A Pilot Test of Self-Affirmations to Promote Smoking Cessation in a National Smoking Cessation Text Messaging Program
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».