Smartband-Based Automatic Smoking Detection and Real-time Mindfulness Intervention: Protocol for a Feasibility Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking is the leading cause of preventable death in the United States. Smoking cessation interventions delivered by smartphone apps are a promising tool for helping smokers quit. However, currently available smartphone apps for smoking cessation have not exploited their unique potential advantages to aid quitting. Notably, few to no available apps use wearable technologies, most apps require users to self-report their smoking, and few to no apps deliver treatment automatically contingent upon smoking. OBJECTIVE: This pilot trial tests the feasibility of using a smartband and smartphone to monitor and detect smoking and deliver brief mindfulness interventions in real time to reduce smoking. METHODS: Daily smokers (N=100, ≥5 cigarettes per day) wear a smartband for 60 days to monitor and detect smoking, notify them about their smoking events in real time, and deliver real-time brief mindfulness exercises triggered by detected smoking events or targeted at predicted smoking events. Smokers set a quit date at 30 days. A three-step intervention to reduce smoking is tested. First, participants wear a smartband to monitor and detect smoking, and notify them of smoking events in real time to bring awareness to smoking and triggers for 21 days. Next, a "mindful smoking" exercise is triggered by detected smoking events to bring a clear recognition of the actual effects of smoking for 7 days. Finally, after their quit date, a "RAIN" (recognize, allow, investigate, nonidentification) exercise is delivered to predicted smoking events (based on the initial 3 weeks of tracking smoking data) to help smokers learn to work mindfully with cravings rather than smoke for 30 days. The primary outcomes are feasibility measures of treatment fidelity, adherence, and acceptability. The secondary outcomes are smoking rates at end of treatment. RESULTS: Recruitment for this trial started in May 2021 and will continue until November 2021 or until enrollment is completed. Data monitoring and management are ongoing for enrolled participants. The final 60-day end of treatment data is anticipated in January 2022. We expect that all trial results will be available in April 2022. CONCLUSIONS: Findings will provide data and information on the feasibility of using a smartband and smartphone to monitor and detect smoking and deliver real-time brief mindfulness interventions, and whether the intervention warrants additional testing for smoking cessation. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03995225; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03995225. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/32521.
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 | 0,018 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,017 |
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 ».