Application of Behavior Change Techniques and Rated Quality of Smoking Cessation Apps in China: Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Smoking cessation apps are increasingly being used to help smokers quit smoking. In China, whether behavioral science-based techniques are being incorporated into smoking cessation apps remains unknown. objectives: This study aims to describe the usage of behavior change techniques (BCTs) among smoking cessation apps available in China and to evaluate the relationship between BCT utilization and the quality of available smoking cessation apps. Methods: We searched eligible smoking cessation apps twice on September 12 and October 4, 2022. We coded them with BCTs and assessed their quality by the Mobile App Rating Scale (MARS) and rating score in the App Store. We described the quality of each app (ie, engagement, function, esthetic, and information) and the BCTs used within it, as well as the amount and proportion of all BCTs used. Correlation analysis and linear regression analysis were used to assess the association between the number of BCTs used and the quality of apps. Results: Nine apps were included in the final analyses. The average number of BCTs being used was 11.44 (SD 2.57), ranging from 5 to 29. Only 1 app used more than 20 BCTs. The most frequently used BCTs were providing feedback on current smoking behavior (9/9, 100%), prompting review of goals (8/9, 88.89%), prompting self-monitoring of one's smoking behavior (7/9, 77.78%), and assessing current and past smoking behavior (7/9, 77.78%). The most commonly used BCTS specifically focus on behavior, including BM (B refers to behavior change, M focuses on addressing motivation; 4.44/11, 40.36%) and BS (B refers to behavior change, S refers to maximizing self-regulatory capacity or skills; 3.78/11, 34.36%). The average score of MARS for the apps was 3.88 (SD 0.38), ranging from 3.29 to 4.46, which was positively correlated with the number of BCTs used (r=0.79; P=.01). Specifically, more usage of BCTs was associated with higher engagement score (β=.74; P=.02; R2=0.52) and higher information score (β=.76; P=.02; R2=0.52). Conclusions: The quality of smoking cessation apps assessed by MARS was correlated with the number of BCTs used. However, overall, the usage of BCTs was insufficient and imbalanced, and the apps demonstrated low quality of engagement and information dimensions. Coordinated efforts from policy makers, technology companies, health behavior professionals, and health care providers should be made to reduce tobacco consumption and to develop high-quality, widely accessible, and effective smoking cessation apps to help smokers quit smoking.
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 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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».