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Enregistrement W4412169861 · doi:10.2196/68638

Effectiveness of a Digital Peer-Supported App Intervention in Promoting Smoking Cessations: Nonrandomized Controlled Trial

2025· article· en· W4412169861 sur OpenAlexvenueno aff
Shota Yoshihara, Kayoko Takahashi, Chiaki Uemura, Shin Murakami, Daichi Harada, Hiroshi Yamato

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintRandomized controlled trialmHealthIntervention (counseling)MedicinePsychologyPsychological interventionComputer scienceNursingWorld Wide WebSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Smoking cessation has become a global priority, with peer support interventions shown to improve abstinence rates. However, no studies have examined the effectiveness of a group-based digital peer-supported app combined with nicotine gum for smoking cessation among working populations. Objective: This study aimed to assess whether adding a digital peer-supported app to standard nicotine gums improves 12-week smoking abstinence rates among current working smokers in employment-based settings. Methods: A nonrandomized comparison trial was conducted with current working smokers in Japan. Eligible participants smoked at least 1 cigarette per day, owned a smartphone (iOS or Android), and were enrolled in their company's health insurance program. Participants were self-selected into one of the two intervention groups (digital peer-supported app + nicotine gums) or a control group (nicotine gums only). The digital peer-supported app creates a group chat for up to 5 people aimed at smoking cessation, where participants can anonymously post counts, photos, and comments daily. Logistic regression analyses adjusted for demographic and smoking-related variables were used to estimate the odds ratios for smoking cessation. Engagement with the app (usage days and posting frequency) was analyzed within the intervention groups. Results: A total of 451 participants were included in the per-protocol analysis (260 in the intervention groups and 191 in the control group). The 12-week abstinence rate was significantly higher in the digital peer-supported app + nicotine gum group compared to the gum-only group (59.2% [154/260] vs 38.7% [74/191]). The adjusted odds ratio of smoking cessation was 2.41 (95% CI 2.07-2.81), indicating a significant impact of digital peer support. Both higher duration of digital peer-supported app usage and increased posting frequency were positively associated with cessation success (P for trend <.001). Conclusions: The addition of a digital peer-supported app to nicotine gum use significantly improved smoking cessation outcomes among working smokers. These findings provide preliminary evidence for the feasibility and effectiveness of integrating group-based digital peer support into smoking cessation interventions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,364 · 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 non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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