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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 <US $40,000 a year; and 14 (29%) lived in nonurban areas (eg, rural and suburban). There were no significant differences between the groups, so all outcome data were combined. Participants averaged 20.6 (SD 15.3) days of gameplay and reached a mean highest game level of 10.7 (SD 8.4), although there was a high degree of variability. Participants reported abstinence on 31.4% (SD 38.2%) of all cessation phase reports and averaged 5.4 (SD 9.8) consecutive abstinent smoke reports. For every 1 SD increase in the highest level achieved, there was a 27% increase in the percentage of abstinent samples and a 405% increase in longest continuous abstinence. At the 30-day follow-up, 23% (11/48) of the participants reported having not taken a cigarette puff in the prior 7 days and 31% (15/48) had spent at least 24 hours without smoking in the prior 14 days. On an 11-point scale, participants rated the intervention moderately favorably: if they had to do it again, they would use Inspired to help them quit (mean 6.4, SD 3.4), and Inspired was helpful in their current attempt to quit (mean 5.4, SD 3.6). 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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