A Web-Based Intervention to Increase Smokers’ Intentions to Participate in a Cessation Study Offered at the Point of Lung Screening: Factorial Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Screen ASSIST is a cessation trial offered to current smokers at the point of lung cancer screening. Because of the unique position of promoting a prevention behavior (smoking cessation) within the context of a detection behavior (lung cancer screening), this study employed prospect theory to design and formatively evaluate a targeted recruitment video prior to trial launch. Objective The aim of this study was to identify which message frames were most effective at promoting intent to participate in a smoking cessation study. Methods Participants were recruited from a proprietary opt-in online panel company and randomized to a 2 (benefits of quitting vs risks of continuing to smoke at the time of lung screening; BvR) × 2 (gains of participating vs losses of not participating in a cessation study; GvL) message design experiment (N=314). The primary outcome was self-assessed intent to participate in a smoking cessation study. Message effectiveness and lung cancer risk perception measures were also collected. Analysis of variance examined the main effect of the 2 message factors and a least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) approach identified predictors of intent to participate in a multivariable model. A mediation analysis was conducted to determine the direct and indirect effects of message factors on intent to participate in a cessation study. Results A total of 296 participants completed the intervention. There were no significant differences in intent to participate in a smoking cessation study between message frames (P=.12 and P=.61). In the multivariable model, quit importance (P<.001), perceived message relevance (P<.001), and affective risk response (ie, worry about developing lung cancer; P<.001) were significant predictors of intent to participate. The benefits of quitting frame significantly increased affective risk response (Meanbenefits 2.60 vs Meanrisk 2.40; P=.03), which mediated the relationship between message frame and intent to participate (b=0.24; 95% CI 0.01-0.47; P=.03). Conclusions This study provides theoretical and practical guidance on how to design and evaluate proactive recruitment messages for a cessation trial. Based on our findings, we conclude that heavy smokers are more responsive to recruitment messages that frame the benefits of quitting as it increased affective risk response, which predicted greater intention to participate in a smoking cessation study.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».