Mindfulness-Based Smoking Cessation Enhanced With Mobile Technology (iQuit Mindfully): Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mindfulness training shows promise for improving smoking cessation and lapse recovery, and between-session mobile health messages could enhance treatment engagement and effectiveness. Personalized, in-the-moment text messaging support could be particularly useful for low-income smokers with fewer smoking cessation resources. OBJECTIVE: This pilot study examined the feasibility of a text messaging program (iQuit Mindfully) as an adjunct to in-person Mindfulness-Based Addiction Treatment (MBAT) for smoking cessation. METHODS: A total of 71 participants were randomly assigned to MBAT (n=33) or iQuit Mindfully (n=38; MBAT + between-session text messages); of these, 70% (50/71) were African American, and 61% (43/71) had an annual household income of US $30,000 or less. All participants received 8 weekly therapist-led group counseling sessions, nicotine patches, and self-help materials. Outcomes were feasibility (attrition, engagement, and participants' ratings), participants' feedback regarding the text messaging intervention, and smoking cessation (assessed in person). RESULTS: Strong retention was achieved (76% [54/71] at the end of treatment, and 89% [63/71] at 1-month follow-up). In the iQuit Mindfully group, engagement was high (88% [29/33] indicated reading all or most texts, and 89% [34/38] engaged in interactive texting), and participants provided positive ratings (on a 1-10 scale, average rating for recommending the program to others was 8.4 [SD 2.5]). Participants indicated benefiting from the texts (eg, appreciating encouraging reminders, coping strategies, and social support) and suggested improvements (eg, more personalization). Overall, biochemically confirmed smoking cessation rates were 22% (12/55) at the end of treatment and 19% (12/62) at 1-month follow-up, with no differences between conditions. Living below the poverty level predicted worse cessation outcomes at 1-month follow-up among participants receiving in-person only treatment (P=.03) but not among those receiving iQuit Mindfully. CONCLUSIONS: Text messaging appears to be a feasible and acceptable modality for supporting mindfulness-based smoking cessation treatment. The availability of 24/7 text messaging might be particularly helpful for low-income smokers who have access to fewer cessation resources and experience significant day-to-day barriers to quitting. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03029819; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03029819.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».