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Enregistrement W3050990409 · doi:10.2196/18583

A Mobile Health Intervention for Adolescents Exposed to Secondhand Smoke: Pilot Feasibility and Efficacy Study

2020· article· en· W3050990409 sur OpenAlexvenueno aff
Natalie Nardone, Jeremy Giberson, Judith J. Prochaska, Shonul Jain, Neal L. Benowitz

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San Francisco
Mots-clésCotininemHealthIntervention (counseling)MedicineText messageShort Message ServiceSecondhand smokeSocioeconomic statusBrief interventionFamily medicineEnvironmental healthNicotinePopulationPsychological interventionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Secondhand smoke (SHS) exposure in children and adolescents has adverse health effects. For adolescents of lower socioeconomic status (SES), exposure is widespread, evidenced in the measurement of urinary cotinine, a major metabolite of nicotine. Direct intervention with exposed children has been proposed as a novel method, yet there is minimal evidence of its efficacy. Combining this approach with a mobile health (mHealth) intervention may be more time and cost-effective and feasible for adolescent populations. OBJECTIVE: In this pilot study, we assessed the feasibility and preliminary evidence of efficacy of a 30-day text message-based mHealth intervention targeted at reducing SHS exposure in adolescent populations of low SES. METHODS: For the study, 14 nonsmoking and nonvaping participants between the ages of 12-21 years exposed to SHS were enrolled. The intervention consisted of a daily text message sent to the participants over the course of a month. Text message types included facts and information about SHS, behavioral methods for SHS avoidance, or true-or-false questions. Participants were asked to respond to each message within 24 hours as confirmation of receipt. Feasibility outcomes included completion of the 30-day intervention, receiving and responding to text messages, and feedback on the messages. Efficacy outcomes included a reduction in urinary cotinine, accuracy of true-or-false responses, and participants' perceptions of effectiveness. RESULTS: Of the 14 participants that were enrolled, 13 completed the intervention. Though not required, all participants had their own cell phones with unlimited text messaging plans. Of the total number of text messages sent to the 13 completers, 91% (372/407) of them received on-time responses. Participant feedback was generally positive, with most requesting more informational and true-or-false questions. In terms of efficacy, 54% (6/11) of participants reduced their cotinine levels (however, change for the group overall was not statistically significant (P=.33) and 45% (5/11) of participants increased their cotinine levels. Of the total number of true-or-false questions sent across all completers, 77% (56/73) were answered correctly. Participants' ratings of message effectiveness averaged 85 on a scale of 100. CONCLUSIONS: In this pilot study, the intervention was feasible as the majority of participants had access to a cell phone, completed the study, and engaged by responding to the messages. The efficacy of the study requires further replication, as only half of the participants reduced their cotinine levels. However, participants answered the majority of true-or-false questions accurately and reported that the messages were helpful.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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