A Mobile Smoking Cessation Intervention for Mexico (Vive sin Tabaco... ¡Decídete!): Single-Arm Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Of the 14.3 million Mexicans who smoke, only a minority take advantage of evidence-based approaches to smoking cessation. Mobile health interventions have the potential to increase the reach of effective cessation interventions in Mexico. OBJECTIVE: This study aimed to assess the feasibility and acceptability of an innovative, personalized, and interactive smoking cessation mobile intervention developed for Mexican smokers. METHODS: We recruited 40 Mexican smokers to participate in Vive sin Tabaco... ¡Decídete!, a smoking cessation program that uses a tablet-based decision support software to drive a 12-week text messaging smoking cessation program and pharmacotherapy support. Outcome measures included participant text messaging interactivity with the program, participant satisfaction, and 12-week verified abstinence using urinary cotinine testing or exhaled carbon monoxide. RESULTS: Average age of the participants was 36 years (SD 10.7), and they were primarily male (65%, 26/40) with at least an undergraduate degree (62%, 25/40). Most participants (95%, 38/40) smoked daily and were interested in quitting in the next 7 days. As an indicator of participant interactivity, participants sent an average of 21 text messages during the 12-week intervention (SD 17.62). Of the 843 messages that participants sent to the program, only 96 messages (11.3%, 96/843) used keywords. At 12 weeks, 40% (16/40) of participants were biochemically verified (87%, 35/40, follow-up rate). The majority of participants (85%, 30/35) reported being very satisfied or extremely satisfied with the program. CONCLUSIONS: The Vive sin Tabaco... ¡Decídete! smoking cessation mobile intervention was accepted by participants, generated high satisfaction and high text messaging interactivity, and resulted in a noteworthy cessation rate at the end of treatment. This intervention is a promising strategy for smoking cessation in Mexico. Additional testing as a formal randomized clinical trial appears warranted.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».