Gamified Physical-Digital Smoking Cessation Intervention for Young Adults: Mixed Methods Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking remains a leading cause of death worldwide, with young adults particularly at risk due to the lack of targeted cessation initiatives. While mobile apps show promise in supporting smoking cessation, they primarily target smokers already motivated enough to install them, highlighting the need for interventions that reach those who are not yet ready to take that step. OBJECTIVE: This paper focuses on designing and evaluating Smokwit, a digital smoking cessation intervention aimed at young adults during the act of smoking. Smokwit seeks to investigate the early stages of smoking cessation (precontemplation and contemplation) that are important yet rarely investigated. METHODS: The paper is based on the design science research methodology where a digital intervention-Smokwit-was designed and evaluated in the wild using a mixed method approach combining quantitative results of a quasi-experiment with qualitative insights from users and experts. More specifically, Smokwit is a novel gamified ambient intervention that integrates a connected ashtray with a mobile app. The ashtray aims to trigger processes of change, in particular consciousness raising and social liberation (as part of the transtheoretical model of change) by provoking curiosity, self-reflection, and ad-hoc peer discussions among smokers. The linked mobile app is designed to reinforce this goal by providing smoking cessation self-help material and coaching possibilities. We evaluated the effectiveness of this intervention through a 3-month field study designed as a quasi-experiment with a treatment and control group (n=46). A qualitative analysis with users (n=10) and smoking cessation experts (n=7) provides insights into the type of interactions that happened within and outside the system as well as practical implications for smoking cessation organizations. RESULTS: The qualitative findings revealed that the intervention promoted smokers' self-reflection, peer discussions, and mobile app interactions. Furthermore, the quantitative analysis uncovered a possible trend toward increased readiness to quit among smokers in the treatment group compared to the control group; however, this did not reach conventional levels of statistical significance (b=1.33; z=1.91; P=.06). CONCLUSIONS: Smokwit provides encouraging insights into how to design a bottom-up digital intervention that targets young adults at an opportune moment to support them on their smoking cessation journey.
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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 | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».