Dropout and Abstinence Outcomes in a National Text Messaging Smoking Cessation Intervention for Pregnant Women, SmokefreeMOM: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population-level text messaging smoking cessation interventions may reduce racial and ethnic differences in smoking among pregnant women. OBJECTIVE: Our objective was to examine racial and ethnic differences in dropout, response, and abstinence rates among users of a US national, publicly available text messaging cessation intervention targeting pregnant women, SmokefreeMOM. METHODS: Participants were online subscribers to SmokefreeMOM who set a prospective quit date within the 9 months before their due date. We examined demographics, smoking frequency, number of cigarettes smoked per day, and prequit time (up to 14 days of preparation time before quit date) as correlates of response rate and abstinence at 8 time points: quit date, day 7, day 14, day 21, day 28, day 35, day 42 (intervention end), and day 72 (1-month follow-up). We conducted survival analysis of time from quit date to dropout by race and ethnicity. RESULTS: The mean age of the analytic sample of 1288 users was 29.46 (SD 7.11) years. Of these, 65.81% (848/1288) were white, 16.04% (207/1288) were black, 8.86% (114/1288) were Latina, and 9.29% (120/1288) were multiracial, American Indian/Alaska Native, Native Hawaiian Pacific Islander, or other; 82.68% (1065/1288) had some college education or less. Point-prevalence abstinence was 14.51% (157/1082) on quit day, 3.51% (38/1082) at intervention end, and 1.99% (21/1053) at 1-month follow-up. Black users (hazard ratio 0.68, 95% CI 0.51-0.91) and those with a high school degree or less (hazard ratio 0.66, 95% CI 0.49-0.89) or some college education (hazard ratio 0.75, 95% CI 0.57-0.99) were less likely to drop out than whites or users with a bachelor's degree or higher. Response and abstinence rates were similar across race, ethnicity, and education. CONCLUSIONS: Enrollment was low among racial and ethnic minority women but high among less-educated women. Abstinence at intervention end and 1-month follow-up was lower than that in controlled trials of text messaging cessation interventions for pregnant women (range 7%-20%). Increasing the reach, engagement, and effectiveness of SmokefreeMOM, especially among women with high rates of smoking during pregnancy, must be prioritized.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».