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Enregistrement W4281677373 · doi:10.2196/38905

An Integrated mHealth App for Smoking Cessation in Black Smokers With Anxiety: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4281677373 sur OpenAlexvenueno aff
Michael S. Businelle, Lorra Garey, Matthew W. Gallagher, Emily T. Hébert, Anka A. Vujanovic, Adam C. Alexander, Krista Kezbers, Cameron T. Matoska, Jillian Robison, Audrey Montgomery, Michael J. Zvolensky

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Cancer InstituteStrongNational Institute on Drug AbuseUniversity of Oklahoma
Mots-clésSmoking cessationMedicinemHealthAnxietyPopulationRandomized controlled trialStressorClinical psychologyPhysical therapyPsychological interventionPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Black smokers have greater difficulty in quitting and higher rates of smoking-related diseases and disabilities than the general population. The smoking disparities experienced by this group are, in part, a consequence of multiple chronic life stressors (eg, racial discrimination) that engender increased exposure to interoceptive stress symptoms (eg, anxiety), which can ultimately lead to smoking as a means of immediate emotion regulation. OBJECTIVE: This study aimed to culturally adapt and initially test a novel mobile intervention (ie, Mobile Anxiety Sensitivity Program for Smoking [MASP]) that targets anxiety sensitivity (AS; a proxy for difficulty and responsivity to interoceptive stress) among Black smokers. The MASP intervention is culturally informed to address interoceptive stress management difficulties among Black smokers and is thus hypothesized to facilitate smoking cessation. METHODS: In phase 1, a total of 25 Black smokers with elevated AS will be administered MASP for 6 weeks. Following the completion of phase 1, we will further refine the MASP based on qualitative and quantitative data from participants to produce the final MASP iteration. In phase 2, a total of 200 Black smokers with elevated AS will be enrolled and randomly assigned to receive nicotine replacement therapy and either the smartphone-based National Cancer Institute QuitGuide app for standard mobile smoking cessation treatment or the MASP intervention. All participants in phases 1 and 2 will be enrolled remotely and will complete a web-based study screener; smartphone-based baseline assessment; daily smartphone-based ecological momentary assessments for 6 weeks; phone-based end-of-treatment qualitative interviews; and smartphone-based follow-up assessments at postbaseline weeks 1, 2 (quit date), 3, 4, 5, 6, 28, and 54 (weeks 28 and 54 follow-ups will be completed by phase 2 participants only). The MASP intervention is intended to offset barriers to treatment and encourage treatment engagement via smartphones. RESULTS: This project was funded in September 2020. Phase 1 data collection began in January 2022. Phase 2 data collection is scheduled to begin in July 2022. CONCLUSIONS: If successful, data from this study will support culturally informed treatment approaches for Black smokers and, pending findings of efficacy, provide an evidence-based mobile intervention for smoking cessation that is ready for dissemination and implementation. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04838236; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04838236. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/38905.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,006
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1070,012

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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