Integrating Smoking Cessation Treatment Into Web-Based Usual Psychological Care for People With Common Mental Illness: Feasibility Randomized Controlled Trial (ESCAPE Digital)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stopping smoking can improve mental health, with effect sizes similar to antidepressant treatment. Internet-based cognitive behavioral therapy (iCBT) provides evidence-based treatment for depression and anxiety, and digital interventions can support smoking cessation. However, combined digital smoking and mental health support is not currently available in UK health services. OBJECTIVE: This feasibility trial aimed to investigate the acceptability and feasibility of a digital tailored smoking cessation intervention delivered alongside usual iCBT, and test trial procedures. METHODS: The study design was a 2-armed, parallel groups, pragmatic, feasibility randomized controlled trial. Eligible participants were adult (18 years and older), regular smokers referred to iCBT from National Health Service Talking Therapies services in England. Participants were screened, consented, and randomized via a web-based platform and allocated to intervention (integrated smoking cessation support) or control (usual care) arms. Fully automated processes ensured allocation concealment. It was not possible to blind participants or clinicians to the behavioral intervention. Follow-ups via web-based questionnaires were completed at 3- and 6-months. Prespecified progression criteria, to determine the feasibility of the integrated intervention and trial procedures for a definitive trial, were enrolment of eligible clients (≥20%); recruitment to the target (≥80%); outcome data completeness (≥70%); and self-reported quit attempts in the intervention arm (≥8%). RESULTS: A total of 309 participants were randomized: 154 to the intervention arm and 155 to the control arm. The proportion of eligible clients enrolled (309/1484, 21%) met the criteria for progression; however, the number randomized was below target (309/500, 62%). In the intervention arm, 18% (27/154) self-reported at least one quit attempt, which exceeded the progression criteria but was comparable to the control arm (32/155, 21%). High loss to follow-up meant data completeness was low (<30% across 6 key pilot clinical outcomes). CONCLUSIONS: Integrating smoking cessation within digital mental health treatment and using automated procedures to enroll and randomize participants appears feasible. Adjustments to site recruitment could improve participant recruitment; however, a large loss to follow-up undermines the feasibility of progression. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN10612149; https://www.isrctn.com/ISRCTN10612149. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1016/j.cct.2024.107541.
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 ».