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Enregistrement W4401582293 · doi:10.2196/58636

Chatbot-Led Support Combined With Counselor-Led Support on Smoking Cessation in China: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4401582293 sur OpenAlexvenueno aff
Xue Weng, Hua Yin, Kefeng Liu, Chuyu Song, Jiali Xie, Ningyuan Guo, Man Ping Wang

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialSmoking cessationProtocol (science)MedicineChatbotAlternative medicinePsychologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: China has a large population of smokers, with half of them dependent on tobacco and in need of cessation assistance, indicating the need for mobile health (mHealth) to provide cessation support. OBJECTIVE: The study aims to assess the feasibility and preliminary effectiveness of combining chatbot-led support with counselor-led support for smoking cessation among community smokers in China. METHODS: This is a 2-arm, parallel, assessor-blinded, pilot randomized controlled trial nested in a smoke-free campus campaign in Zhuhai, China. All participants will receive brief face-to-face cessation advice and group cessation support led by a chatbot embedded in WeChat. In addition, participants in the intervention group will receive personalized WeChat-based counseling from trained counselors. Follow-up will occur at 1, 3, and 6 months after treatment initiation. The primary smoking outcome is bioverified abstinence (exhaled carbon monoxide <4 parts per million or salivary cotinine <30 ng/mL) at 6 months. Secondary outcomes include self-reported 7-day point prevalence of abstinence, smoking reduction rate, and quit attempts. Feasibility outcomes include eligibility rate, consent rate, intervention engagement, and retention rate. An intention-to-treat approach and regression models will be used for primary analyses. RESULTS: Participant recruitment began in March 2023, and the intervention began in April 2023. The data collection was completed in June 2024. The results of the study will be published in peer-reviewed journals and presented at international conferences. CONCLUSIONS: This study will provide novel insights into the feasibility and preliminary effectiveness of a chatbot-led intervention for smoking cessation in China. The findings of this study will inform the development and optimization of mHealth interventions for smoking cessation in China and other low- and middle-income countries. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05777005; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05777005. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/58636.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,005
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,008

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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