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Enregistrement W2790289841 · doi:10.2196/mental.7957

Targeted Secure Messages to Facilitate Access to Tobacco Treatment Counseling for Veterans: Feasibility Study

2018· article· en· W2790289841 sur OpenAlexvenueno aff
Shaun Shahani, Pearl Korenblit, Pauline Thomas, Marian R. Passannante, Richard D. Carr, Lynn Davis

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePasswordTobacco useSmoking cessationSmokeless tobaccoShort Message ServiceFamily medicineComputer securityComputer scienceEnvironmental healthTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies show that combining nicotine replacement therapy (NRT) with tobacco treatment counseling is most effective for smoking cessation. However, tobacco treatment counseling has been underutilized across the nation. A secure email message sent to patients already taking NRT was hypothesized to increase the utilization of tobacco treatment counseling among Veterans in New Jersey. Secure messaging for communication between patients and providers was implemented through a web-based password-protected, secure messaging account, where veterans get notified through their personal email when they have a message awaiting them. OBJECTIVE: The main objective of this project was to determine if there was a significant increase in adoption of tobacco treatment counseling among Veterans who received a secure message describing the options for tobacco treatment counseling available to them. Secondary objectives were to demographically characterize Veterans who were and were not enrolled in secure messaging, as well as those who opened or did not open a message. Finally, because the language and content of the messages were changed across project phases, this project also sought to determine (by analysis of response rates) the type of language that was most effective at eliciting a response. METHODS: Over two phases, messages were sent to two samples of Veterans prescribed NRT within the prior 90 days of each phase. In phase 1, one message was sent in December 2015 (message 1). In phase 2, one message was sent in July 2016 (message 2) and the same message (message 3) was resent in August 2016 to persons who did not open message 2. Messages 2 and 3 were more directive than message 1. Response rates to message 1 versus message 2 were compared. A logistic regression analysis determined effect of age and gender on enrollment in secure messaging across both phases. The effectiveness of each phase at increasing tobacco treatment counseling was analyzed using a McNemar test. RESULTS: Message 2, sent to 423 Veterans, had a significantly higher response rate than message 1, sent to 348 Veterans (18%, 17/93 vs 8%, 6/78, P=.04). Phase 2 (ie, messages 2 and 3) significantly increased utilization of tobacco treatment counseling (net increase of six tobacco treatment counseling adopters, P=.04), whereas phase 1 (ie, message 1) did not (net increase of two tobacco treatment counseling adopters, P=.48). Women (odds ratio [OR] 1.6, 95% CI 1.1-2.3) and those aged 30 to 49 years (compared to other age groups) were more likely to be enrolled in secure messaging. Gender and age were not significant predictors of opening or replying to either message. CONCLUSIONS: Although the effect was small, secure messaging was a useful modality to increase tobacco treatment counseling. Directive content with a follow-up message appeared useful. Female Veterans and/or Veterans aged between 30 and 49 years are more likely to use secure messaging.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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