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Enregistrement W2607633511 · doi:10.2196/mhealth.7226

Clickotine, A Personalized Smartphone App for Smoking Cessation: Initial Evaluation

2017· article· en· W2607633511 sur OpenAlex
Brian M. Iacoviello, Joshua R. Steinerman, David B Klein, Theodore L Silver, Adam G. Berger, Sean X. Luo, Nicholas J. Schork

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoking cessationmHealthMedicinePsychological interventionSmartphone appAbstinenceFamily medicineDownloadInternet privacyPsychiatryWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tobacco smoking is the leading cause of preventable death in the United States, and the annual economic burden attributable to smoking exceeds US $300 billion. Obstacles to smoking cessation include limited access and adherence to effective cessation interventions. Technology can help overcome these obstacles; many smartphone apps have been developed to aid smoking cessation, but few that conform to the US clinical practice guideline (USCPG) have been rigorously tested and reported in the literature. Clickotine is a novel smartphone app for smoking cessation, designed to deliver the essential features of the USCPG and engineered to engage smokers by personalizing intervention components. OBJECTIVE: Our objective was to assess the engagement, efficacy, and safety of Clickotine in an initial, single-arm study. Outcomes measured were indicators of engagement with the smartphone app (number of app opens, number of interactions with the Clickotine program, and weeks active with Clickotine), cessation outcomes of 7- and 30-day self-reported abstinence from smoking, and negative health events. METHODS: We recruited US residents between 18 and 65 years of age who owned an iPhone and smoked 5 or more cigarettes daily for the study via online advertising. Respondents were prescreened for eligibility by telephone and, if appropriate, directed to a Web portal to provide informed consent, confirm eligibility, and download the Clickotine app. Participants completed study assessments via the online portal at baseline and after 8 weeks. Data were collected in Amazon S3 with no manual data entry, and access to all data was maximally restrictive, logged, and auditable. RESULTS: A total of 416 participants downloaded the app and constituted the intention-to-treat (ITT) sample. On average, participants opened the Clickotine app 100.6 times during the 8-week study (median 69), logged 214.4 interactions with the Clickotine program (median 178), and remained engaged with Clickotine for 5.3 weeks (median 5). Among the ITT sample, 45.2% (188/416) reported 7-day abstinence and 26.2% (109/416) reported 30-day abstinence from smoking after 8 weeks. Completer analysis focused on 365 (87.7%) of the 416 enrolled participants who completed the 8-week questionnaire revealed that 51.5% (188/365) of completers reported 7-day abstinence and 29.9% (109/365) reported 30-day abstinence. Few adverse events, mostly consistent with nicotine withdrawal symptoms, were reported and overall no safety signal was detected. CONCLUSIONS: In this initial single-arm trial, Clickotine users appeared to demonstrate encouraging indicators of engagement in terms of the number of app opens, number of program interactions, and continued engagement over time. Clickotine users reported encouraging quit rates while reporting few adverse events. Future research is warranted to assess Clickotine's efficacy in a randomized controlled trial. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT02656745; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02656745 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6peTT4x60).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,172
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,305 · 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