Using Behavioral Intervention Technologies to Help Low-Income and Latino Smokers Quit: Protocol of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Institute for International Internet Interventions for Health at Palo Alto University proposes to develop digital tools specifically to help low-income English- and Spanish-speaking smokers to quit. Individuals from lower-income countries and those with lower social status quit at lower rates than those from high-income countries and those with higher social status. OBJECTIVE: We plan to launch a project designed to test whether a mobile-based digital intervention designed with systematic input from low-income English- and Spanish-speaking smokers from a public-sector health care system can significantly improve its acceptability, utilization, and effectiveness. METHODS: Using human-centered development methods, we will involve low-income patients in the design of a Web app/text messaging tool. We will also use their input to improve our recruitment and dissemination strategies. We will iteratively develop versions of the digital interventions informed by our human-centered approach. The project involves three specific aims: (1) human-centered development of an English/Spanish smoking cessation web app, (2) improvement of dissemination strategies, and (3) evaluation of resulting smoking cessation web app. We will develop iterative versions of a digital smoking cessation tool that is highly responsive to the needs and preferences of the users. Input from participants will identify effective ways of reaching and encouraging low-income English- and Spanish-speaking smokers to use the digital smoking cessation interventions to be developed. This information will support ongoing dissemination and implementation efforts beyond the grant period. We will evaluate the effectiveness of the successive versions of the resulting stop smoking Web app by an online randomized controlled trial. Increased effectiveness will be defined as increased utilization of the Web app and higher abstinence rates than those obtained by a baseline usual care Web app. RESULTS: Recruitment will begin January 2016, the study is intended to be completed by summer 2018, and the results should be available by fall 2019. CONCLUSIONS: This study will provide useful knowledge in developing, testing, and disseminating mobile-based interventions for low-income smokers. CLINICALTRIAL: ClinicalTrials.gov NCT02666482; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02666482 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6gtcwaT28).
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 | 0,056 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,012 |
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 ».