Mindfulness-Based Smoking Cessation Delivered Through Telehealth and Text Messaging for Low-Income Smokers: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco use is the leading cause of preventable morbidity and mortality. Adults with low income and members of certain racial and ethnic minority groups are less likely to quit, and therefore, they experience profound tobacco-related health disparities. Mindfulness training can increase the rates of smoking cessation and lapse recovery, and telehealth and SMS text messaging have the potential to provide more accessible treatment. OBJECTIVE: This study aims to test the efficacy of delivering mindfulness-based smoking cessation treatment through text messaging (iQuit Mindfully) and telehealth (group videoconferencing), both as stand-alone interventions and in combination. In addition, it aims to examine the underlying mechanisms of mindfulness treatment. METHODS: In this 2×2 randomized controlled trial, participants are randomized into 1 of 4 groups based on assignment to iQuit Mindfully text messages (yes or no) and mindfulness videoconference groups (yes or no). The primary outcomes are biochemically verified smoking abstinence at 8, 12, and 24 weeks after the start of treatment. Secondary outcomes include the frequency of home mindfulness practice and self-reported levels of mindfulness, emotions, craving, withdrawal, dependence, self-efficacy, and social support. RESULTS: Recruitment, treatment, and assessment began in spring and summer 2021, and data collection is expected to continue through spring 2024. CONCLUSIONS: This project aims to improve smoking cessation outcomes for low-income, racially and ethnically diverse smokers through mindfulness-based telehealth group counseling and text messaging support. We also aim to advance the scientific study of the mechanisms of action of mindfulness treatment, which could inform the development of more efficacious and efficient treatments to reduce tobacco disparities. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT04965181; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04965181. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/35688.
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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 | 0,035 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,013 |
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 ».