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Enregistrement W2294933986

Young Adult Experiences with a Mobile Smoking Cessation Application: A Qualitative Evaluation of Crush the Crave

2016· dissertation· en· W2294933986 sur OpenAlexaboutno aff
Darly Dash

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoking cessationMedicineQualitative researchPsychologySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has had tremendous success with reducing smoking prevalence among its population. However, the decline in rates is not observed equitably among various sub-populations and tobacco continues to cause preventable disease, disability, and death. Young adults have the highest smoking rate compared to all other age groups and many are interested in smoking cessation. Nonetheless, a challenge remains as many young adults perceive traditional smoking cessation resources negatively and prefer not to use pharmacotherapy, counselling, and/or quitline services. Not surprisingly, young adults are also the largest population group who utilize mobile technologies. Mobile applications (apps) are an emerging, tailored intervention that hold promise for health behaviour change. These are known as mobile health (mHealth) technologies. Currently, many applications for smoking cessation exist. However, little is known about Canadian young adults’ use and experiences with apps for smoking cessation. To address this research gap, this study evaluated Crush the Crave (CTC), an evidence-based smoking cessation app created specifically for young adults. \nSemi-structured qualitative interviews were conducted with 15 Canadian young-adult users of CTC in order to capture experiences and use of the app. Interviews lasted 70 minutes on average and were recorded, transcribed verbatim, and then subsequently analyzed using thematic analysis through NVivo 10 software. Results were presented by the following categories which encompassed various sub-themes: young adults’ reasons and experience with smoking, experiences with the use of alternate quitting resources, experiences with the features of CTC, and mechanisms associated with utilizing CTC. Across the interviews, participants found that the app provided an important tracking mechanism that gave the ability to self-monitor progress while quitting. Further, the app provided an important sense of control and was easily accessible by users when needed. However, participants discussed the need for constant reminders and that the constant need to access data or a Wi-Fi network in order to use the app was a barrier. Additionally, it was found that social support via social media was not used by participants as cessation experiences were considered to be private and individuals did not like to broadcast such details on social media. \nThese findings demonstrate the need for continual research and improvement of mHealth technologies among the intended users. There is also a need for more flexible and dynamic apps that keep users engaged and provide a tailored experience. This thesis contributes to the limited literature on the usability of mHealth apps. Recommendations are discussed, followed by contributions, limitations, and future directions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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