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Enregistrement W2139005091 · doi:10.1186/s13722-014-0022-1

Treatment dismantling pilot study to identify the active ingredients in personalized feedback interventions for hazardous alcohol use: randomized controlled trial

2014· article· en· W2139005091 sur OpenAlexaff
John Cunningham, Michelle Murphy, Christian S. Hendershot

Notice bibliographique

RevueAddiction Science & Clinical Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialPsychological interventionHealth psychologyMedicineIntervention (counseling)Brief interventionPopulationNormativePsychologyPhysical therapyEnvironmental healthPublic healthPsychiatryNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a considerable body of evidence supporting the effectiveness of personalized feedback interventions for hazardous alcohol use-whether delivered face-to-face, by postal mail, or over the Internet (probably now the primary mode of delivery). The Check Your Drinking Screener (CYD; see www.CheckYourDrinking.net) is one such intervention. OBJECTIVES: The current treatment dismantling study assessed which components of personalized feedback interventions were effective in motivating change in drinking. Specifically, the major objective of this project was to conduct a randomized controlled trial (RCT) comparing the impact of the normative feedback and other personalized feedback components of the CYD intervention in the general population. METHODS: Participants were recruited to take part in an RCT and received either the complete CYD final report, just the normative feedback sections of the CYD, just the personalized feedback components of the CYD, or were assigned to a no-intervention control group. Participants were followed-up at 3 months to assess changes in alcohol consumption. RESULTS: A total of 741 hazardous drinking participants were recruited for the trial, of which 73 percent provided follow-up data. Analyses using an intent-to-treat approach found some evidence for the impact of the personalized feedback components of the CYD in reducing alcohol consumption on the variables, number of drinks in a week and AUDIT-C (p = .028 and .047 respectively; no impact on highest number of drinks on one occasion; p = .594). However, there was no significant evidence of the impact of the normative feedback components (all p > .3). CONCLUSIONS: Personalized feedback elements alone could provide an active intervention for hazardous drinkers, particularly in situations where normative feedback information was not available. TRIALS REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01608763.

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 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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations47
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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