Impact of a Novel Smartphone App (CureApp Smoking Cessation) on Nicotine Dependence: Prospective Single-Arm Interventional Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile apps have been considered to provide active and continuous support for smoking cessation. However, it is yet to be known whether a smoking cessation smartphone app improves long-term abstinence rates in nicotine-dependent patients. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the long-term abstinence effect of a novel smartphone app, CureApp Smoking Cessation (CASC), in patients with nicotine dependence. METHODS: In this prospective, interventional, multicenter, single-arm study, we provided the CASC app to all the participants, who used it daily for 24 weeks. The CASC app includes features to maximize the therapeutic effect of pharmacological therapies and counseling at outpatient clinics for smoking cessation. The primary endpoint was a continuous abstinence rate (CAR) from weeks 9 to 24, whereas secondary endpoints were CARs from weeks 9 to 12 and 9 to 52. RESULTS: Of the 56 adult smokers recruited, 1 did not download the app; therefore, 55 participants constituted the full analysis sample. The CAR from weeks 9 to 24 was 64% (35/55, 95% CI 51%-76%), whereas the CARs from weeks 9 to 12 and 9 to 52 were 76% (42/55, 95% CI 65%-88%) and 58% (32/55, 95% CI 46%-71%), respectively. These CARs were better than the results of the national survey on outpatient clinics with regard to smoking cessation under the National Health Insurance Program and that of the varenicline phase 3 trial in Japan and the United States. There was only 1 participant who dropped out during the 12 weeks of the treatment period. This treatment decreased the scores related to withdrawal and craving symptoms. CONCLUSIONS: The addition of CASC to usual smoking cessation therapies resulted in high CARs, high patient retention rates, and improvement of cessation-related symptoms. The smartphone app CASC is a feasible and useful tool to help long-term continuous abstinence that can be combined with a standard smoking cessation treatment program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».