Mobile Phone Text Messages to Support People to Stop Smoking by Switching to Vaping: Codevelopment, Coproduction, and Initial Testing Study
Notice bibliographique
Résumé
Background SMS text messages are affordable, scalable, and effective smoking cessation interventions. However, there is little research on SMS text message interventions specifically designed to support people who smoke to quit by switching to vaping. Objective Over 3 phases, with vapers and smokers, we codeveloped and coproduced a mobile phone SMS text message program. The coproduction paradigm allowed us to collaborate with researchers and the community to develop a more relevant, acceptable, and equitable SMS text message program. Methods In phase 1, we engaged people who vape via Twitter and received 167 responses to our request to write SMS text messages for people who wish to quit smoking by switching to vaping. We screened, adjusted, refined, and themed the messages, resulting in a set of 95 that were mapped against the Capability, Opportunity, and Motivation–Behavior constructs. In phase 2, we evaluated the 95 messages from phase 1 via a web survey where participants (66/202, 32.7% woman) rated up to 20 messages on 7-point Likert scales on 9 constructs: being understandable, clear, believable, helpful, interesting, inoffensive, positive, and enthusiastic and how happy they would be to receive the messages. In phase 3, we implemented the final set of SMS text messages as part of a larger randomized optimization trial, in which 603 participants (mean age 38.33, SD 12.88 years; n=369, 61.2% woman) received SMS text message support and then rated their usefulness and frequency and provided free-text comments at the 12-week follow-up. Results For phase 2, means and SDs were calculated for each message across the 9 constructs. Those with means below the neutral anchor of 4 or with unfavorable comments were discussed with vapers and further refined or removed. This resulted in a final set of 78 that were mapped against early, mid-, or late stages of quitting to create an order for the messages. For phase 3, a total of 38.5% (232/603) of the participants provided ratings at the 12-week follow-up. In total, 69.8% (162/232) reported that the SMS text messages had been useful, and a significant association between quit rates and usefulness ratings was found (χ21=9.6; P=.002). A content analysis of free-text comments revealed that the 2 most common positive themes were helpful (13/47, 28%) and encouraging (6/47, 13%) and the 2 most common negative themes were too frequent (9/47, 19%) and annoying (4/47, 9%). Conclusions In this paper, we describe the initial coproduction and codevelopment of a set of SMS text messages to help smokers stop smoking by transitioning to vaping. We encourage researchers to use, further develop, and evaluate the set of SMS text messages and adapt it to target populations and relevant contexts.
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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».