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Enregistrement W2848395077 · doi:10.2196/10893

Effect of a Mobile Phone Intervention on Quitting Smoking in a Young Adult Population of Smokers: Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2848395077 sur OpenAlexafffundvenueabout
Neill Bruce Baskerville, L C Struik, G. Emmanuel Guindon, Cameron D. Norman, Robyn Whittaker, Catherine M. Burns, David Hammond, Darly Dash, Karen Brown

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensImpactPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésMedicineAbstinenceRandomized controlled trialSmoking cessationmHealthYoung adultPopulationPhysical therapyOdds ratioPsychological interventionDemographyInternal medicinePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Digital mobile technology presents a promising medium for reaching young adults with smoking cessation interventions because they are the heaviest users of this technology. Objective: The aim of this study was to determine the efficacy of an evidence-informed smartphone app for smoking cessation, Crush the Crave (CTC), on reducing smoking prevalence among young adult smokers in comparison with an evidence-informed self-help guide, On the Road to Quitting (OnRQ). Methods: A parallel, double-blind, randomized controlled trial with 2 arms was conducted in Canada to evaluate CTC. In total, 1599 young adult smokers (aged 19 to 29 years) intending to quit smoking in the next 30 days were recruited online and randomized to receive CTC or the control condition OnRQ for a period of 6 months. The primary outcome measure was self-reported continuous abstinence at the 6-month follow-up. Results: Overall follow-up rates were 57.41% (918/1599) and 60.48% (967/1599) at 3 and 6 months, respectively. Moreover, 45.34% (725/1599) of participants completed baseline, 3-, and 6-month follow-up. Intention-to-treat analysis (last observation carried forward) showed that continuous abstinence (N=1599) at 6 months was not significantly different at 7.8% (64/820) for CTC versus 9.2% (72/779) for OnRQ (odds ratio; OR 0.83, 95% CI 0.59-1.18). Similarly, 30-day point prevalence abstinence at 6 months was not significantly different at 14.4% (118/820) and 16.9% (132/779) for CTC and OnRQ, respectively (OR 0.82, 95% CI 0.63-1.08). However, these rates of abstinence were favorable compared with unassisted 30-day quit rates of 11.5% among young adults. Secondary measures of quit attempts and the number of cigarettes smoked per day at 6-month follow-up did not reveal any significant differences between groups. For those who completed the 6-month follow-up, 85.1% (359/422) of young adult smokers downloaded CTC as compared with 81.8% (346/423) of OnRQ, χ21(N=845)=1.6, P=.23. Furthermore, OnRQ participants reported significantly higher levels of overall satisfaction (mean 3.3 [SD 1.1] vs mean 2.6 [SD 1.3]; t644=6.87, P<.001), perceived helpfulness (mean 5.8 [SD 2.4] vs mean 4.3 [SD 2.6], t657=8.0, P<.001), and frequency of use (mean 3.6 [SD 1.2] vs mean 3.2 [SD 1.1], t683=5.7, P<.001) compared with CTC participants. Conclusions: CTC was feasible for delivering cessation support but was not superior to a self-help guide in helping motivated young adults to quit smoking. CTC will benefit from further formative research to address satisfaction and usage. As smartphone apps may not serve as useful alternatives to printed self-help guides, there is a need to conduct further research to understand how digital mobile technology smoking cessation interventions for smoking cessation can be improved. Trial Registration: ClinicalTrials.gov NCT01983150; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01983150 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6VGyc0W0i)

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,375 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai 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

Citations84
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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