Optimizing a Text Message Intervention to Reduce Heavy Drinking in Young Adults: Focus Group Findings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent trial results show that an interactive short message service (SMS) text message intervention, Texting to Reduce Alcohol Consumption (TRAC), is effective in reducing heavy drinking in non-treatment-seeking young adults, but may not be optimized. OBJECTIVE: To assess the usability of the TRAC intervention among young adults in an effort to optimize future intervention design. METHODS: We conducted five focus groups with 18 young adults, aged 18-25 years, who had a history of heavy drinking and had been randomized to 12 weeks of the TRAC intervention as part of a clinical trial. A trained moderator followed a semistructured interview guide. Focus groups were audiotaped, transcribed, and analyzed to identify themes. RESULTS: We identified four themes regarding user experiences with the TRAC intervention: (1) ease of use, (2) comfort and confidentiality, (3) increased awareness of drinking behavior, and (4) accountability for drinking behavior. Participants' comments supported the existing features of the TRAC intervention, as well as the addition of other features to increase personalization and continuing engagement with the intervention. CONCLUSIONS: Young adults perceived the TRAC intervention as a useful way to help them reduce heavy drinking on weekends. Components that promote ease of use, ensure confidentiality, increase awareness of alcohol consumption, and increase accountability were seen as important.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».