Randomized Controlled Trial of a Mobile Phone Intervention for Improving Adherence to Naltrexone for Alcohol Use Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Naltrexone is a front-line treatment for alcohol use disorders, but its efficacy is limited by poor medication adherence. This randomized controlled trial evaluated whether a mobile health intervention could improve naltrexone adherence. METHODS: Treatment-seeking participants with an alcohol use disorder (N = 76) were randomized to intervention and control conditions. All participants received naltrexone (50 mg/day) with a medication event monitoring system (MEMS) and a prepaid smartphone, and received a daily text message querying medication side effects, alcohol use, and craving. Those in the intervention arm received additional medication reminders and adherence assessment via text message. RESULTS: The primary outcome, proportion of participants with adequate adherence (defined as ≥80% of prescribed doses taken through Week 8), did not differ between groups in intent-to-treat analyses (p = .34). Mean adherence at study midpoint (Week 4) was 83% in the intervention condition and 77% in the control condition (p = .35). Survival analysis found that the intervention group sustained adequate adherence significantly longer (M = 19 days [95% CI = 0.0-44.0]) than those in the control group (M = 3 days [95% CI = 0.0-8.1]) during the first month of treatment (p = .04). Medication adherence did not predict drinking outcomes. CONCLUSIONS: These results suggest that in the context of daily monitoring and assessment via cell phone, additional text message reminders do not further improve medication adherence. Although this initial trial does not provide support for the efficacy of text messaging to improve adherence to pharmacotherapy for alcohol use disorders, additional trials with larger samples and alternate designs are warranted. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT01349985.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».