Text Messaging to Enhance Mindfulness-Based Smoking Cessation Treatment: Program Development Through Qualitative Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mindfulness-based programs show promise for promoting smoking cessation in diverse populations. Mobile health strategies could increase treatment engagement and in-the-moment support, thus enhancing the effects of mindfulness-based smoking cessation interventions. However, most mobile health programs have been developed without sufficient input from the target population. OBJECTIVE: By eliciting input from the target population, predominantly low socioeconomic status (SES) African American adult smokers, throughout the development of an SMS (short message service) text messaging program that teaches mindfulness for smoking cessation, we aimed for the resulting program to be optimally effective and consistent with participants' needs and preferences. METHODS: Two qualitative studies (N=25) were conducted with predominantly low SES, African American adult smokers. In Study 1 (initial qualitative input; n=15), participants engaged in focus groups to provide suggestions for program development. In Study 2 (abbreviated trial; n=10), participants received a 1-week version of the SMS text messaging program and provided feedback through in-depth interviews. RESULTS: In Study 1, participants suggested that the SMS text messaging program should be personalized and interactive (ie, involve two-way messaging); provide strategies for coping with cravings and recovering from smoking lapses; involve relatively short, to-the-point messages; and include pictures. In Study 2, participants were highly engaged with the texts, indicated that the program was useful, and provided additional suggestions for improvement. CONCLUSIONS: Eliciting feedback from the target population throughout the intervention development process allowed for iterative revisions to increase feasibility, acceptability, and effectiveness. Overall, SMS text messaging appears to be a feasible, appealing way to provide in-the-moment personalized support and encourage mindfulness among low-income African American smokers.
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 | 0,021 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».