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Enregistrement W2470805604 · doi:10.2196/resprot.5653

The SmokefreeTXT (SFTXT) Study: Web and Mobile Data Collection to Evaluate Smoking Cessation for Young Adults

2016· article· en· W2470805604 sur OpenAlexvenueno aff
Linda Squiers, Derick Brown, Sarah Parvanta, Suzanne Dolina, Bridget Kelly, Jill A. Dever, Brian G. Southwell, Amy Sanders, Erik Augustson

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRTI International
Mots-clésSmoking cessationData collectionMedicinePsychologyWorld Wide WebComputer scienceGerontologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Text messaging (short message service, SMS) has been shown to be effective in delivering interventions for various diseases and health conditions, including smoking cessation. While there are many published studies regarding smoking cessation text messaging interventions, most do not provide details about the study's operational methods. As a result, there is a gap in our understanding of how best to design studies of smoking cessation text messaging programs. OBJECTIVE: The purpose of this paper is to detail the operational methods used to conduct a randomized trial comparing three different versions of the National Cancer Institute's SmokefreeText (SFTXT) program, designed for smokers 18 to 29 years of age. We detail our methods for recruiting participants from the Internet, reducing fraud, conducting online data collection, and retaining panel study participants. METHODS: Participants were recruited through website advertisements and market research online panels. Screening questions established eligibility for the study (eg, 18 to 29 years of age, current smoker). Antifraud measures screened out participants who could not meet the study requirements. After completing a baseline survey, participants were randomized to one of three study arms, which varied by type and timing of text message delivery. The study offered US $20 gift cards as incentives to complete each of four follow-up surveys. Automated email reminders were sent at designated intervals to increase response rates. Researchers also provided telephone reminders to those who had not completed the survey after multiple email reminders. We calculated participation rates across study arms and compared the final sample characteristics to the Current Population Survey to examine generalizability. RESULTS: Recruitment methods drove 153,936 unique visitors to the SFTXT Study landing page and 27,360 began the screener. Based on the screening questions, 15,462 out of 27,360 responders (56.51%) were eligible to participate. Of the 15,462 who were eligible, 9486 passed the antifraud measures that were implemented; however, 3882 failed to verify their email addresses or cell phone numbers, leaving 5604 who were invited to complete the baseline survey. Of the 5604 who were invited, 4432 completed the baseline survey, but only 4027 were retained for analysis because 405 did not receive the intervention. CONCLUSIONS: Although antifraud measures helped to catch participants who failed study requirements and could have biased the data collected, it is possible that the email and cell phone verification check excluded some potentially eligible participants from the study. Future research should explore ways to implement verification methods without risking the loss of so many potential participants. CLINICALTRIAL: Clinical Trials.gov NCT01885052; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01885052; (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6iWzcmFdw).

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)0,015
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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