Design and Development of Smoking Cessation Apps Based on Smokers’ and Providers’ Perspectives in China: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although there are more than 60 smartphone apps for smoking cessation in China, many of them do not include the content and features that health care professionals and smokers prefer-which may make them impractical, unengaging, and ineffective. Therefore, we investigated both health care providers' and smokers' preferences for features of future smoking cessation apps. OBJECTIVE: This study aimed to investigate Chinese health care providers' and smokers' desired features of a smoking cessation app, with the goal of providing design recommendations for app designers and researchers. METHODS: Both Chinese smokers who own smartphones (n=357) and Chinese health care providers (n=224) responded to a survey collecting data on their sociodemographic characteristics and opinions on the importance of 20 smoking cessation app design features studied in previous US research. RESULTS: Chinese health care providers expressed strong support of smoking cessation apps on a number of attitude indicators (range 153/224, 68.3% to 204/224, 91.1%). They rated nearly all (18/20) features as very or extremely important (range 52.2%-83.4%) and rated nearly all features (17/20) as more important than the smokers did. More than 60% of smokers rated the following 4 features as very or extremely important: allow sharing the process of smoking cessation with family members and friends (216/319, 67.7%), helping smokers track their progress (such as the amount of smoking per day; 213/319, 66.8%), helping with the side effects of medications and nicotine withdrawal symptoms (201/319, 63.0%), and adapting to ongoing needs and interests of smokers (194/319, 60.8%). Contrary to a similar study of US smokers and health care providers, Chinese smokers and providers rated reputation and ability to communicate with family members and friends as important features, whereas Chinese smokers rated privacy and security as less important. CONCLUSIONS: The design of future smoking cessation and health behavior change apps should consider perspectives of both providers and smokers as well as the role of culture.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».