MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3023919462 · doi:10.2196/17337

Perceptions About Mindfulness and Text Messaging for Smoking Cessation in Vietnam: Results From a Qualitative Study

2020· article· en· W3023919462 sur OpenAlexvenueno aff
Van Vuong, Claire A. Spears, Hoàng Văn Minh, Jidong Huang, Pamela Redmon, Nguyen Xuan Long, Michael P. Eriksen

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of Health
Mots-clésSmoking cessationVietnameseTranstheoretical modelFocus groupPsychological interventionMindfulnessMedicineIntervention (counseling)PsychologyQualitative researchClinical psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With 15.6 million smokers, Vietnam is one of the top 10 largest cigarette-consuming countries in the world. Unfortunately, smoking cessation programs are still scarce in Vietnam. Mindfulness-based and text messaging-based interventions have been increasingly used in smoking cessation studies in developed countries, with promising results. Given the exponential growth of mobile phone usage in Vietnam in recent years, mobile health interventions could be a potential strategy to increase smoking cessation in Vietnam. However, substantial cultural adaptations are needed to optimize the effectiveness of these interventions among Vietnamese smokers. OBJECTIVE: This study aims to involve qualitative research to inform the development of a mindfulness-based text messaging smoking cessation intervention for Vietnamese smokers. METHODS: A total of 10 focus groups were conducted with 71 Vietnamese male smokers aged between 18 and 65 years (5-9 participants per focus group). Overall, 5 focus groups were conducted with smokers who had the intention to quit (ie, preparation stage of change in the transtheoretical model), and 5 focus groups were conducted with smokers who did not have the intention to quit (contemplation or precontemplation stage). The focus groups were audio recorded, transcribed verbatim, and analyzed using NVivo 12 software (QSR International). RESULTS: The major themes included smoking triggers, barriers and facilitators for quitting, the perceptions of text messaging and mindfulness approaches for smoking cessation, and suggestions for the development of a text messaging-based smoking cessation program. Common smoking triggers included stress, difficulties concentrating, and fatigue. Frequently encountering other people who were smoking was a common barrier to quitting. However, participants indicated that concerns about the harmful effects of smoking on themselves and their wives and children, and encouragement from family members could motivate them to quit. The participants preferred diverse message content, including information about the consequences of smoking, encouragement to quit, and tips to cope with cravings. They suggested that text messages be clear and concise and use familiar language. Most smokers perceived that mindfulness training could be useful for smoking cessation. However, some suggested that videos or in-person training may also be needed to supplement teaching mindfulness through text messages. CONCLUSIONS: This study provides important insights to inform the development of a text messaging-based smoking cessation program that incorporates mindfulness for Vietnamese male smokers. The results could also be useful for informing similar programs in other low- and middle-income countries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealth→Même sujetSmoking Behavior and Cessation→Travaux en français237 207→