MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4403590890 · doi:10.2196/60677

A Gender-Informed Smoking Cessation App for Women: Protocol for an Acceptability and Feasibility Study

2024· article· en· W4403590890 sur OpenAlexaffvenue
Osnat C. Melamed, Kamna Mehra, Roshni Panda, Nadia Minian, Scott Veldhuizen, Laurie Zawertailo, Leslie Buckley, Marta M. Maslej, Lorraine Greaves, Andreea C. Brabete, Jonathan Rose, Matt Ratto, Peter Selby

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensBritish Columbia Centre of Excellence for Women's HealthPublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoSchwartz/Reisman Emergency Medicine InstituteCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintSmoking cessationProtocol (science)MedicinePsychologyAlternative medicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tobacco smoking remains the leading preventable cause of death and disease among women. Quitting smoking offers numerous health benefits; however, women tend to have less success than men when attempting to quit. This discrepancy is partly due to sex- and gender-related factors, including the lower effectiveness of smoking cessation medication and the presence of unique motives for smoking and barriers to quitting among women. Despite the gendered nature of smoking, most smoking cessation apps are gender-neutral and fail to address women's specific needs. OBJECTIVE: This study aims to test the acceptability and feasibility of a smartphone app that delivers gender-informed content to support women in quitting smoking. METHODS: We co-developed a smoking cessation app specifically tailored for women, named My Change Plan-Women (MCP-W). This app builds upon our previous gender-neutral app, MCP, by retaining its content grounded in behavioral change techniques aimed at supporting tobacco reduction and cessation. This includes goal setting for quitting, identifying triggers to smoking, creating coping strategies, tracking cigarettes and cravings, and assessing financial savings from quitting smoking. The MCP-W app contains additional gender-informed content that acknowledges barriers to quitting, such as coping with stress, having smokers in one's social circle, and managing unpleasant emotions. This content is delivered through testimonials and animated videos. This study is a prospective, single-group, mixed methods investigation in which 30 women smokers will trial the app for a period of 28 days. Once participants provide informed consent, they will complete a baseline survey and download the app on their smartphones. After 28 days, participants will complete follow-up surveys. Acceptability will be assessed using the Theoretical Framework of Acceptability, which evaluates whether participants perceive the app as helpful in changing their smoking. The app will be deemed acceptable if the majority of participants rate it as such, and feasible if the majority of the participants use it for at least 7 days. Furthermore, after the 28-day trial period, participants will complete a semistructured interview regarding their experience with the app and suggestions for improvement. RESULTS: Development of the MCP-W app was completed in September 2023. Participant recruitment for testing of the app commenced in February 2024 and was completed in July 2024. We will analyze the data upon completion of data collection from all 30 participants. We expect to share the results of this acceptability trial in the middle of 2025. CONCLUSIONS: Offering smoking cessation support tailored specifically to address the unique needs of women through a smartphone app represents a novel approach. This study will test whether women who smoke perceive this approach to be acceptable and feasible in their journey toward smoking cessation. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/60677.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0960,018

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 Opus0,551
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,081 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetSmoking Behavior and Cessation→Travaux en français237 207→