Youth and Young Adults’ Perspectives on Augmented Reality–Driven Vaping Cessation Interventions: Interpretive Description Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vaping among youth and young adults has become a significant public health issue, with increasing prevalence and associated health risks. Despite awareness of these risks, many youth and young adults struggle to quit due to complex social pressures, stress, and a lack of tailored interventions. Digital tools, including augmented reality (AR), offer an opportunity to address these challenges by creating engaging and personalized support systems. Objective: The aim of this study was to determine what can be learned from youth and young adult vapers who are motivated to quit vaping to inform the design of mobile app-based AR intervention strategies. Methods: This qualitative study applied an interpretive description (ID) approach to explore youth and young adults' perspectives on vaping cessation and their preferences for digital intervention features. Semistructured interviews were conducted with participants (N=12) who shared their experiences with vaping, quitting attempts, and ideas for app-based AR support. Reflexive thematic analysis and ID were used to code the data and identify patterns, resulting in the generation of themes that reflected the individualized and contextual nature of vaping cessation. Results: The findings collectively yielded four major themes: (1) social and cultural context play a role in youth and young adults' experiences of cessation, (2) quitting vaping is an individual endeavor that does not always mean success, (3) digital support as a bridge between individual and social needs, and (4) AR as a catalyst for personalized support. These themes address the motivations, challenges, and opportunities identified by participants in their cessation journeys, as well as their perspectives on integrating AR technology as a supportive tool. Our findings reveal that vaping cessation is a deeply personal process influenced by internal motivations (eg, health improvement and personal milestones) and external factors (eg, social context). Participants identified AR as a promising app-based tool for cessation support, with interest in potential AR-integrated features such as gamified rewards, health visualizations, and anonymous support. Youth and young adults emphasized the need for sensitive design to avoid negative or punitive content. Conclusions: This study provides actionable insights for designing youth and young adult-centered digital health tools that leverage app-based AR to support vaping cessation. By addressing the unique sociocultural and behavioral needs of youth and young adults, app-based AR interventions can bridge gaps in traditional cessation strategies. These findings contribute to the development of innovative public health approaches aimed at reducing vaping prevalence in vulnerable populations.
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».