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Enregistrement W2618727275 · doi:10.2196/resprot.6760

An Ecological Momentary Intervention to Reduce Alcohol Consumption in Young Adults Delivered During Drinking Events: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial

2017· article· en· W2618727275 sur OpenAlexvenueno aff
Cassandra Wright, Paul Dietze, Paul A. Agius, Emmanuel Kuntsche, Robin Room, Michael Livingston, Margaret Hellard, Megan S. C. Lim

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)Randomized controlled trialObservational studyMedicinePhonemHealthEnvironmental healthPoison controlSuicide preventionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Risky drinking is a significant public health issue in young Australian adults. Brief interventions are one of few effective methods of reducing risky drinking but are time and cost intensive; innovative methods of delivery are therefore of interest. Mobile phones offer new opportunities to collect data and intervene during risky drinking events. Mobile phones have successfully been used for delivery of alcohol-related brief interventions and data collection but not in combination with or during drinking events. OBJECTIVE: This pilot study will investigate the efficacy of an ecological momentary intervention (EMI), with combined ecological momentary assessment (EMA) and brief intervention delivered by mobile phones to young adults during risky drinking events. METHODS: We will use a 3-armed randomized controlled trial to investigate the efficacy of the intervention for reducing peak single occasion drinking. Our sample is recruited from an observational cohort study of young, risky drinkers. Participants will be randomized into 1 of 3 intervention arms. On 6 nights across a 12-week study period, EMI and EMA groups will complete hourly EMA surveys on their mobile phone. EMI participants will receive tailored feedback short message service (SMS) texts corresponding to their EMA survey responses. The EMI participants will not receive feedback SMS. A third group will have no contact (no-contact control). All groups will then be contacted for a follow-up interview within 4 weeks of the 12-week study period ending. RESULTS: The primary outcome is mean reduction in standard drinks consumed during their most recent heavy drinking occasion as measured at follow-up. Secondary outcomes include alcohol consumption over the previous 6 months, experiences of alcohol-related harms, attitudes toward drinking and drunkenness, hazardous drinking and use of tobacco and illicit drugs. A random effects mixed modelling approach using maximum likelihood estimation will be used to provide estimates of differences in mean drinking levels between those receiving the intervention and control participants. CONCLUSIONS: This study is novel in that, unlike previous work, it will intervene repeatedly during single occasion drinking events. Further, it extends previous research in this area, which has applied limited tailoring of message content for SMS-based brief interventions. The findings of this study will contribute to the growing body of evidence to inform the use of mobile health interventions for reducing alcohol consumption and harms. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials ACTRN12616001323415; https://www.anzctr.org.au/ Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=369534 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/ 6qDqBZV9b).

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,337 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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