MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3156653578 · doi:10.2196/27088

Effects of Providing Tailored Information About e-Cigarettes in a Web-Based Smoking Cessation Intervention: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3156653578 sur OpenAlexvenueno aff
Jan Mathis Elling, Rik Crutzen, Reinskje Talhout, Hein de Vries

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRijksinstituut voor Volksgezondheid en MilieuUniversiteit Maastricht
Mots-clésSmoking cessationMedicineRandomized controlled trialNicotine replacement therapyAbstinencePsychological interventionContext (archaeology)eHealthIntervention (counseling)CotinineFamily medicineNicotinePsychiatryHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is an ongoing debate whether electronic cigarettes (e-cigarettes) should be advocated for smoking cessation. Because of this uncertainty, information about the use of e-cigarettes for smoking cessation is usually not provided in governmental smoking cessation communications. However, there is an information need among smokers because despite this uncertainty, e-cigarettes are used by many smokers to reduce and quit tobacco smoking. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe the protocol of a randomized controlled trial that assesses the effect of providing tailored information about e-cigarettes compared to not providing this information on determinants of decision making and smoking reduction and abstinence. This information is provided in the context of a digital smoking cessation intervention. METHODS: A randomized controlled trial with a 6-month follow-up period will be conducted among adult smokers motivated to quit smoking within 5 years. Participants will be 1:1 randomized into either the intervention condition or control condition. In this trial, which is grounded on the I-Change model, participants in both conditions will receive tailored feedback on attitude, social influence, preparatory plans, self-efficacy, and coping plans. Information on 6 clusters of smoking cessation methods (face-to-face counselling, eHealth interventions, telephone counselling, group-based programs, nicotine replacement therapy, and prescription medication) will be provided in both conditions. Smokers in the intervention condition will also receive detailed tailored information on e-cigarettes, while smokers in the control condition will not receive this information. The primary outcome measure will be the number of tobacco cigarettes smoked in the past 7 days. Secondary outcome measures will include 7-day point prevalence tobacco abstinence, 7-day point prevalence e-cigarette abstinence, and determinants of decision making (ie, knowledge and attitude regarding e-cigarettes). All outcomes will be self-assessed through web-based questionnaires. RESULTS: This project is supported by a research grant of the National Institute for Public Health and the Environment (Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu). Ethical approval was granted by the Ethics Review Committee Health, Medicine and Life Sciences at Maastricht University (FHML-REC/2019/072). Recruitment began in March 2020 and was completed by July 2020. We enrolled 492 smokers in this study. The results are expected to be published in June 2021. CONCLUSIONS: The experimental design of this study allows conclusions to be formed regarding the effects of tailored information about e-cigarettes on decision making and smoking behavior. Our findings can inform the development of future smoking cessation interventions. TRIAL REGISTRATION: Dutch Trial Register Trial NL8330; https://www.trialregister.nl/trial/8330. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/27088.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,007
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0110,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0920,015

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,404 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetSmoking Behavior and Cessation→Travaux en français237 207→