Randomized Trial: Quitline Specialist Training in Gain-Framed vs Standard-Care Messages for Smoking Cessation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking accounts for a large proportion of cancer-related mortality, creating a need for better smoking cessation efforts. We investigated whether gain-framed messages (ie, presenting benefits of quitting) will be a more persuasive method to encourage smoking cessation than standard-care messages (ie, presenting both costs of smoking [loss-framed] and benefits of quitting). METHODS: Twenty-eight specialists working at the New York State Smokers' Quitline (a free telephone-based smoking cessation service) were randomly assigned to provide gain-framed or standard-care counseling and print materials. Smokers (n = 2032) who called the New York State Smokers' Quitline between March 10, 2008, and June 13, 2008, were exposed to either gain-framed (n = 810) or standard-care (n = 1222) messages, and all medically eligible callers received nicotine replacement therapy. A subset of 400 call recordings was coded to assess treatment fidelity. All treated smokers were contacted for 2-week and 3-month follow-up interviews. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Specialists providing gain-framed counseling used gain-framed statements statistically significantly more frequently than those providing standard-care counseling as assessed with frequency ratings for the two types of gain-framed statements, achieving benefits and avoiding negative consequences (for achieving benefits, gain-framed mean frequency rating = 3.9 vs standard-care mean frequency rating = 1.4; mean difference = -2.5; 95% confidence interval [CI] = -2.8 to -2.3; P < .001; for avoiding negative consequences, gain-framed mean frequency rating = 1.5 vs standard-card mean frequency rating = 1.0; mean difference = -0.5; 95% CI = -0.6 to -0.3; P < .001). Gain-framed counseling was associated with a statistically significantly higher rate of abstinence at the 2-week follow-up (ie, 99 [23.3%] of the 424 in the gain-framed group vs 76 [12.6%] of the 603 in the standard-care group, P < .001) but not at the 3-month follow-up (ie, 148 [28.4%] of the 522 in the gain-framed group vs 202 [26.6%] of the 760 in the standard-care group, P = .48). CONCLUSIONS: Quitline specialists can be trained to provide gain-framed counseling with good fidelity. Also, gain-framed messages appear to be somewhat more persuasive than standard-care messages in promoting early success in smoking cessation.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».