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Enregistrement W1981103484 · doi:10.2196/mental.4355

Effectiveness of Computer-Assisted Therapy for Substance Dependence Using Breaking Free Online: Subgroup Analyses of a Heterogeneous Sample of Service Users

2015· article· en· W1981103484 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Elison, Glyn Davies, Jonathan Ward

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPsychiatryMedicineAnxietyClinical psychologyPsychologyConfidentialityComputer securityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Substance misuse services within the United Kingdom have traditionally been oriented to opiate and crack users, and attended predominantly by male service users. Groups who do not fit this demographic, such as women or those whose primary drug of choice is neither heroin nor crack, have tended to be underrepresented in services. In addition, there can be stigma associated with traditional opiate and crack-centric services. Therefore, the computerized treatment and recovery program, Breaking Free Online (BFO), was developed to enable service users to access confidential support for dependence on a wide range of substances. BFO is delivered as computer-assisted therapy (CAT), or, where appropriate, used as self-help. OBJECTIVE: The aim of this study was to report psychometric outcomes data from 393 service users accessing online support for substance misuse via BFO. METHODS: Following initial referral to substance misuse services, all participants were supported in setting up a BFO login by a practitioner or peer mentor, and, where required, assisted as they completed an online baseline assessment battery contained within the BFO program. Following a period of engagement with BFO, all participants completed the same battery of assessments, and changes in the scores on these assessments were examined. RESULTS: Significant improvements were found across the 393 service users in several areas of psychosocial functioning, including quality of life, severity of alcohol and drug dependence, depression, and anxiety (P=<.001 across all aspects of functioning). Additionally, significant improvements were found within specific subgroups of participants, including females (P=.001-<.001), males (P=.004-<.001), service users reporting alcohol dependence (P=.002-<.001), opiate and crack dependence (P=.014-<.001), and those seeking support for other substances that may be less well represented in the substance misuse sector (P=.001-<.001). CONCLUSIONS: Data from this study indicates that BFO is an effective clinical treatment for a wide range of individuals requiring support for substance misuse. Further work is currently underway to examine more closely the clinical effectiveness of the program.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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