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Enregistrement W4407804578 · doi:10.2196/60527

Enhancing Text Message Support With Media Literacy and Financial Incentives for Vaping Cessation in Young Adults: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4407804578 sur OpenAlexvenueno aff
Tzeyu L. Michaud, Troy B Puga, Rex Archer, Elijah Theye, Cleo Zagurski, Paul A. Estabrooks, Hongying Dai

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer Institute
Mots-clésRandomized controlled trialProtocol (science)Financial literacyText messageIncentiveSmoking cessationHealth literacyText messagingMedicineMedical educationPsychologyComputer scienceAlternative medicineFinanceBusinessInternet privacyHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The persistent high prevalence of e-cigarette use among young adults remains a significant public health concern, with limited evidence and guidance on effective vaping cessation programs targeting this population. OBJECTIVE: This study aims to outline the study design and protocol of a pilot randomized controlled trial aimed at investigating feasibility and assessing whether media literacy education or financial incentives enhance the effectiveness of evidence-based text message support in promoting vaping abstinence among young adult e-cigarette users. METHODS: The pilot study uses a 4-arm (1:1:1:1) randomized controlled trial design to assess the potential impact of different combinations of media literacy education, financial incentives, and text message support on vaping abstinence over a 3-month period. The first month serves as a preparatory phase for quitting, followed by 2 months focused on abstinence. A total of 80 individuals, aged 19-29 years, who have used e-cigarettes within the past 30 days, have internet access, and express interest in quitting vaping within the next 30 days, will be enrolled. Eligible individuals will be randomized into one of the four study groups: (1) Text Message, (2) Media Literacy, (3) Financial Incentive, and (4) Combined. All participants, regardless of group assignment, will receive text message support. Participants will be followed for 12 weeks, with abstinence status assessed at week 12, as well as during remote check-ins at weeks 6, 8, and 10. Feasibility measures include recruitment rate, reach, engagement, and retention. Other outcomes of interest include self-reported 7-day abstinence and changes in nicotine dependence and media literacy scores. Exit interviews will be conducted with those who complete the study to explore facilitators of and barriers to participation and engagement in vaping cessation, which will inform future program refinement and uptake. RESULTS: Recruitment for the study commenced in December 2023 and concluded in August 2024. A total of 40 participants were randomized into these groups: 9 for Text Message, 11 for Media Literacy, 10 for Financial Incentive, and 10 for the Combined group. The final assessment was completed in November 2024, and analyses are currently ongoing. CONCLUSIONS: The findings from this trial could provide valuable insights into the design and uptake of vaping cessation strategies among the young adult population. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05586308; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05586308. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/60527.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,012

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,422 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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