Evaluating Outcomes of a Social Media–Based Peer and Clinician-Supported Smoking Cessation Program in Preventing Smoking Relapse: Mixed Methods Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking relapse prevention after completion of a smoking cessation program is highly germane to reducing smoking rates. OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the 1-year outcomes of a social media-based and peer and clinician-supported smoking cessation program on Facebook and examine communication patterns that could support smoking cessation and identify risk of relapse. METHODS: We used a mixed methods case study evaluation approach featuring a single-case holistic design. We recruited volunteers who signed up after successful completion of a 12-week clinical smoking cessation program in a general medicine department in Japan. Participants contemporaneously accessed a closed Facebook page, and we analyzed their posts including text and emoticons. We used joint display analysis, which involved iterative structuring and restructuring construct-specific tables with both types of data to find the most effective approach for integrating the quantitative results with the qualitative results of content analysis. RESULTS: One successful participant and 2 relapsed participants were analyzed to explore the specific patterns of postings prior to relapse. Decisive comments about quitting smoking were common among participants, but encouraging messages for peers were more common from the successful participant. Comments seeking social support and reassurance were warning signs of relapse. Conflicted comments also may be a warning sign of relapse risk. CONCLUSIONS: These findings based on a mixed methods case study of a social media platform supporting smoking cessation could be used to guide messaging in other online social networking service communities after a smoking cessation program to help reduce smoking relapse. TRIAL REGISTRATION: UMIN Clinical Trials Registry UMIN000031172; https://upload.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000035595.
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 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 | 0,020 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».