Characteristics of online treatment seekers interested in a text messaging intervention for problem drinking: adults 51 and older versus middle-aged and younger adults
Notice bibliographique
Résumé
According to the Institute of Medicine, the vast older adult population is estimated to have mental health and substance use disorders at unprecedented rates and will place high demand on an unprepared healthcare system. Online and mobile health interventions, such as text messaging, could provide an alternative form of frontline intervention that could alleviate some of the burden on the healthcare system; however, it remains unknown what are characteristics of adults over 50 who might be interested in a mobile health behavioral intervention and how they may differ from their younger counterparts. To explore the characteristics of those interested in a text messaging intervention by age, we examined screening data for a randomized controlled trial testing a text messaging intervention to reduce drinking among 1,128 hazardous and problem drinkers, aged 21-30, 31-50, and 51 and older. Participants were recruited online through website advertising on alcoholscreening.org and moderationmanagement.org. Results demonstrated that over a quarter of individuals pursuing online and/or text messaging treatment were 51 and older. These participants reported heavy drinking, with significantly greater number of days drinking and binge drinking than the younger groups, but with fewer consequences. Across age groups, a vast majority of participants were female. Findings demonstrate that a group of adult heavy drinkers 51 and older already pursue online treatment and are interested in using a text messaging intervention to help them reduce drinking, suggesting an avenue to engage this population using an alternative frontline treatment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».