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Enregistrement W4401216968 · doi:10.2196/56827

Smartphone-Based Smoking Cessation Intervention (OKquit) for Oklahoma Tobacco Helpline Users: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4401216968 sur OpenAlexvenueno aff
Michael S. Businelle, Jessica Becerra, Carl Witten, Sixia Chen, Krista Kezbers, Laura A. Beebe, Darla E. Kendzor

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer Institute
Mots-clésSmoking cessationNicotine replacement therapyPsychological interventionQuitlineRandomized controlled trialMedicineHotlineTelephone counselingIntervention (counseling)Family medicineEnvironmental healthPsychiatryTelecommunicationsInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tobacco quitlines provide effective resources (eg, nicotine replacement therapy, smoking cessation counseling, and text and web-based support) for those who want to quit smoking in the United States. However, quitlines reach approximately only 1%-3% of people who smoke each year. Novel, smartphone-based, and low-burden interventions that offer 24/7 access to smoking cessation resources that are tailored to current readiness to quit may increase appeal, reach, and effectiveness of smoking cessation interventions. OBJECTIVE: This study will examine the efficacy of OKquit, a low-burden smartphone-based app for smoking cessation. METHODS: Approximately 500 people who smoke cigarettes and access the Oklahoma Tobacco Helpline (OTH) will be randomized to receive standard OTH care (SC) or SC plus the novel OKquit smartphone app for smoking cessation (OKquit). All participants will use a smartphone app to complete study surveys (ie, baseline, 27 weekly surveys, brief daily check-ins, and 27-week follow-up). Upon completion of daily check-ins and weekly surveys, participants will receive either trivia type messages (SC) or messages that are tailored to current readiness to quit smoking and currently experienced lapse triggers (OKquit). In addition, those assigned to receive the OKquit app will have access to on-demand smoking cessation content (eg, quit tips, smoking cessation medication tips). It is hypothesized that participants assigned to OKquit will be more likely to achieve biochemically verified 7-day point prevalence abstinence than those assigned to SC at 27 weeks post enrollment. In addition, participants who use more OTH resources (eg, more cessation coaching sessions completed) or more OKquit resources (eg, access more quit tips) will have greater biochemically verified smoking cessation rates. RESULTS: Data collection began in September 2022 and final follow-ups are expected to be completed by May 2025. CONCLUSIONS: Data from this randomized controlled trial will determine whether the OKquit smartphone app combined with OTH care will increase smoking cessation rates over standard OTH care alone. If successful, OKquit could provide tailored intervention content at a fraction of the cost of traditional interventions. Furthermore, this type of low-burden intervention may offer a way to reach underserved populations of adults who smoke and want to quit. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05539209; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05539209. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/56827.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1170,015

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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,338 · 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 randomisé
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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