An mHealth Intervention With Financial Incentives to Promote Smoking Cessation and Physical Activity Among Black Adults: Protocol for a Feasibility Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Black adults in the United States experience disproportionately high rates of tobacco- and obesity-related diseases, driven in part by disparities in smoking cessation and physical activity. Smartphone-based interventions with financial incentives offer a scalable solution to address these health disparities. OBJECTIVE: This study aims to assess the feasibility and preliminary efficacy of a mobile health intervention that provides financial incentives for smoking cessation and physical activity among Black adults. METHODS: A total of 60 Black adults who smoke (≥5 cigarettes/d) and are insufficiently physically active (engaging in <150 min of weekly moderate-intensity physical activity) will be randomly assigned to either HealthyCells intervention (incentives for smoking abstinence only) or HealthyCells+ intervention (incentives for both smoking abstinence and daily step counts). Participants will use study-provided smartphones, smartwatches, and carbon monoxide monitors for 9 weeks (1 wk prequit date through 8 wk postquit date). Feasibility will be evaluated based on recruitment rates, retention, and engagement. The primary outcomes include carbon monoxide-verified, 7-day smoking abstinence at 8 weeks postquit date and changes in average daily step count. Feasibility benchmarks include a recruitment rate of ≥5 participants per month, a retention rate of ≥75%, and a smoking abstinence rate of ≥20% at 8 weeks postquit date. Expected increases in physical activity include a net gain of 500 to 1500 steps per day compared to baseline. RESULTS: Recruitment is expected to begin in February 2025 and conclude by September 2025, with data analysis completed by October 2025. CONCLUSIONS: This study will evaluate the feasibility of a culturally tailored mobile health intervention combining financial incentives for smoking cessation and physical activity promotion. Findings will inform the design of larger-scale trials to address health disparities through scalable, technology-based approaches. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05188287; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05188287. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/69771.
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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 | 0,028 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,013 |
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 ».