Can a Single Variable Predict Early Dropout From Digital Health Interventions? Comparison of Predictive Models From Two Large Randomized Trials.

Bricker, Jonathan; Miao, Zhen; Mull, Kristin; Santiago-Torres, Margarita; Vock, David M

Bricker, Jonathan; Miao, Zhen; Mull, Kristin; Santiago-Torres, Margarita; Vock, David M.

Afiliación

Bricker J; Division of Public Health Sciences, Fred Hutch Cancer Center, Seattle, WA, United States.
Miao Z; Department of Psychology, University of Washington, Seattle, WA, United States.
Mull K; Department of Statistics, University of Washington, Seattle, WA, United States.
Santiago-Torres M; Division of Public Health Sciences, Fred Hutch Cancer Center, Seattle, WA, United States.
Vock DM; Division of Public Health Sciences, Fred Hutch Cancer Center, Seattle, WA, United States.

J Med Internet Res ; 25: e43629, 2023 01 20.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36662550

Asunto(s)

Sistemas Electrónicos de Liberación de Nicotina; Aplicaciones Móviles; Cese del Hábito de Fumar; Humanos; Ensayos Clínicos Controlados Aleatorios como Asunto; Cese del Hábito de Fumar/métodos; Autoinforme

Palabras clave

ACT; QuitGuide; acceptance and commitment therapy; attrition; digital interventions; dropout; eHealth; engagement; iCanQuit; mHealth; mobile health; mobile phone; smartphone apps; smoking; tobacco; trajectories

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Cese del Hábito de Fumar / Aplicaciones Móviles / Sistemas Electrónicos de Liberación de Nicotina Tipo de estudio: Clinical_trials / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: J Med Internet Res Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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