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Enregistrement W3041302940 · doi:10.2196/17522

Mobile Social Network–Based Smoking Cessation Intervention for Chinese Male Smokers: Pilot Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3041302940 sur OpenAlexvenueno aff
Jinsong Chen, Elsie Ho, Yannan Jiang, Robyn Whittaker, Tingzhong Yang, Chris Bullen

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoking cessationRandomized controlled trialIntervention (counseling)MedicinePilot trialmHealthPhysical therapyPsychologyGerontologyPsychological interventionPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Around 2 million Chinese people, mostly men, die annually from tobacco-related diseases; yet, fewer than 8% of Chinese smokers ever receive any smoking cessation support. OBJECTIVE: This study aimed to test the preliminary effectiveness and feasibility for a mobile social network (WeChat)-based smoking cessation intervention (SCAMPI program) among Chinese male smokers. METHODS: Chinese male smokers aged 25-44 years were recruited online from WeChat, the most widely used social media platform in China. Individuals using other smoking cessation interventions or who lacked capacity to provide online informed consent were excluded. Participants were randomly assigned (1:1) to intervention or control groups. Neither participants nor researchers were masked to assignment. The trial was fully online. All data were collected via WeChat. The intervention group received access to the full-version SCAMPI program, a Chinese-language smoking cessation program based on the Behaviour Change Wheel framework and relevant cessation guidelines. Specific intervention functions used in the program include: planning to help users make quitting plans, calculator to record quitting benefits, calendar to record progress, gamification to facilitate quitting, information about smoking harms, motivational messages to help users overcome urges, standardized tests for users to assess their levels of nicotine dependence and lung health, as well as a social platform to encourage social support between users. The control group had access to a static WeChat page of contacts for standard smoking cessation care. Both groups received incentive credit payments for participating. The primary outcome was 30-day biochemically verified smoking abstinence at 6 weeks after randomization, with missing data treated as not quitting. Secondary outcomes were other smoking status measures, reduction of cigarette consumption, study feasibility (recruitment and retention rate), and acceptability of and satisfaction with the program. RESULTS: The program recorded 5736 visitors over a 13-day recruitment period. We recruited 80 participants who were randomly allocated to two arms (n=40 per arm). At 6 weeks, 36 of 40 (90%) intervention participants and 35 of 40 (88%) control participants provided complete self-reported data on their daily smoking status via WeChat. Biochemically verified smoking abstinence at 6 weeks was determined for 10 of 40 (25%) intervention participants and 2 of 40 (5%) control participants (RR=5, 95% CI 1.2-21.4, P=.03). In the intervention group, the calculator function, motivational messages, and health tests were underused (less than once per week per users). Participants rated their satisfaction with the intervention program as 4.56 out of 5.00. CONCLUSIONS: Our program is a novel, accessible, and acceptable smoking cessation intervention for Chinese male smokers. A future trial with a greater sample size and longer follow-up will identify if it is as effective as these preliminary data suggest. TRIAL REGISTRATION: ANZCTR registry, ACTRN12618001089224; https://tinyurl.com/y536n7sx. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-18071.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations38
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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