Comparing Reminders Sent via SMS Text Messaging and Email for Improving Adherence to an Electronic Health Program: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background eHealth interventions can help people change behavior (eg, quit smoking). Reminders sent via SMS text messaging or email may improve the adherence to web-based programs and increase the probability of successful behavior change; however, it is unclear whether their efficiency is affected by the modality of the communication channel. Objective A 2-armed randomized control trial was conducted to compare the effect of providing reminders via SMS text messaging versus email on the adherence to an eHealth program for smoking cessation and on the probability to initiate a quit attempt. Methods Smokers were recruited via an internet-based advertisement. A total of 591 participants who diverted from intended use of the program (ie, failed to log on to a session) were automatically randomized to the experimental (SMS text messaging reminder, n=304) or the active comparator (email reminder, n=287) group. Results Unexpectedly, we found that the mode of reminder delivery did not significantly affect either the adherence, namely the number of completed program sessions, with the SMS text messaging reminder group showing a mean of 4.30 (SD 3.24) and the email reminder group showing a mean of 4.36 (SD 3.27) (t586=0.197, P=.84, and Cohen d=0.016), or the outcome, namely the quit smoking attempt rate (34.2% in the SMS text messaging group vs 31.7% in the email group; χ21=0.4, P=.52). Secondary analyses showed that age, gender, and education had significant effects on program adherence and education on the outcome. Moreover, we found a significant interaction effect between the mode of reminder delivery and gender on program adherence, suggesting that the effectiveness of SMS text message reminders might be different for females and males. However, this particular finding should be treated with care as it was based on post hoc subgroup analysis. Conclusions This study indicates that the modality of user reminders to log on increased neither the program adherence nor the probability of quitting smoking. This suggests that program developers may save costs using emails instead of SMS text messaging reminders. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT03276767; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/ NCT03276767
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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».