Latino Adults’ Perspectives on Treating Tobacco Use Via Social Media
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Latinos are the largest minority group in the United States, and in California they outnumber non-Hispanic whites. Smoking cessation programs tailored for Latino culture, and this population's specific smoking patterns, are needed. Online social networks for smoking cessation have high potential for Latinos, but have not been tested to date. OBJECTIVE: Building a research program on social media apps for cancer prevention in diverse populations, this qualitative study assessed acceptability of tobacco treatment that was distributed via social media for Latino smokers. METHODS: We conducted three focus groups with Latino adults who were former and current smokers recruited from Santa Clara County, California in 2015 (N=32). We assessed participants' smoking histories, attempts to quit, social media exposure, and receptivity to a social media-based smoking cessation intervention. Audio transcripts were translated and coded for themes. RESULTS: Participants reported factors driving their tobacco use and motivations to quit, and emphasized the importance of community and family in influencing their smoking initiation, cravings and triggers, attempts to quit, and abstinence. Participants valued the communal aspect of social media and suggested strategically tailoring groups based on key features (eg, age, gender, language preference). Participants reported preferring visual, educational, and motivational messages that were connected with existing services. CONCLUSIONS: Participants generally voiced acceptability of a social media-delivered intervention to help them quit smoking, viewed the intervention as well-equipped for catering to the strong community orientation of Latinos, and suggested that the platform was able to address variation within the population through strategic group creation. As a group member reflected, "Podemos hacerlo juntos" (We can do it together).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».