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Enregistrement W2144675896 · doi:10.1093/alcalc/agn124

Self-Assessment of Drinking on the Internet--3-, 6- and 12-Month Follow-Ups

2009· article· en· W2144675896 sur OpenAlexaff
Anja Koski‐Jännes, John Cunningham, Kari Tolonen

Notice bibliographique

RevueAlcohol and Alcoholism · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesAlkoholitutkimussäätiö
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineThe InternetPsychologyInternal medicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The aim of this work was to report on the results of a pilot study of a web-based self-assessment service (DHT) for Finnish drinkers (www.paihdelinkki.fi/testaa/juomatapatesti). METHOD: During the 7-month recruitment period in 2004 altogether 22,536 anonymous self-assessments were recorded in the database of this service. The study sample was recruited from the 1598 service users who also participated to a survey evaluating the DHT. Those who consented by providing required baseline data and their e-mail address (n = 343) were sent a message asking them to fill in the follow-up questions 3, 6 and 12 months later. Their self-reported use of alcohol and drinking-related problems served as the main outcome variables in this single-group follow-up study. RESULTS: At 3, 6 and 12 months, 78%, 69% and 61% of the study participants, respectively, responded to the follow-up. The intention-to-treat (ITT) results revealed significant reductions (P < 0.001) in all the outcome measures. The reductions occurred during the first 3 months, after which the changes were non-significant. CONCLUSIONS: The results are in line with previous studies with mostly shorter follow-up periods suggesting that Internet-based self-assessment services can be useful tools in reducing excessive drinking. A randomized controlled trial would, however, increase our certainty about the causes of the observed changes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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