Facial-Aging Mobile Apps for Smoking Prevention in Secondary Schools in Brazil: Appearance-Focused Interventional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most smokers start smoking during their early adolescence, often with the idea that smoking is glamorous. Interventions that harness the broad availability of mobile phones as well as adolescents' interest in their appearance may be a novel way to improve school-based prevention. A recent study conducted in Germany showed promising results. However, the transfer to other cultural contexts, effects on different genders, and implementability remains unknown. OBJECTIVE: In this observational study, we aimed to test the perception and implementability of facial-aging apps to prevent smoking in secondary schools in Brazil in accordance with the theory of planned behavior and with respect to different genders. METHODS: We used a free facial-aging mobile phone app ("Smokerface") in three Brazilian secondary schools via a novel method called mirroring. The students' altered three-dimensional selfies on mobile phones or tablets and images were "mirrored" via a projector in front of their whole grade. Using an anonymous questionnaire, we then measured on a 5-point Likert scale the perceptions of the intervention among 306 Brazilian secondary school students of both genders in the seventh grade (average age 12.97 years). A second questionnaire captured perceptions of medical students who conducted the intervention and its conduction per protocol. RESULTS: The majority of students perceived the intervention as fun (304/306, 99.3%), claimed the intervention motivated them not to smoke (289/306, 94.4%), and stated that they learned new benefits of not smoking (300/306, 98.0%). Only a minority of students disagreed or fully disagreed that they learned new benefits of nonsmoking (4/306, 1.3%) or that they themselves were motivated not to smoke (5/306, 1.6%). All of the protocol was delivered by volunteer medical students. CONCLUSIONS: Our data indicate the potential for facial-aging interventions to reduce smoking prevalence in Brazilian secondary schools in accordance with the theory of planned behavior. Volunteer medical students enjoyed the intervention and are capable of complete implementation per protocol.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».