Web-Based Acceptance and Commitment Therapy Tobacco Cessation Program for Veterans With Mental Health Disorders: Adaptation and Usability Testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: US veterans with mental health disorders have high rates of smoking and low rates of smoking cessation. OBJECTIVE: This study aims to focus on an adaptation of a web-based acceptance and commitment therapy (ACT) tobacco cessation intervention (Vet WebQuit) for veterans with mental health disorders who use tobacco and used a qualitative approach to test its usability (n=16). METHODS: Participants were asked to walk through the site during laboratory-based usability testing and "think aloud" about the features of the intervention. A trained facilitator used semistructured interview questions to assess participants' experiences with Vet WebQuit and obtain feedback on their impressions of the site. Qualitative analyses identified themes regarding participants' experiences with the intervention, usability concerns, and recommendations for improving Vet WebQuit. RESULTS: Overall, veterans found that the Vet WebQuit layout was simple and easy to navigate and use. Veterans reported that several features of the program were useful, including the quit plan, identification of triggers, content that targets mental health concerns (eg, dealing with anger), information on the health effects of smoking, tools for managing triggers (eg, urge surfing), and involving others in their quit plan. Veterans reported that particular features of the ACT approach for tobacco cessation were appealing to them, including the distinction between internal and external smoking triggers, the inclusion of the serenity prayer, and mindfulness exercises, which they could use as a tool reduce the intensity of cravings. Veterans reported wanting more information on the health aspects of smoking (ie, effects on breathing and lung capacity) as a way to motivate them to quit smoking. In addition, they suggested targeting specific mental health concerns that serve as triggers for smoking, including nightmares, boredom, and social isolation. CONCLUSIONS: Overall, results from this project identified important elements of ACT digital tobacco cessation interventions for veterans with mental health disorders.
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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».