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Enregistrement W3047170673 · doi:10.2196/21784

Development of a Mobile Health Intervention with Personal Experiments for Smokers Who Are Ambivalent About Quitting: Formative Design and Testing

2020· article· en· W3047170673 sur OpenAlexvenueno aff
Jaimee L. Heffner, Sheryl L. Catz, Predrag Klasnja, Brooks Tiffany, Jennifer B. McClure

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteKaiser Permanente Washington Health Research InstituteUniversity of MichiganKaiser Permanente
Mots-clésmHealthSmoking cessationAbstinencePsychological interventionPsychologyFidelityAmbivalenceFormative assessmentIntervention (counseling)Applied psychologyClinical psychologyMedicineSocial psychologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The majority of cigarette smokers want to quit someday but are not ready to commit to long-term abstinence. However, available smoking cessation treatments are not well-suited to meet the needs of these ambivalent smokers. Low-cost, high-reach mobile health (mHealth) interventions may be a cost-efficient means of offering assistance to ambivalent smokers, yet there are currently no evidence-based options available for this group. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and preliminarily evaluate the core content for an mHealth program targeting adult smokers who are ambivalent about quitting. The core content consisted of a series of "personal experiments" similar to those tested as part of a counseling intervention in prior work, including brief cognitive or behavioral tasks designed to boost readiness for changing smoking behavior. METHODS: We conducted individual user interviews (N=3) to refine program content, and then conducted a one-arm pilot study (N=25) to assess user receptivity and the potential impact of the experiments on motivation and self-efficacy to quit or reduce smoking. RESULTS: In user interviews, participants liked the concept of the personal experiments. Participants in the pilot study found a medium-fidelity prototype to be highly acceptable. After watching a brief orientation video that explained how the program works, most participants (80%, 20/25) indicated that it sounded interesting, primarily because it did not require any commitment to quit. All participants (100%, 25/25) completed all 7 experiments, including a 24-hour quit attempt, although not all were able to refrain from smoking for a full day based on qualitative feedback on the experiment. The mean rating of usefulness of the overall program was 4.12 (SD 1.09) out of 5, and the average rating of the difficulty of the experiments was 2.16 (SD 1.18) out of 5. At the last assessment point, 92% (23/25) of the participants indicated that they were more interested in either quitting or cutting back than when they began the program, and 72% (18/25) said that if the program had included a free trial of nicotine replacement therapy, they would have used it to try to quit smoking. CONCLUSIONS: This formative work confirmed that ambivalent smokers are willing to use and will remain engaged with an mHealth intervention that employs the novel concept of personal experiments to enhance their motivation for and ability to quit smoking. The addition of action-oriented treatment (self-help and free nicotine replacement therapy, quitline referral) could further support users' efforts to stop smoking and remain quit.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,222 · 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 non 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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