Tailored Web-Based Smoking Interventions and Reduced Attrition: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing number of internet users presents an opportunity to deliver health interventions to large populations. Despite their potential, many web-based interventions, including those for smoking cessation, face high rates of attrition. Further consideration of how intervention features impact attrition is needed. OBJECTIVE: The aim of this systematic review is to investigate whether tailored web-based smoking cessation interventions for smokers are associated with reduced rates of attrition compared with active or passive untailored web-based interventions. The outcomes of interest were dropout attrition at 1-, 3-, 6-, and 12-month follow-ups. METHODS: Literature searches were conducted in May 2018 and updated in May 2020 on MEDLINE (Medical Literature Analysis and Retrieval System Online), PsycINFO (Psychological Information), EMBASE (Excerpta Medica dataBASE), CINAHL (Cumulated Index to Nursing and Allied Health Literature), Scopus, and the Cochrane Tobacco Addiction Group Specialized Register with the following search terms: smoking cessation, tailored, or web- or internet-based. Included studies were published in English before or in May 2020 using a randomized controlled trial design. Studies were restricted to those with web-based delivery, a tailored intervention group, an untailored control group, and a reported outcome of smoking cessation. Studies were assessed for methodological quality using the Cochrane Risk of Bias tool. Two reviewers independently extracted the study characteristics and the number of participants lost to follow-up for each treatment group. RESULTS: =28%) follow-ups. Subgroup analyses suggested that there was a statistically significant effect of tailoring between the active and passive subgroups at 1-month (P=.03), 3-month (P<.001), and 6-month (P=.02) follow-ups but not at 12-month follow-up (P=.25). CONCLUSIONS: The results suggest that tailoring of web-based smoking cessation interventions may not be associated with reduced rates of dropout attrition at 1-, 3-, 6-, or 12-month follow-ups. Significant differences between studies that include untailored active and passive control groups suggest that the role of tailoring may be more prominent when studies include a passive control group. These findings may be because of variability in the presence of additional features, the definition of smokers used, and the duration of smoking abstinence measured. Future studies should incorporate active web-based controls, compare the impact of different tailoring strategies, and include populations outside of the Western countries.
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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 | 0,026 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».