A randomized trial evaluating an mHealth system to monitor and enhance adherence to pharmacotherapy for alcohol use disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonadherence to prescribed medication regimens is a substantial barrier to the pharmacological management of alcohol use disorders. The availability of low-cost, sustainable interventions that maximize medication adherence would likely lead to improved treatment outcomes. Mobile health (mHealth) technologies are increasingly being adopted as a method of delivering behavioral health interventions and represent a promising tool for adherence interventions. We are evaluating a cell-phone-based intervention called AGATE that seeks to enhance adherence with regular text-messaging. METHODS/DESIGN: A randomized controlled effectiveness trial in the context of an eight-week open label naltrexone efficacy trial delivered in a naturalistic clinical setting. Treatment-seeking heavy drinkers (N = 105) are currently being recruited and randomly assigned to the AGATE intervention or a control condition. Daily measures of alcohol use and medication side effects are being recorded via cell phone in both conditions. Additionally, participants randomized to the AGATE condition receive medication reminders via SMS text message according to a schedule that adjusts according to their level of adherence. DISCUSSION: Results from this trial will provide initial information about the feasibility and efficacy of mHealth interventions for improving adherence to alcohol pharmacotherapies. TRIAL REGISTRATION: NCT01349985.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle