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Enregistrement W4296790466 · doi:10.2196/42553

A Text-Based Smoking Cessation Intervention for Sexual and Gender Minority Groups: Protocol for a Feasibility Trial

2022· article· en· W4296790466 sur OpenAlexvenueno aff
Irene Tamí‐Maury, Rebecca Klaff, Allison Hussin, Nathan Grant Smith, Shine Chang, Lorna H. McNeill, Lorraine R. Reitzel, Sanjay Shete, Lorien C. Abroms

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of Texas Health Science Center at HoustonNational Institutes of HealthCancer Prevention and Research Institute of Texas
Mots-clésSmoking cessationPsychological interventionTransgenderPopulationAbstinenceMedicineSexual minorityFamily medicineSexual orientationLesbianPsychologyNursingEnvironmental healthSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smoking among sexual and gender minority (SGM) groups, which include lesbian, gay, bisexual, transgender, and queer individuals, has been reported to be highly prevalent. This is attributed to several factors, including minority-specific stress and targeted tobacco marketing. Therefore, this population is at an increased risk for tobacco-related diseases. SMS text messaging programs have been found to be effective for smoking cessation and appeal to traditionally hard-to-reach populations over other interventions. It has also been suggested that targeted and tailored interventions could be more effective among SGM smokers because they can be designed to assure a safe, validating health care environment that enhances receptivity to cessation. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop SmokefreeSGM, a text-based smoking cessation program tailored to and tested among SGM smokers. METHODS: The study consists of three phases, culminating in a feasibility trial. In Phase 1, our research team will collaborate with a Community Advisory Board to develop and pretest the design of SmokefreeSGM. In Phase 2, the tailored text messaging program will be beta tested among 16 SGM smokers. Our research team will use a mixed-methods approach to collect and analyze data from participants who will inform the refinement of SmokefreeSGM. In Phase 3, a feasibility trial will be conducted among 80 SGM smokers either enrolled in SmokefreeSGM or SmokefreeTXT, the original text-based program developed by the National Cancer Institute for the general population. Our research team will examine recruitment, retention, and smoking abstinence rates at 1-, 3-, and 6-month follow-up. Additionally, a qualitative interview will be conducted among 32 participants to evaluate the feasibility and acceptability of the programs (SmokefreeSGM and SmokefreeTXT). RESULTS: This study received approval from The University of Texas Health Science Center at Houston Committee for the Protection of Human Subjects to begin research on August 21, 2020. Recruitment for the beta testing of SmokefreeSGM (Phase 2) began in January 2022. We estimate that the feasibility trial (Phase 3) will begin in September 2022 and that results will be available in December 2023. CONCLUSIONS: Findings from this research effort will help reduce tobacco-related health disparities among SGM smokers by determining the feasibility and acceptability of SmokefreeSGM, an SGM-tailored smoking cessation intervention. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05029362; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05029362. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/42553.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1000,018

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 Opus0,508
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,092 · 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 non 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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