Presenting and Evaluating a Smartwatch-Based Intervention for Smoking Relapse (StopWatch): Feasibility and Acceptability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the benefits of smoking cessation, maintaining abstinence during a quit attempt is difficult, and most attempts result in relapse. Innovative, evidence-based methods of preventing relapse are needed. We present a smartwatch-based relapse prevention system that uses passive detection of smoking to trigger just-in-time smoking cessation support. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the feasibility of hosting just-in-time smoking cessation support on a smartwatch and the acceptability of the "StopWatch" intervention on this platform. METHODS: The person-based approach for intervention development was used to design the StopWatch smoking relapse prevention intervention. Intervention delivery was triggered by an algorithm identifying hand movements characteristic of smoking from the smartwatch's motion sensors, and the system-generated intervention messages (co-designed by smokers) were delivered on the smartwatch screen. A total of 18 smokers tested the intervention over a 2-week period, and at the end of this period, they provided qualitative feedback on the acceptability of both the intervention and the smartwatch platform. RESULTS: Participants reported that the smartwatch intervention increased their awareness of smoking and motivated them to quit. System-generated intervention messages were generally felt to be relevant and timely. There were some challenges with battery life that had implications for intervention adherence, and the bulkiness of the device and the notification style reduced some participants' acceptability of the smartwatch platform. CONCLUSIONS: Our findings indicate our smoking relapse prevention intervention and the use of a smartwatch as a platform to host a just-in-time behavior change intervention are both feasible and acceptable to most (12/18, 66%) participants as a relapse prevention intervention, but we identify some concerns around the physical limitations of the smartwatch device. In particular, the bulkiness of the device and the battery capacity present risks to adherence to the intervention and the potential for missed detections. We recommend that a longer-term efficacy trial be carried out as the next step.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».