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Enregistrement W1982864757 · doi:10.1001/jama.2014.2138

Web-Based Alcohol Screening and Brief Intervention for University Students

2014· article· en· W1982864757 sur OpenAlexaff
Kypros Kypri, Tina Vater, Steven J. Bowe, John B. Saunders, John Cunningham, Nicholas J. Horton, Jim McCambridge

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilHealth Promotion AgencyNew Zealand GovernmentWellcome Trust
Mots-clésMedicineAlcohol Use Disorders Identification TestRandomized controlled trialBinge drinkingBrief interventionAlcohol use disorderIntervention (counseling)Alcohol dependenceTest (biology)Family medicinePoison controlAlcoholPsychiatrySuicide preventionInjury preventionEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Unhealthy alcohol use is a leading contributor to the global burden of disease, particularly among young people. Systematic reviews suggest efficacy of web-based alcohol screening and brief intervention and call for effectiveness trials in settings where it could be sustainably delivered. OBJECTIVE: To evaluate a national web-based alcohol screening and brief intervention program. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: A multisite, double-blind, parallel-group, individually randomized trial was conducted at 7 New Zealand universities. In April and May of 2010, invitations containing hyperlinks to the Alcohol Use Disorders Identification Test-Consumption (AUDIT-C) screening test were e-mailed to 14,991 students aged 17 to 24 years. INTERVENTIONS: Participants who screened positive (AUDIT-C score ≥4) were randomized to undergo screening alone or to 10 minutes of assessment and feedback (including comparisons with medical guidelines and peer norms) on alcohol expenditure, peak blood alcohol concentration, alcohol dependence, and access to help and information. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: A fully automated 5-month follow-up assessment was conducted that measured 6 primary outcomes: consumption per typical occasion, drinking frequency, volume of alcohol consumed, an academic problems score, and whether participants exceeded medical guidelines for acute harm (binge drinking) and chronic harm (heavy drinking). A Bonferroni-corrected significance threshold of .0083 was used to account for the 6 comparisons and a sensitivity analysis was used to assess possible attrition bias. RESULTS: Of 5135 students screened, 3422 scored 4 or greater and were randomized, and 83% were followed up. There was a significant effect on 1 of the 6 prespecified outcomes. Relative to control participants, those who received intervention consumed less alcohol per typical drinking occasion (median 4 drinks [interquartile range {IQR}, 2-8] vs 5 drinks [IQR 2-8]; rate ratio [RR], 0.93 [99.17% CI, 0.86-1.00]; P = .005) but not less often (RR, 0.95 [99.17% CI, 0.88-1.03]; P = .08) or less overall (RR, 0.95 [99.17% CI, 0.81-1.10]; P = .33). Academic problem scores were not lower (RR, 0.91 [99.17% CI, 0.76-1.08]; P = .14) and effects on the risks of binge drinking (odds ratio [OR], 0.84 [99.17% CI, 0.67-1.05]; P = .04) and heavy drinking (OR, 0.77 [99.17% CI, 0.56-1.05]; P = .03) were not significantly significant. In a sensitivity analysis accounting for attrition, the effect on alcohol per typical drinking occasion was no longer statistically significant. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: A national web-based alcohol screening and brief intervention program produced no significant reductions in the frequency or overall volume of drinking or academic problems. There remains a possibility of a small reduction in the amount of alcohol consumed per typical drinking occasion. TRIAL REGISTRATION: anzctr.org.au Identifier: ACTRN12610000279022.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Essai randomisélow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,272 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeEssai randomisé · Autre devis
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

Citations121
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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