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Enregistrement W2945980763 · doi:10.2196/13436

Leveraging Positive Psychology to Support Smoking Cessation in Nondaily Smokers Using a Smartphone App: Feasibility and Acceptability Study

2019· article· en· W2945980763 sur OpenAlexvenueno aff
Bettina B. Hoeppner, Susanne S. Hoeppner, Hannah A. Carlon, Giselle K. Perez, Eric Helmuth, Christopher W. Kahler, John F. Kelly

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoking cessationSmartphone appmHealthPsychologyApplied psychologyClinical psychologyMedicineGerontologyPsychological interventionPsychiatryComputer scienceInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nondaily smoking is an increasingly prevalent smoking pattern that poses substantial health risks. OBJECTIVE: We tested the feasibility of using a smartphone app with positive psychology exercises to support smoking cessation in nondaily smokers. METHODS: In this prospective, single-group pilot study, nondaily smokers (n=30) used version 1 of the Smiling Instead of Smoking (SiS) app for 3 weeks while undergoing a quit attempt. The app assigned daily happiness exercises, provided smoking cessation tools, and made smoking cessation information available. Participants answered surveys at baseline and 2, 6, 12, and 24 weeks after their chosen quit day and participated in structured user feedback sessions 2 weeks after their chosen quit day. RESULTS: App usage during the prescribed 3 weeks of use was high, with an average 84% (25.2/30) of participants using the app on any given day. App use was largely driven by completing happiness exercises (73%, 22/30) of participants per day), which participants continued to complete even after the end of the prescribed period. At the end of prescribed use, 90% (27/30) of participants reported that the app had helped them during their quit attempt, primarily by reminding them to stay on track (83%, 25/30) and boosting their confidence to quit (80%, 24/30) and belief that quitting was worthwhile (80%, 24/30). Happiness exercises were rated more favorably than user-initiated smoking cessation tools, and 80% (24/30) of participants proactively expressed in interviews that they liked them. App functionality to engage social support was not well received. Functionality to deal with risky times was rated useful but was rarely used. Within-person changes from baseline to the end of prescribed use were observed for several theorized mechanisms of behavior change, all in the expected direction: confidence increased (on a 0-100 scale, internal cues: b=16.7, 95% CI 7.2 to 26.3, P=.001; external cues: b=15.8, 95% CI 5.4 to 26.1, P=.004), urge to smoke decreased (on a 1-7 scale, b=-0.8, 95% CI -1.3 to -0.3, P=.002), and perceptions of smoking became less positive (on a 1-5 scale, psychoactive benefits: b=-0.5, 95% CI -0.9 to -0.2, P=.006; pleasure: b=-0.4, 95% CI -0.7 to -0.01, P=.03; on a 0-100 scale, importance of pros of smoking: b=-11.3, 95% CI -18.9 to -3.8, P=.004). Self-reported abstinence rates were 40% (12/30) and 53% (16/30) of participants 2 and 24 weeks post quit, respectively, with 30% (9/30) biochemically validated as abstinent 2 weeks post quit. CONCLUSIONS: A smartphone app using happiness exercises to aid smoking cessation was well received by nondaily smokers. Given the high nonadherence and dropout rates for technology-delivered interventions reported in the literature, the high engagement with positive psychology exercises is noteworthy. Observed within-person changes and abstinence rates are promising and warrant further development of this app.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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