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Enregistrement W4401548579 · doi:10.2196/63296

Risk Perception and Knowledge Following a Social Game–Based Tobacco Prevention Program for Adolescents: Pilot Randomized Comparative Trial

2024· article· en· W4401548579 sur OpenAlexvenueno aff
Georges E. Khalil, Erica Ramirez, Meerah Khan, Bairu Zhao, Nuno Ribeiro, Patrick Balian

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésPsychological interventionRandomized controlled trialRisk perceptionTobacco controlMedicineUsabilityPsychologyPerceptionClinical psychologyPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescence is a critical developmental stage that is particularly vulnerable to the initiation of tobacco use. Despite the well-documented health risks associated with tobacco use, it remains prevalent among adolescents. Games for health are a promising strategy for tobacco prevention, using experiential and social learning theories to enhance engagement and improve behavior change. OBJECTIVE: This pilot study aims to (1) compare the social game-based program Storm-Heroes to a nonsocial program regarding adolescents' personal and social experiences and (2) examine how these experiences predict higher tobacco knowledge and perceived risks of vaping and conventional tobacco use. METHODS: In a cluster-randomized comparative design, 4 after-school sites (N=79 adolescents) were recruited in person and randomized in a single-blinded format to 1 of 2 interventions: the social game Storm-Heroes (44/79, 56%) or the nonsocial program A Smoking Prevention Interactive Experience (ASPIRE; 35/79, 44%). A study team member supervised both interventions. Data were collected at baseline, immediate follow-up, and a 1.5-month follow-up (45/74, 61% retained). Repeated measures mixed effects models were conducted. RESULTS: A total of 45 participants continued until the 1.5-month follow-up. Participants in the Strom-Heroes group were more likely to increase their perceived risk of vaping (B=0.40; P<.001), perceived risk of conventional tobacco use (B=0.35; P=.046), and tobacco knowledge (B=1.63; P<.001) than those in the control condition. The usability level of the program was related to a higher perceived risk of vaping (B=0.16; P=.003) and conventional tobacco use (B=0.16; P=.02) by follow-up. Attention to the program was also related to higher perceived risk of vaping (B=0.12; P=.002) and conventional tobacco use (B=0.14; P<.001). Distraction was not related to either perceived risk of vaping (P=.15) or perceived risk of conventional tobacco use (P=.71). In contrast, both more attention (B=0.60; P<.001) and less distraction (B=-0.37; P<.001) were related to higher tobacco knowledge. CONCLUSIONS: The increased perceived risk of vaping and conventional tobacco among Storm-Heroes participants aligns with the program's goals of improving participants' awareness of the risks associated with tobacco use and their tobacco knowledge. However, distraction weakened the effect of the program on tobacco knowledge, indicating that emphasis needs to be placed on minimizing distraction for better outcomes. With the results of this study, researchers can work to advance the current version of Storm-Heroes and amplify engagement in the program to improve its potential for preventing adolescents' initiation of tobacco use. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02703597; https://clinicaltrials.gov/study/NCT02703597.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,357 · 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
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
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