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Enregistrement W2971853888 · doi:10.2196/15155

Social Media Intervention to Promote Smoking Treatment Utilization and Cessation Among Alaska Native People Who Smoke: Protocol for the Connecting Alaska Native People to Quit Smoking (CAN Quit) Pilot Study

2019· article· en· W2971853888 sur OpenAlexvenueno aff
Pamela S. Sinicrope, Kathryn R. Koller, Judith J. Prochaska, Christine A. Hughes, Martha J. Bock, Paul A. Decker, Christie A. Flanagan, Zoe T Merritt, Crystal D Meade, Abbie L Willetto, Ken Resnicow, Timothy K. Thomas, Christi A. Patten

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésSmoking cessationIntervention (counseling)Quit smokingSmokeMedicineProtocol (science)GerontologyEnvironmental healthSocial mediaNursingAlternative medicineEngineeringWaste managementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the high prevalence of tobacco use among Alaska Native (AN) people, tobacco cessation interventions developed specifically for this group are lacking. Social media hold promise as a scalable intervention strategy to promote smoking treatment utilization and cessation, given the barriers to treatment delivery (ie, geographic remoteness, limited funding, climate, and travel costs) in the state of Alaska (AK). Building on a longstanding tobacco control research partnership with the AK Tribal Health System, in this study, we are developing and pilot-testing a culturally relevant, Facebook (FB)-delivered intervention that incorporates a digital storytelling approach adapted from the effective Centers for Disease Control Tips from Former Smokers campaign. OBJECTIVE: This study aims to promote evidence-based smoking treatment (eg, state quitline and Tribal cessation programs) uptake and cessation among AN people. METHODS: This study fulfills the objectives for stage 1 of the National Institute on Drug Abuse behavioral integrative treatment development program. In stage 1a, we will use a mixed method approach to develop the FB intervention. Cultural variance and surface/deep structure frameworks will address the influence of culture in designing health messages. These developmental activities will include qualitative and quantitative assessments, followed by beta testing of proposed intervention content. In stage 1b, we will conduct a randomized pilot trial enrolling 60 AN adults who smoke. We will evaluate the feasibility, uptake, consumer response, and potential efficacy of the FB intervention compared with a control condition (quitline/treatment referral only). Primary outcome measures include feasibility and biochemically verified smoking abstinence at 1-, 3-, and 6-month follow-ups. Secondary outcomes will include self-reported smoking cessation treatment utilization and abstinence from tobacco/nicotine products. We will also explore interdependence (relationship orientation and collaborative efforts in lifestyle change) as a culturally relevant mediator of intervention efficacy. RESULTS: The study enrolled 40 participants for phase 1, with data saturation being achieved at 30 AN people who smoke and 10 stakeholders. For phase 2, we enrolled 40 participants. Qualitative assessment of proposed intervention content was completed with 30 AN smokers and 10 stakeholders. We are currently analyzing data from the quantitative assessment with 40 participants in preparation for the beta testing, followed by the randomized pilot trial. CONCLUSIONS: The project is innovative for its use of social media communication tools that are culturally relevant in a behavioral intervention designed to reach AN people statewide to promote smoking treatment utilization and cessation. The study will further advance tobacco cessation research in an underserved disparity group. If the pilot intervention is successful, we will have a blueprint to conduct a large randomized controlled efficacy trial. Our approach could be considered for other remote AN communities to enhance the reach of evidence-based tobacco cessation treatments. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15155.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,314
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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