Using a Mobile App to Promote Smoking Cessation in Hospitalized Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The potential of interactive health education for preventive health applications has been widely demonstrated. However, use of mobile apps to promote smoking cessation in hospitalized patients has not been systematically assessed. OBJECTIVE: This study was conducted to assess the feasibility of using a mobile app for the hazards of smoking education delivered via touch screen tablets to hospitalized smokers. METHODS: Fifty-five consecutive hospitalized smokers were recruited. Patient sociodemographics and smoking history was collected at baseline. The impact of the mobile app was assessed by measuring cognitive and behavioral factors shown to promote smoking cessation before and after the mobile app use including hazards of smoking knowledge score (KS), smoking attitudes, and stages of change. RESULTS: After the mobile app use, mean KS increased from 27(3) to 31(3) ( P<0.0001). Proportion of patients who felt they "cannot quit smoking" reduced from 36% (20/55) to 18% (10/55) ( P<0.03). Overall, 13% (7/55) of patients moved toward a more advanced stage of change with the proportion of patients in the preparation stage increased from 40% (22/55) to 51% (28/55). Multivariate regression analysis demonstrated that knowledge gains and mobile app acceptance did not depend on age, gender, race, computer skills, income, or education level. The main factors affecting knowledge gain were initial knowledge level ( P<0.02), employment status ( P<0.05), and high app acceptance ( P<0.01). Knowledge gain was the main predictor of more favorable attitudes toward the mobile app (odds ratio (OR)=4.8; 95% confidence interval (CI) (1.1, 20.0)). Attitudinal surveys and qualitative interviews identified high acceptance of the mobile app by hospitalized smokers. Over 92% (51/55) of the study participants recommended the app for use by other hospitalized smokers and 98% (54/55) of the patients were willing to use such an app in the future. CONCLUSIONS: Our results suggest that a mobile app promoting smoking cessation is well accepted by hospitalized smokers. The app can be used for interactive patient education and counseling during hospital stays. Development and evaluation of mobile apps engaging patients in their care during hospital stays is warranted.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».