Development of a WeChat-based Mobile Messaging Smoking Cessation Intervention for Chinese Immigrant Smokers: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking remains a major public health issue among Chinese immigrants. Smoking cessation programs that focus on this population are scarce and have a limited population-level impact due to their low reach. Mobile messaging interventions have the potential to reach large audiences and expand smokers' access to smoking cessation treatment. OBJECTIVE: This study describes the development of a culturally and linguistically appropriate mobile messaging smoking cessation intervention for Chinese immigrant smokers delivered via WeChat, the most frequently used social media platform among Chinese people globally. METHODS: This study had 2 phases. In phase 1, we developed a mobile message library based on social cognitive theory and the US Clinical Practice Guidelines for Treating Tobacco Use and Dependence. We culturally adapted messages from 2 social cognitive theory-based text messaging smoking cessation programs (SmokefreeTXT and Decídetexto). We also developed new messages targeting smokers who were not ready to quit smoking and novel content addressing Chinese immigrant smokers' barriers to quitting and common misconceptions related to willpower and nicotine replacement therapy. In phase 2, we conducted in-depth interviews with 20 Chinese immigrant smokers (including 7 women) in New York City between July and August 2021. The interviews explored the participants' smoking and quitting experiences followed by assessment of the text messages. Participants reviewed 17 text messages (6 educational messages, 3 self-efficacy messages, and 8 skill messages) via WeChat and rated to what extent the messages enhanced their motivation to quit, promoted confidence in quitting, and increased awareness about quitting strategies. The interviews sought feedback on poorly rated messages, explored participant preferences for content, length, and format, discussed their concerns with WeChat cessation intervention, and solicited recommendations for frequency and timing of messages. RESULTS: Overall, participants reported that the messages enhanced their motivation to quit, offered encouragement, and made them more informed about how to quit. Participants particularly liked the messages about the harms of smoking and strategies for quitting. They reported barriers to applying some of the quitting strategies, including coping with stress and staying abstinent at work. Participants expressed strong interest in the WeChat mobile messaging cessation intervention and commented on its potential to expand their access to smoking cessation treatment. CONCLUSIONS: Mobile messages are well accepted by Chinese immigrant smokers. Research is needed to assess the feasibility, acceptability, and efficacy of WeChat mobile messaging smoking cessation interventions for promoting abstinence among Chinese immigrant smokers.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».