AI-verbeterde app-gebaseerde interventie voor het stoppen met e-sigaretten voor adolescenten

Deze quasi-experimentele studie heeft als doel een AI-versterkte smartphone-app te ontwikkelen en te evalueren die is ontworpen om adolescenten van 14-20 jaar te ondersteunen bij het stoppen van e-sigaretten. Gezien de hoge prevalentie van het gebruik van e-sigaretten bij jongeren, richt deze app-gebaseerde interventie zich op het bieden van gepersonaliseerde, realtime ondersteuning voor hunkeren naar verlangens en motivatie om te stoppen. De app integreert interactieve functies om gebruikers te betrekken en is ontworpen voor schaalbaarheid, waardoor de impact op verschillende instellingen, zoals scholen, klinieken en gemeenschappen, mogelijk is.

Studiefasen en doelstellingen

Fase 1: Ontwikkelings- en bruikbaarheidstestfase 1 richt zich op het verfijnen van een bestaande bètaversie van de app. In deze formatieve fase worden het ontwerp, de inhoud en functies van de app aangepast op basis van feedback van adolescenten om ervoor te zorgen dat het gebruiksvriendelijk en boeiend is. Deelnemers zullen de app testen en inzichten verstrekken door middel van bruikbaarheidsenquêtes en interviews, die de nodige wijzigingen zullen informeren.

Belangrijke activiteiten in deze fase zijn onder meer:

• Feedback verzamelen over bruikbaarheid en ontwerp.
• App -functies wijzigen om beter te voldoen aan de voorkeuren en behoeften van adolescente gebruikers.
• De app voltooien om te voldoen aan de benchmarks met hoge bruikbaarheid voor implementatie in de volgende fase.

Fase 2: Klinische haalbaarheidstests In fase 2 worden de effectiviteit van de app getest met behulp van een quasi-gerandomiseerd ontwerp met twee groepen: één groep deelnemers begint de app onmiddellijk te gebruiken, terwijl de tweede groep begint na een vertraging van drie maanden. Deze aanpak zal helpen bepalen of eerdere toegang tot de interventie leidt tot verbeterde resultaten in termen van stopzetting van e-sigaretten.

De studie zal beoordelen hoe de app de bereidheid van de deelnemers om te stoppen, daadwerkelijke stoppogingen en voortdurende motivatie in de loop van de tijd beïnvloeden. Betrokkenheidsniveaus met de functies van de app, zoals realtime verlangens en AI-gedreven educatieve modules, zullen ook worden gevolgd om de algemene haalbaarheid en aantrekkingskracht van de interventie te evalueren.

App -functies en personalisatie

De kernfuncties van de app zijn onder meer:

1. Doelstelling en voortgang volgen: gebruikers stellen persoonlijke stopdoelen in, volgen hun voortgang en toegang tot dagelijkse trainingsmodules om vaardigheden op te bouwen voor het beheren van hunkeren naar en stoppen.
2. Real-time hunkeringsmanagement: de "Urge" -functie biedt onmiddellijke ondersteuning tijdens het verlangen, met behulp van mindfulness-oefeningen en copingstrategieën die zijn afgestemd op de behoeften van elke gebruiker.
3. AI Chatbot -ondersteuning: een chatbot biedt 24/7 assistentie, beantwoordt vragen en het verstrekken van motivatie op basis van de stopstatus van gebruikers en individuele kenmerken.

Deze AI-gedreven tools worden aangepast aan de hand van gebruikersgegevens en interacties in de app, zodat de interventie persoonlijk en reageert op de voortgang van elke gebruiker.

Gegevensverzamelings- en analysegegevens worden verzameld bij het gebruik van apps, betrokkenheid bij specifieke functies en wijzigingen in het gebruik van e-sigaretten in de loop van de tijd. Analyse omvat zowel gebruikersfeedback als statistische evaluatie van de impact van de app op het stoppen van de deelnemers. Inzichten uit deze gegevens zullen bijdragen aan de voortdurende verfijning van de app en het potentieel voor breder gebruik als een op adolescent gerichte e-sigarette-stopcontact geven.

Verwachte impact Deze studie heeft als doel een gebruiksvriendelijke, schaalbare app te creëren die AI gebruikt om adolescenten te ondersteunen bij het effectief stoppen van e-sigaretten. Indien succesvol, kan deze digitale interventie een waardevolle bron zijn voor het stoppen van jongeren en dienen als een model voor vergelijkbare gezondheidsgerelateerde app-gebaseerde interventies.