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Enregistrement W4385294813 · doi:10.2196/47662

Monitoring Cigarette Smoking and Relapse in Young Adults With and Without Remote Biochemical Verification: Randomized Brief Cessation Study

2023· article· en· W4385294813 sur OpenAlexvenueno aff
Erin A. McClure, Nathaniel L. Baker, Kyle J. Walters, Rachel L. Tomko, Matthew J. Carpenter, Elizabeth Bradley, Lindsay M. Squeglia, Kevin M. Gray

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismUniversity of South CarolinaHollings Cancer Center, Medical University of South CarolinaNational Center for Advancing Translational SciencesCollege of CharlestonNational Institute on Drug AbuseMedical University of South Carolina
Mots-clésAbstinenceSmoking cessationMedicineRandomized controlled trialPsychological interventionCotinineNicotinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Technological advancements to study young adult smoking, relapse, and to deliver interventions remotely offer conceptual appeal, but the incorporation of technological enhancement must demonstrate benefit over traditional methods without adversely affecting outcomes. Further, integrating remote biochemical verification of smoking and abstinence may yield value in the confirmation of self-reported smoking, in addition to ecologically valid, real-time assessments. OBJECTIVE: The goal of this study was to evaluate the impact of remote biochemical verification on 24-hour self-reported smoking and biochemical verification agreement, retention, compliance with remote sessions, and abstinence during a brief, 5-week cessation attempt and relapse monitoring phase. METHODS: Participants (N=39; aged 18-25 years; mean age 21.6, SD 2.1 years; n=22, 56% male; n=29, 74% White) who smoked cigarettes daily engaged in a 5-week cessation and monitoring study (including a 48-hour quit attempt and provision of tobacco treatment in the form of nicotine replacement therapy, brief cessation counseling, and financial incentives for abstinence during the 2-day quit attempt only). Smoking (cigarettes per day) was self-reported through ecological momentary assessment (EMA) procedures, and participants were randomized to either (1) the inclusion of remote biochemical verification (EMA + remote carbon monoxide [rCO]) 2× per day or (2) in-person, weekly CO (wCO). Groups were compared on the following outcomes: (1) agreement in self-reported smoking and breath carbon monoxide (CO) at common study time points, (2) EMA session compliance, (3) retention in study procedures, and (4) abstinence from smoking during the 2-day quit attempt and at the end of the 5-week study. RESULTS: No significant differences were demonstrated between the rCO group and the wCO (weekly in-person study visit) group on agreement between 24-hour self-reported smoking and breath CO (moderate to poor), compliance with remote sessions, or retention, though these outcomes numerically favored the wCO group. Abstinence was numerically higher in the wCO group after the 2-day quit attempt and significantly different at the end of treatment (day 35), favoring the wCO group. CONCLUSIONS: Though study results should be interpreted with caution given the small sample size, findings suggest that the inclusion of rCO breath added to EMA compared to EMA with weekly, in-person CO collection in young adults did not yield benefit and may have even adversely affected outcomes. Our results suggest that technological advancements may improve data accuracy through objective measurement but may also introduce barriers and burdens and could result in higher rates of missing data. The inclusion of technology to inform smoking cessation research and intervention delivery among young adults should consider (1) the research question and necessity of biochemical verification and then (2) how to seamlessly incorporate monitoring into personalized and dynamic systems to avoid the added burden and detrimental effects to compliance and honesty in self-report.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,344 · 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 randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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