Efficacy of digital interventions for smoking prevention among children: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Smoking remains a leading preventable cause of morbidity and mortality globally, with initiation often occurring in childhood. Early smoking onset is linked to increased difficulty in quitting and higher risk of long-term health complications. Traditional prevention strategies have not fully succeeded in curbing youth smoking rates, highlighting the need for innovative approaches. Digital interventions (DI), such as gamified education, social media campaigns, and virtual reality, offer a novel avenue for engagement and education. This systematic review aims to assess the efficacy of DI in preventing smoking, and improving knowledge and awareness about smoking damages, among children. This review is part of the PRIN project, whose goal is to evaluate the effectiveness of a DI aimed at school-aged children, intended to increase knowledge about the negative effects of smoking and prevent its use. Methods On the 18th of March 2024, PubMed, Scopus, and PsycINFO were surfed for trials and observational studies evaluating DI for smoking prevention among children aged 6-12 years. Study quality will be evaluated using the Cochrane Risk of Bias Tool and New Castle-Ottawa scale. The protocol has been registered in PROSPERO. Results From 3,081 initially identified articles, 328 papers were removed because duplicate. The screening process is ongoing. Conclusions DI are a promising tool for engaging young populations through platforms they are familiar with and receptive to. By leveraging the high penetration of digital technology in the daily lives of children, these interventions have the potential to deliver smoking prevention messages in a compelling and interactive manner. Understanding the effectiveness of DI in smoking prevention can significantly contribute to public health by providing viable alternatives to traditional methods and potentially reducing future smoking-related health burdens. Key messages • Evaluating digital strategies for smoking prevention among children could offer vital alternatives to traditional methods, potentially reducing long-term health risks. • Digital interventions (DI) offer promising new ways to engage young audiences on smoking prevention using familiar platforms, potentially reshaping public health approaches.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 ».