Comparison of a Daily Smartphone App and Retrospective Questionnaire Measures of Adherence to Nicotine Replacement Therapy Among Pregnant Women: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Few studies have investigated how to best measure adherence to smoking cessation medications, but continuous usage measures are recommended. Objective In this first study of its kind, we compared methods for measuring adherence to nicotine replacement therapy (NRT) among pregnant women, investigating the completeness and validity of data collected from daily assessments using a smartphone app versus data collected from retrospective questionnaires. Methods Women aged ≥16 years who were daily smokers and <25 weeks pregnant were offered smoking-cessation counseling and encouraged to use NRT. For 28 days after setting a quit date (QD), women were asked to report NRT use daily to a smartphone app and to questionnaires administered in person or remotely at 7 and 28 days. For both data collection methods, we provided up to £25 (~US $30) as compensation for the time taken providing research data. Data completeness and NRT use reported to the app and in questionnaires were compared. For each method, we also correlated mean daily nicotine doses reported within 7 days of the QD with Day 7 saliva cotinine concentrations. Results Of the 438 women assessed for eligibility, 40 participated and 35 accepted NRT. More participants (31/35) submitted NRT usage data to the app by Day 28 (median 25, IQR 11 days) than completed the Day 28 questionnaire (24/35) or either of the two questionnaires (27/35). Data submitted to the app showed a lower reported duration of NRT use compared to that indicated in the questionnaire (median for app 24 days, IQR 10.25; median for questionnaire 28 days, IQR 4.75; P=.007), and there appeared to be specific cases of overreporting to the questionnaire. Mean daily nicotine doses between the QD and Day 7 were lower when calculated using app data (median for app 40 mg, IQR 52.1; median for questionnaire 40 mg, IQR 63.1; P=.001), and some large outliers were evident for the questionnaire. Mean daily nicotine doses, adjusted for cigarettes smoked, were not associated with cotinine concentrations for either method (app rs=0.184, P=.55; questionnaire rs=0.031, P=.92), but the small sample size meant that the analysis was likely underpowered. Conclusions Daily assessment of NRT use via a smartphone app facilitated more complete data (a higher response rate) than questionnaires, and reporting rates over 28 days were encouraging among pregnant women. App data had better face validity; retrospective questionnaires appeared to overestimate NRT use for some participants.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».