Factors Influencing Engagement in a Digital Substance Use Prevention Program: Qualitative Study Using the Capability, Opportunity, Motivation Model and Theoretical Domains Framework
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digital interventions are promising for the prevention of substance use in young people. However, engagement with these interventions is often insufficient, and their full potential remains unrealized. Given the established link between engagement in digital interventions and their effectiveness, understanding user factors that influence involvement in eHealth and mobile health (mHealth) interventions is essential. Objective: This study aimed to identify factors influencing user engagement in a mobile phone-based life skills training program for substance use prevention among adolescents and to collect suggestions for program optimization. Methods: A qualitative study was conducted with 171 participants of the mHealth prevention SmartCoach (Pathmate Technologies) program. The program provided individualized text messages to foster life skills for 4 months and proved to be effective in preventing the onset of cigarette and cannabis use. Semistructured phone interviews were conducted with program participants to explore factors associated with program engagement and to gather suggestions for program optimization. Interviews were recorded, transcribed, and analyzed using thematic analysis with both inductive and deductive coding. The capability, opportunity, and motivation model of behavior change (COM-B) model and Theoretical Domains Framework (TDF) were used to assess behavioral influences. Results: Key factors positively influencing program engagement included the timing of text messages, social influences and support, engaging and helpful content, and rewards (points and prizes). Conversely, barriers to engagement were identified as forgetfulness, short response time limits, limited time resources, lack of interest, concerns related to personal disclosure, and difficulty identifying with the challenge task type (posting). Suggestions for optimization included implementing reminders, providing better guidance for using tips, allowing personalization of message timing and content, extending time limits for tasks, and reducing the concerns related to personal disclosure. Conclusions: The study confirms the critical role of timing, content relevance, and social support in enhancing engagement with digital interventions. Specific recommendations for optimizing the SmartCoach program were derived, highlighting the importance of reminders, personalization, and addressing concerns related to personal disclosure.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».