A Financial Incentives Program to Promote Smoking Cessation Among Recently Hospitalized Individuals: Feasibility and Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospitalization is an opportunity to engage underserved individuals in tobacco treatment who may not otherwise have access to it. Tobacco treatment interventions that begin during hospitalization and continue for at least 1 postdischarge month are effective in promoting smoking cessation. However, there is low usage of postdischarge tobacco treatment services. Financial incentives for smoking cessation are an intervention in which participants receive incentives, such as cash payments or vouchers for goods, to encourage individuals to stop smoking or to reward individuals for maintaining abstinence. OBJECTIVE: We sought to determine the feasibility and acceptability of a novel postdischarge financial incentive intervention that uses a smartphone application paired to measurements of exhaled carbon monoxide (CO) concentration levels to promote smoking cessation in individuals who smoke cigarettes. METHODS: We collaborated with Vincere Health, Inc. to tailor their mobile application that uses facial recognition features, a portable breath test CO monitor, and smartphone technology to deliver financial incentives to a participant's digital wallet after the completion of each CO test. The program includes 3 racks. Track 1: Noncontingent incentives for conducting CO tests. Track 2: Combination of noncontingent and contingent incentives for CO levels <10 parts per million (ppm). Track 3: Contingent incentives only for CO levels <10 ppm. After obtaining informed consent, we pilot-tested the program from September to November 2020 with a convenience sample of 33 hospitalized individuals at Boston Medical Center, a large safety-net hospital in New England. Participants received text reminders to conduct CO tests twice daily for 30 days postdischarge. We collected data on engagement, CO levels, and incentives earned. We measured feasibility and acceptability quantitatively and qualitatively at 2 and 4 weeks. RESULTS: Seventy-six percent (25/33) completed the program and 61% (20/33) conducted at least 1 breath test each week. Seven patients had consecutive CO levels <10 ppm during the last 7 days of the program. Engagement with the financial incentive intervention as well as in-treatment abstinence was highest in Track 3 that delivered financial incentives contingent on CO levels <10 ppm. Participants reported high program satisfaction and that the intervention helped motivate smoking cessation. Participants suggested increasing program duration to at least 3 months and adding supplemental text messaging to increase motivation to stop smoking. CONCLUSIONS: Financial incentives paired to measurements of exhaled CO concentration levels is a novel smartphone-based tobacco cessation approach that is feasible and acceptable. Future studies should examine the efficacy of the intervention after it is refined to add a counseling or text-messaging component.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».