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Enregistrement W2224026826 · doi:10.2196/mental.4875

Web-Based Cognitive Behavioral Relapse Prevention Program With Tailored Feedback for People With Methamphetamine and Other Drug Use Problems: Development and Usability Study

2016· article· en· W2224026826 sur OpenAlexvenueno aff
Ayumi Takano, Yuki Miyamoto, Norito Kawakami, Toshihiko Matsumoto

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeb applicationMethamphetamineUsabilityCognitionThe InternetPsychologyMedicineComputer scienceWorld Wide WebHuman–computer interactionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although drug abuse has been a serious public health concern, there have been problems with implementation of treatment for drug users in Japan because of poor accessibility to treatment, concerns about stigma and confidentiality, and costs. Therapeutic interventions using the Internet and computer technologies could improve this situation and provide more feasible and acceptable approaches. OBJECTIVE: The objective of the study was to show how we developed a pilot version of a new Web-based cognitive behavioral relapse prevention program with tailored feedback to assist people with drug problems and assessed its acceptance and usability. METHODS: We developed the pilot program based on existing face-to-face relapse prevention approaches using an open source Web application to build an e-learning website, including relapse prevention sessions with videos, exercises, a diary function, and self-monitoring. When users submitted exercise answers and their diary, researchers provided them with personalized feedback comments using motivational interviewing skills. People diagnosed with drug dependence were recruited in this pilot study from a psychiatric outpatient ward and nonprofit rehabilitation facilities and usability was evaluated using Internet questionnaires. Overall, website usability was assessed by the Web Usability Scale. The adequacy of procedures in the program, ease of use, helpfulness of content, and adverse effects, for example, drug craving, mental distress, were assessed by original structured questionnaires and descriptive form questions. RESULTS: In total, 10 people participated in the study and completed the baseline assessment, 60% completed all relapse prevention sessions within the expected period. The time needed to complete one session was about 60 minutes and most of the participants took 2 days to complete the session. Overall website usability was good, with reasonable scores on subscales of the Web Usability Scale. The participants felt that the relapse prevention sessions were easy to use and helpful, but that the length of the videos was too long. The participant who until recently used drugs was satisfied with the self-monitoring, but others that had already maintained abstinence for more than a year felt this activity was unhelpful and were bored tracking and recording information on daily drug use. Feedback comments from researchers enhanced participants' motivation and further insight into the disease. Serious adverse effects caused by the intervention were not observed. Some possible improvements to the program were suggested. CONCLUSIONS: The Web-based relapse prevention program was easy to use and acceptable to drug users in this study. This program will be helpful for drug users who do not receive behavioral therapy. After the pilot program is revised, further large-scale research is needed to assess its efficacy among drug users who have recently used drugs.

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)0,005
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,315 · 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 non 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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