The Use of Web-Based Support Groups Versus Usual Quit-Smoking Care for Men and Women Aged 21-59 Years: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Existing smoking cessation treatments are challenged by low engagement and high relapse rates, suggesting the need for more innovative, accessible, and interactive treatment strategies. Twitter is a Web-based platform that allows people to communicate with each other throughout the day using their phone. OBJECTIVE: This study aims to leverage the social media platform of Twitter for fostering peer-to-peer support to decrease relapse with quitting smoking. Furthermore, the study will compare the effects of coed versus women-only groups on women's success with quitting smoking. METHODS: The study design is a Web-based, three-arm randomized controlled trial with two treatment arms (a coed or women-only Twitter support group) and a control arm. Participants are recruited online and are randomized to one of the conditions. All participants will receive 8 weeks of combination nicotine replacement therapy (patches plus their choice of gum or lozenges), serial emails with links to Smokefree.gov quit guides, and instructions to record their quit date online (and to quit smoking on that date) on a date falling within a week of initiation of the study. Participants randomized to a treatment arm are placed in a fully automated Twitter support group (coed or women-only), paired with a buddy (matched on age, gender, location, and education), and encouraged to communicate with the group and buddy via daily tweeted discussion topics and daily automated feedback texts (a positive tweet if they tweet and an encouraging tweet if they miss tweeting). Recruited online from across the continental United States, the sample consists of 215 male and 745 female current cigarette smokers wanting to quit, aged between 21 and 59 years. Self-assessed follow-up surveys are completed online at 1, 3, and 6 months after the date they selected to quit smoking, with salivary cotinine validation at 3 and 6 months. The primary outcome is sustained biochemically confirmed abstinence at the 6-month follow-up. RESULTS: From November 2016 to September 2018, 960 participants in 36 groups were recruited for the randomized controlled trial, in addition to 20 participants in an initial pilot group. Data analysis will commence soon for the randomized controlled trial based on data from 896 of the 960 participants (93.3%), with 56 participants lost to follow-up and 8 dropouts. CONCLUSIONS: This study combines the mobile platform of Twitter with a support group for quitting smoking. Findings will inform the efficacy of virtual peer-to-peer support groups for quitting smoking and potentially elucidate gender differences in quit rates found in prior research. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02823028; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02823028. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/16417.
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 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 | 0,032 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,015 |
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 ».