MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2039660158 · doi:10.1111/j.1553-2712.2009.00513.x

Three‐month Follow‐up of Brief Computerized and Therapist Interventions for Alcohol and Violence Among Teens

2009· article· en· W2039660158 sur OpenAlexaff
Rebecca M. Cunningham, Maureen A. Walton, Abby L. Goldstein, Stephen T. Chermack, Jean T. Shope, C. Raymond Bingham, Marc A. Zimmerman, Frederic C. Blow

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésMedicinePsychological interventionIntervention (counseling)Brief interventionRandomized controlled trialEmergency departmentDemographicsPoison controlInjury preventionPopulationSuicide preventionFamily medicinePsychiatryDemographyMedical emergencyEnvironmental healthSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Alcohol use and violent behaviors are well documented among adolescents and have enormous effects on morbidity and mortality. The authors hypothesized that universal computer screening of teens in an inner-city emergency department (ED), followed by a brief intervention (BI), would be 1) feasible (as measured by participation and completion of BI during the ED visit) and well received by teens (as measured by posttest process measures of intervention acceptability) and 2) effective at changing known precursors to behavior change such as attitudes, self-efficacy, and readiness to change alcohol use and violence. METHODS: Adolescent patients (ages 14-18 years) at an urban ED were approached to complete a computerized survey. The survey was conducted daily from 12 noon to 11 pm from September 2006 through November 2008. Adolescents reporting both alcohol use and violence in the past year were randomized to a control group or a 35-minute BI delivered by a computer or therapist as part of the SafERteens study. Validated measures were administered, including demographics, alcohol use, attitudes toward alcohol and violence, self-efficacy for alcohol and violence, readiness to change alcohol and violence, and process questions, including likeability of intervention. RESULTS: A total of 2,423 adolescents were screened. Thirteen percent of those approached refused. The population was 45% male, 58% African American, and 6.2% Hispanic. Of those screened, 637 adolescents (26%) screened positive; 533 were randomized to participate, and 515 completed the BI prior to discharge. The BIs were well received by the adolescents overall; 97% of those randomized to a BI self-reported that they found one intervention section "very helpful." At posttest, significant reductions in positive attitudes for alcohol use and violence and significant increases in self-efficacy related to alcohol/violence were found for both therapist and computer interventions. At 3-month follow-up there was 81% retention, and generalized estimating equations (GEE) analysis showed that participants in both interventions had significant reductions in positive attitudes for alcohol use (therapist p = 0.002, computer p = 0.0001) and violence (therapist p = 0.012, computer p = 0.007) and significant increases in self-efficacy related to violence (therapist p = 0.0.04, computer p = 0.002); alcohol self-efficacy improved in the therapist BI condition only (therapist p = 0.050, computer p = 0.083). Readiness to change was not significantly improved. CONCLUSIONS: This initial evaluation of the SafERteens study shows that universal computerized screening and BI for multiple risk behaviors among adolescents is feasible, well received, and effective at altering attitudes and self-efficacy. Future evaluations of the SafERteens study will evaluate the interventions' effects on behavioral change (alcohol use and violence) over the year following the ED visit.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations96
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademic Emergency MedicineMême sujetSubstance Abuse Treatment and OutcomesTravaux en français237 207