Fact or Fiction? The Development and Evaluation of a Tobacco Virtual Health Tool
Notice bibliographique
Résumé
The virtual setting is an important setting for health promotion as individuals increasingly go online for health information and support. Yet, users can have difficulty finding valid, trustworthy, and user-friendly health information online. In 2022, we launched an interactive Fact or Fiction Tobacco virtual health tool. The virtual health tool uses evidence-informed tailored content to engage users and refer them to local tobacco cessation resources. The present paper describes the development, user testing, and evaluation of this tool. The Fact or Fiction virtual health tool was designed by tobacco cessation and health marketing experts and informed by health behaviour theories of change. The tool captures data on who is seeking health information, the user's stage of readiness to quit tobacco products, and whether they act by accessing referred resources. In 2021, we conducted two phases of user testing prior to marketing the tool publicly. After 7 weeks of marketing, we collected data on user interactions with the tool and evaluated the reach of the tool. Results from user testing found the tool to be engaging, easy to use, and quick to complete. Adaptations were made to simplify and condense text and include additional animations. During the first seven weeks of the tool being live, it reached 2306 users, and 38.7% of those users were current or occasional tobacco users. Users were classified based on their intention to quit. Bivariate analysis found that the tool was successful in driving tobacco users towards action as 21.2% tobacco users who were looking to quit and 8.8% of tobacco users who were not looking to quit clicked on local tobacco cessation resources. This virtual health tool is reaching the targeted population and providing tailored information needed at each stage of the continuum of health behaviour change. Among tobacco users looking to quit, this virtual health tool acts as a quick referral to local tobacco cessation resources.
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 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 | 0,047 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».