Effectiveness of a Motivational Smoking Reduction Strategy Across Socioeconomic Status and Stress Levels
Notice bibliographique
Résumé
Smoking consequences are seen disproportionately among low-SES smokers. We examine the self-regulatory strategy of mental contrasting with implementation intentions (MCII) as a smoking reduction tool and whether its effectiveness depends on subjective-SES. This pre-registered online experiment comprised a pre-screening, baseline survey, and follow-up. Participants reported past-week smoking, subjective-SES, perceived stress, and were randomized to an active control (n = 161) or MCII condition (n = 164). Data were collected via MTurk, during the U.S.’ initial wave of COVID-19. Participants were moderate-to-heavy smokers open to reducing or quitting. The primary outcome was self-reported smoking reduction, computed as the difference between recent smoking at baseline and follow-up. The secondary outcome was cessation, operationalized as self-reported 7-day point-prevalence abstinence at follow-up. Among those low—but not high—in subjective-SES, MCII (vs. control) improved smoking reduction by an average of 1.09 fewer cigarettes smoked per day, though this effect was not conclusive (p = 0.11). Similarly, quitting was descriptively more likely for those in the MCII than control condition, but the effect was non-significant (p = 0.11). Per an exploratory analysis, we observed that stress significantly moderated the condition effect (p = 0.01), such that MCII (vs. control) facilitated reduction among those experiencing high (p = 0.03), but not low stress (p = 0.15). Consistent with prior findings that MCII works best in vulnerable populations, MCII may be more effective for smoking reduction among high-stress than low-stress individuals. These findings contribute to growing research on income-related health disparities and smoking behavior change tools.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».