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Enregistrement W4389086956 · doi:10.2196/52398

A Christian Faith-Based Facebook Intervention for Smoking Cessation in Rural Communities (FAITH-CORE): Protocol for a Community Participatory Development Study

2023· article· en· W4389086956 sur OpenAlexvenueno aff
Pravesh Sharma, Brianna Tranby, Celia Kamath, Tabetha A. Brockman, Anne I. Roche, Christopher J. Hammond, LaPrincess C. Brewer, Pamela S. Sinicrope, N. Kay Lenhart, Brian Quade, Nate Abuan, Martin Halom, J. Erin Staples, Christi A. Patten

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesCenter for Clinical and Translational Science, Mayo Clinic
Mots-clésSmoking cessationQuitlineMedicinePsychological interventionCommunity-based participatory researchIntervention (counseling)Participatory action researchEnvironmental healthNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tobacco smoking remains the leading cause of preventable morbidity and mortality in the United States, with significant rural-urban disparities. Adults who live in rural areas of the United States have among the highest tobacco smoking rates in the nation and experience a higher prevalence of smoking-related deaths and deaths due to chronic diseases for which smoking is a causal risk factor. Barriers to accessing tobacco use cessation treatments are a major contributing factor to these disparities. Adults living in rural areas experience difficulty accessing tobacco cessation services due to geographical challenges, lack of insurance coverage, and lack of health care providers who treat tobacco use disorders. The use of digital technology could be a practical answer to these barriers. OBJECTIVE: This report describes a protocol for a study whose main objectives are to develop and beta test an innovative intervention that uses a private, moderated Facebook group platform to deliver peer support and faith-based cessation messaging to enhance the reach and uptake of existing evidence-based smoking cessation treatment (EBCT) resources (eg, state quitline coaching programs) for rural adults who smoke. METHODS: We will use the Integrated Theory of Health Behavior Change, surface or deep structure frameworks to guide intervention development, and the community-based participatory research (CBPR) approach to identify and engage with community stakeholders. The initial content library of moderator postings (videos and text or image postings) will be developed using existing EBCT material from the Centers for Disease Control and Prevention Tips from Former Smokers Campaign. The content library will feature topics related to quitting smoking, such as coping with cravings and withdrawal and using EBCTs with faith-based message integration (eg, Bible quotes). A community advisory board and a community engagement studio will provide feedback to refine the content library. We will also conduct a beta test of the intervention with 15 rural adults who smoke to assess the recruitment feasibility and preliminary intervention uptake such as engagement, ease of use, usefulness, and satisfaction to further refine the intervention based on participant feedback. RESULTS: The result of this study will create an intervention prototype that will be used for a future randomized controlled trial. CONCLUSIONS: Our CBPR project will create a prototype of a Facebook-delivered faith-based messaging and peer support intervention that may assist rural adults who smoke to use EBCT. This study is crucial in establishing a self-sufficient smoking cessation program for the rural community. The project is unique in using a moderated social media platform providing peer support and culturally relevant faith-based content to encourage adult people who smoke to seek treatment and quit smoking. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/52398.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,010

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 Opus0,648
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,036 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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