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Enregistrement W4396224461 · doi:10.2196/56003

Smartphone-Based Survey and Message Compliance in Adults Initially Unready to Quit Smoking: Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4396224461 sur OpenAlexvenueno aff
Clayton Ulm, Sixia Chen, Brianna Fleshman, Lizbeth Benson, Darla E. Kendzor, Summer G Frank-Pearce, Jordan M. Neil, Damon J. Vidrine, Irene De La Torre, Michael S. Businelle

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteStephenson Cancer CenterTobacco Settlement Endowment Trust
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineQuit smokingPhysical therapySmoking cessationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Efficacy of smartphone-based interventions depends on intervention content quality and level of exposure to that content. Smartphone-based survey completion rates tend to decline over time; however, few studies have identified variables that predict this decline over longer-term interventions (eg, 26 weeks). OBJECTIVE: This study aims to identify predictors of survey completion and message viewing over time within a 26-week smoking cessation trial. METHODS: This study examined data from a 3-group pilot randomized controlled trial of adults who smoke (N=152) and were not ready to quit smoking within the next 30 days. For 182 days, two intervention groups received smartphone-based morning and evening messages based on current readiness to quit smoking. The control group received 2 daily messages unrelated to smoking. All participants were prompted to complete 26 weekly smartphone-based surveys that assessed smoking behavior, quit attempts, and readiness to quit. Compliance was operationalized as percentages of weekly surveys completed and daily messages viewed. Linear regression and mixed-effects models were used to identify predictors (eg, intervention group, age, and sex) of weekly survey completion and daily message viewing and decline in compliance over time. RESULTS: The sample (mean age 50, SD 12.5, range 19-75 years; mean years of education 13.3, SD 1.6, range 10-20 years) was 67.8% (n=103) female, 74.3% (n=113) White, 77% (n=117) urban, and 52.6% (n=80) unemployed, and 61.2% (n=93) had mental health diagnoses. On average, participants completed 18.3 (71.8%) out of 25.5 prompted weekly surveys and viewed 207.3 (60.6%) out of 345.1 presented messages (31,503/52,460 total). Age was positively associated with overall weekly survey completion (P=.003) and daily message viewing (P=.02). Mixed-effects models indicated a decline in survey completion from 77% (114/148) in the first week of the intervention to 56% (84/150) in the last week of the intervention (P<.001), which was significantly moderated by age, sex, ethnicity, municipality (ie, rural/urban), and employment status. Similarly, message viewing declined from 72.3% (1533/2120) in the first week of the intervention to 44.6% (868/1946) in the last week of the intervention (P<.001). This decline in message viewing was significantly moderated by age, sex, municipality, employment status, and education. CONCLUSIONS: This study demonstrated the feasibility of a 26-week smartphone-based smoking cessation intervention. Study results identified subgroups that displayed accelerated rates in the decline of survey completion and message viewing. Future research should identify ways to maintain high levels of interaction with mobile health interventions that span long intervention periods, especially among subgroups that have demonstrated declining rates of intervention engagement over time. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03405129; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03405129.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,346 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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