Quit4baby: Results From a Pilot Test of a Mobile Smoking Cessation Program for Pregnant Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Text messaging (short message service, SMS) programs have been shown to be effective in helping adult smokers quit smoking. This study describes the results of a pilot test of Quit4baby, a smoking cessation text messaging program for pregnant smokers that was adapted from Text2quit. OBJECTIVE: The study aimed to demonstrate the feasibility and acceptability of Quit4baby for women currently enrolled in Text4baby, a perinatal health text messaging program. METHODS: Pregnant women enrolled in Text4baby and who were current smokers or had quit within the last 4 weeks (n=20) were enrolled in Quit4baby. Those under the age of 18, not pregnant, not current smokers, those using nicotine replacement therapy, and those not interested in participating were ineligible. Participants were surveyed at baseline and at 2 and 4 weeks postenrollment. RESULTS: Most participants responded to the program favorably. Highly rated aspects included the content of the program, skills taught within the program, and encouragement and social support provided by the program. Participants reported that the program was helpful in quitting, that the program gave good ideas on quitting, and that they would recommend the program to a friend. Suggestions for improvement included increasing the message dose and making the quitpal more interactive. CONCLUSIONS: This pilot test provides support for the feasibility and acceptability of Quit4baby. Future studies are needed to assess whether Quit4baby is effective for smoking cessation during pregnancy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».