions targeted to pregnant and postpartum young women that provide them with support to quit/reduce long-term into the postpartum period and beyond. Aims:Our study aimed to gain an in-depth understanding of the perspectives of young pregnant and postpartum women of text messaging (TM) as a conduit for smoking cessation/reduction, and to determine the appropriate content, frequency, duration and unique features needed for an effective cessation/reduction TM programme. Methods:Six focus groups and six telephone interviews were convened with 36 pregnant and postpartum women 16–30 years of age. Results:Three main themes were identified: 1) topic areas that women would like TM to focus on; 2) the need for messages to be tailored; and 3) the importance for the programme to take a woman-centered approach. Conclusions:Respondents supported the idea of a TM cessation/reduction intervention and had clear programme recommendations. A personalised, woman-centered TM programme that meets a young woman's unique needs and addresses her concerns through her participation and direction is likely to empower and support her to quit/reduce.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».