A community pharmacist-led smoking cessation intervention using a smartphone app (PharmQuit): A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
WHO supports the harnessing of mobile technologies to improve access to smoking cessation services. As such, this study evaluated the effectiveness of smoking cessation services provided by community pharmacists using PharmQuit compared with standard care. The study was a prospective, multicenter, randomized controlled trial that included 156 participants who were 18 years or older and smoked at least one cigarette daily for a month, were ready to quit, willing to participate, and had a smartphone. The study was performed at seven community pharmacies in three provinces in Thailand. Participants were allocated to the intervention (n = 78) and control groups (n = 78). Both groups received the usual smoking cessation services with pharmacotherapy and counseling from community pharmacists for 6 months. The intervention group received PharmQuit as an additional service. Both groups were scheduled for follow-up visits on days 7, 14, 30, 60, 120, and 180. The primary outcome was continuous abstinence rate on day 180. The secondary outcomes included 7-day point abstinence rate, number of cigarettes smoked per day, exhaled carbon monoxide levels, adherence rate to the program, and satisfaction with PharmQuit. An analysis using the intent-to-treat principle was performed. Smoking cessation rates and the number of cigarettes smoked per day were significantly higher during the follow-up visits in both groups (p < 0.05). However, there were no statistically significant differences between the two groups. The adherence rate to the smoking cessation program was higher in the intervention group than in the control group (74 days vs. 60 days, p > 0.05). The results showed the benefits of the contribution of community pharmacists. Although the inclusion of PharmQuit did not yield better results than pharmacists' counselling alone, it may help obtain better adherence to smoking cessation programs. Trial registration: Thai Clinical Trials Registry: TCTR20200925004 on September 25, 2020 -retrospectively registered, http://www.clinicaltrials.in.th/index.php?tp=regtrials&menu=trialsearch&smenu=fulltext&task=search&task2=view1&id=6841.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».