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Enregistrement W2416966879 · doi:10.2196/mhealth.5635

A Pilot Test of Self-Affirmations to Promote Smoking Cessation in a National Smoking Cessation Text Messaging Program

2016· article· en· W2416966879 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer M. Taber, William M. P. Klein, Rebecca A. Ferrer, Erik Augustson, Heather Patrick

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoking cessationIntervention (counseling)Self-affirmationPsychological interventionMedicinemHealthBaseline (sea)PsychologyFamily medicineClinical psychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although effective smoking cessation treatments, including mHealth interventions, have been empirically validated and are widely available, smoking relapse is likely. Self-affirmation, a process through which individuals focus on their strengths and behaviors, has been shown to reduce negative effects of self-threats and to promote engagement in healthier behavior. OBJECTIVE: To assess the feasibility of incorporating self-affirmations into an existing text messaging-based smoking cessation program (Smokefree TXT) and to determine whether self-affirmation led to greater engagement and higher cessation rates than the standard intervention. METHODS: Data were collected from smokers (n=1261) who subscribed to a free smoking cessation program and met eligibility criteria. The intervention lasted 42 days. The original design was a 2 (Baseline affirmation: 5-item questionnaire present vs absent) × 2 (Integrated affirmation: texts present vs absent) factorial design. Only 17 eligible users completed all baseline affirmation questions and these conditions did not influence any outcomes, so we collapsed across baseline affirmation conditions in analysis. In the integrated affirmation conditions, affirmations replaced approximately 20% of texts delivering motivational content. RESULTS: In all, 687 users remained enrolled throughout the 42-day intervention and 81 reported smoking status at day 42. Among initiators (n=1261), self-affirmation did not significantly improve (1) intervention completion, (2) days enrolled, (3) 1-week smoking status, or (4) 6-week smoking status (all Ps>.10); and among the 687 completers, there were no significant effects of affirmation on cessation (Ps>.25). However, among the 81 responders, those who received affirmations were more likely to report cessation at 6 weeks (97.5%; 39 of 40) than those not given affirmations (78.1%; 32 of 41; χ(2)(1)=7.08, P=.008). CONCLUSION: This proof-of-concept study provides preliminary evidence that self-affirmation can be integrated into existing text-based cessation programs, as the affirmations did not lead to any adverse effects (ie, less engagement or lower rates of cessation). Among those who reported smoking status at the end of the intervention period (6.4% of eligible respondents), affirmations facilitated cessation. This study provides a "proof-of-concept" that brief, low-touch interventions may be integrated into a text messaging program with potential benefits, minimal disruption to the program or users, and little cost. Many questions remain regarding how self-affirmation and similar approaches can promote engagement in population interventions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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