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Enregistrement W3026984859 · doi:10.2196/formative.7570

A Digital Smoking Cessation Program for Heavy Drinkers: Pilot Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3026984859 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher W. Kahler, Amy M. Cohn, Catherine Costantino, Benjamin A. Toll, Nichea S. Spillane, Amanda L. Graham

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésSmoking cessationMedicineRandomized controlled trialPsychological interventionIntervention (counseling)PopulationPhysical therapyGerontologyEnvironmental healthPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Heavy drinking (HD) is far more common among smokers compared with nonsmokers and interferes with successful smoking cessation. Alcohol-focused smoking cessation interventions delivered by counselors have shown promise, but digital versions of these interventions—which could have far greater population reach—have not yet been tested. Objective This pilot randomized controlled trial aimed to examine the feasibility, acceptability, and effect sizes of an automated digital smoking cessation program that specifically addresses HD using an interactive web-based intervention with an optional text messaging component. Methods Participants (83/119, 69.7% female; 98/119, 82.4% white; mean age 38.0 years) were daily smokers recruited on the web from a free automated digital smoking cessation program (BecomeAnEX.org, EX) who met the criteria for HD: women drinking 8+ drinks/week or 4+ drinks on any day and men drinking 15+ drinks/week or 5+ drinks on any day. Participants were randomized to receive EX with standard content (EX-S) or an EX with additional content specific to HD (EX-HD). Outcomes were assessed by web-based surveys at 1 and 6 months. Results Participants reported high satisfaction with the website and the optional text messaging component. Total engagement with both EX-S and EX-HD was modest, with participants visiting the website a median of 2 times, and 52.9% of the participants enrolled to receive text messages. Participants in both the conditions showed substantial, significant reductions in drinking across 6 months of follow-up, with no condition effects observed. Although smoking outcomes tended to favor EX-HD, the condition effects were small and nonsignificant. A significantly smaller proportion of participants in EX-HD reported having a lapse back to smoking when drinking alcohol (7/58, 16%) compared with those in EX-S (18/61, 41%; χ21=6.2; P=.01). Conclusions This is the first trial to examine a digital smoking cessation program tailored to HD smokers. The results provide some initial evidence that delivering such a program is feasible and may reduce the risk of alcohol-involved smoking lapses. However, increasing engagement in this and other web-based interventions is a crucial challenge to address in future work. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT03068611; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03068611

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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