Text Message (SMS) Microlearning for Tobacco Use Disorder: Pre-Post Pilot Study of Clinician Confidence
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinicians are central to treating tobacco use disorder, yet practical training is inconsistent, and confidence varies. Brief, text message-based microlearning may offer a low-burden way to strengthen foundational competencies in busy clinical settings. Objective: This paper aims to evaluate whether a short SMS microlearning series improves clinicians' self-reported confidence in managing tobacco use disorder. Methods: We conducted a single-arm, pre-post educational pilot at an academic medical center. A brief formative survey (13 items; 106 respondents) identified local knowledge gaps and informed message topics and sequencing. The 13-day series delivered 1 concise message per day with key teaching points and links to curated resources. The prespecified primary outcome was self-reported confidence in managing tobacco use disorder (1-100 scale) measured immediately before and after the series. Of the 34 clinicians who signed up, 22 completed the baseline questionnaire and enrolled (attendings: n=4, 18%; trainees: n=18, 82%). Changes in confidence among participants with paired ratings were tested with a paired t test. Engagement with embedded links was recorded. Results: All enrolled participants completed the 13-day series; none unsubscribed. Postintervention confidence ratings were provided by 18 participants. Mean confidence increased from 60 (SD 16) at baseline to 85 (SD 10) after the series (t17=-10.71; P<.001). Embedded links were opened in 67% (178/266) of messages. Free-text feedback was predominantly positive and emphasized the convenience, clarity, and point-of-care usefulness of brief messages. Conclusions: A brief SMS microlearning series was associated with a substantial improvement in clinicians' confidence to manage tobacco use disorder, with high completion and evidence of engagement. This low-cost, scalable approach appears practical for busy clinicians. Findings should be interpreted cautiously given the single-arm design, self-selection, and reliance on self-reported confidence rather than objective knowledge or clinical outcomes. Future studies should include a validated knowledge assessment, a randomized comparison, broader sampling, and follow-up to assess durability and impact on care.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».