A Smartphone App for Attentional Bias Retraining in Smokers: Mixed Methods Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking is a global health threat. Attentional bias influences smoking behaviors. Although attentional bias retraining has shown benefits and recent advances in technology suggest that attentional bias retraining can be delivered via smartphone apps, there is a paucity of research on this topic. OBJECTIVE: This study aims to address this gap by exploring the use of attentional bias retraining via a novel smartphone app using a mixed methods pilot study. In the quantitative phase, it is hypothesized that participants in the training group who undertake attentional bias retraining via the app should have decreased levels of attentional bias, subjective craving, and smoking frequency, compared with those in the control group who do not undertake attentional bias retraining. The qualitative phase explores how the participants perceive and experience the novel app. METHODS: In all, 10 adult smokers (3 females and 7 males) between the ages of 26 and 56 years (mean 34.4 years, SD 9.97 years) were recruited. The participants were randomly allocated to the training and control groups. In weeks 1 and 3, participants from both groups attempted the standard visual probe task and rated their smoking frequency and subjective craving. In week 2, the participants in the training group attempted the modified visual probe task. After week 3, participants from both groups were interviewed about their views and experiences of the novel app. RESULTS: The results of the quantitative analysis did not support this study's hypothesis. The qualitative data were analyzed using thematic analysis. The results yielded 5 themes: ease, helpfulness, unhelpful aspects, barriers, and refinement. CONCLUSIONS: Findings from the qualitative study were consistent with those from previous studies on health-related smartphone apps. The qualitative results were helpful in understanding the user perspectives and experiences of the novel app, indicating that future research in this innovative area is necessary.
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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».