Use of a Rapid Qualitative Method to Inform the Development of a Text Messaging Intervention for People With Serious Mental Illness Who Smoke: Formative Research Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with serious mental illness are disproportionately affected by smoking and face barriers to accessing smoking cessation treatments in mental health treatment settings. Text-based interventions are cost-effective and represent a widely accessible approach to providing smoking cessation support. OBJECTIVE: We aimed to identify key factors for adapting text-based cessation interventions for people with serious mental illness who smoke. METHODS: We recruited 24 adults from mental health programs who had a serious mental illness and currently smoked cigarettes or had quit smoking within the past 5 years. We then conducted virtual qualitative interviews between November 2020 and August 2021. Data were analyzed using the rapid thematic analytic approach. RESULTS: We identified the following 3 major themes: (1) interplay between smoking and having a serious mental illness, (2) social contextual factors of smoking in adults with serious mental illness, and (3) smoking and quitting behaviors similar to the general population. Participants reported barriers and facilitators to quitting across the 3 themes. Within the "interplay between smoking and having a serious mental illness" theme, barriers included smoking to manage stress and mental health symptoms, and facilitators to quitting included the awareness of the harm of smoking on mental health and patient-provider discussions on smoking and mental health. In the "social contextual factors of smoking in adults with serious mental illness" theme, barriers included high social acceptability of smoking among peers. Positive support and the combined social stigma of smoking and having a mental health condition outside of peer groups motivated individuals to quit. Some participants indicated that low exposure to other smokers during the COVID-19 pandemic helped them to engage in cessation efforts. In the "smoking and quitting behaviors similar to the general population" theme, barriers included smoking after eating, having coffee, drinking alcohol, and experiencing negative social support, and facilitators included health concerns, improvement in the general quality of life, and use of evidence-based tobacco treatments when available. CONCLUSIONS: People with serious mental illness often smoke to cope with intense emotional states, manage mental health symptoms, or maintain social bonds. Text message content emphasizing equally effective and less harmful ways for stress reduction and mental health symptom management may improve quit rates in individuals with serious mental illness.
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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 | 0,100 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».