Predicting smoking cessation, reduction and relapse six months after using the Stop-Tabac app for smartphones: a machine learning analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An analysis of predictors of smoking behaviour among users of smoking cessation apps can provide useful information beyond what is already known about predictors in other contexts. Therefore, the aim of the present study was to identify the best predictors of smoking cessation, smoking reduction and relapse six months after starting to use the smartphone app Stop-Tabac. METHOD: Secondary analysis of 5293 daily smokers from Switzerland and France who participated in a randomised trial testing the effectiveness of this app in 2020, with follow-up at one and six months. Machine learning algorithms were used to analyse the data. The analyses for smoking cessation included only the 1407 participants who responded after six months; the analysis for smoking reduction included only the 673 smokers at 6-month follow-up; and the analysis for relapse at 6 months included only the 502 individuals who had quit smoking after one month. RESULTS: Smoking cessation after 6 months was predicted by the following factors (in this order): tobacco dependence, motivation to quit smoking, frequency of app use and its perceived usefulness, and nicotine medication use. Among those who were still smoking at follow-up, reduction in cigarettes/day was predicted by tobacco dependence, nicotine medication use, frequency of app use and its perceived usefulness, and e-cigarette use. Among those who had quit smoking after one month, relapse after six months was predicted by intention to quit, frequency of app use, perceived usefulness of the app, level of dependence and nicotine medication use. CONCLUSION: Using machine learning algorithms, we identified independent predictors of smoking cessation, smoking reduction and relapse. Studies on the predictors of smoking behavior among users of smoking cessation apps may provide useful insights for the future development of these apps and future experimental studies. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry: ISRCTN11318024, 17 May 2018. http://www.isrctn.com/ISRCTN11318024 .
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».