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Enregistrement W4394833357 · doi:10.2196/54684

Feasibility and Acceptability of a Mobile Game to Support Smoking Cessation: Repeated Measures Study

2024· article· en· W4394833357 sur OpenAlexvenueno aff
Shelby Goodwin, Jessica A. Nastasi, Schyler T Newman, Darion Rapoza, Bethany R. Raiff

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésPreprintSmoking cessationMedicinePsychologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Approximately half of smokers attempt to quit, but 90% of these attempts fail. Video game–based interventions have the potential to address common barriers to evidence-based smoking cessation treatment, including high cost, lack of health care access, and low engagement. Objective The purpose of this study was to evaluate the feasibility and acceptability of a video game–based smoking cessation intervention called Inspired and its impact on the 7-day smoking point prevalence at the 30-day follow-up. Methods US adults (n=48) were recruited via the web to use Inspired on their smartphones for 7 weeks. The object of the game was to defend a healing tree against attackers. Levels of the game were unlocked twice daily when participants self-reported the number of cigarettes they smoked since the previous entry. Completion of the levels awarded players in-game currency, which could strengthen in-game abilities. Participants received additional in-game rewards to aid gameplay by submitting either smoking self-reports only or self-reports indicating abstinence, determined through random assignment. In addition, participants completed a web-based survey at intake, week 4, week 7, and the 30-day follow-up. Results Of the 48 participants, who had an average age of 39.8 (SD 10.7) years, 27 (56%) were female, 4 (8%) Hispanic, 37 (77%) White, and 27 (56%) employed; 26 (54%) earned Conclusions These results support the acceptability of Inspired. Although high dropout rates prevent conclusions on feasibility, a subset of the participants responded favorably. Scalable and accessible video game–based smoking cessation interventions could be the key to addressing the foremost cause of preventable morbidity and mortality in the United States. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT03929003; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03929003

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,322 · 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 non 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

Citations2
Publié2024
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Résumé présentoui

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