Online and Mobile Interventions for Problem Gambling, Alcohol, and Drugs: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Online interventions for gambling, alcohol, and illegal drug related problems have been developing at a fast pace over the past decade. Yet, little is known about the content and efficacy of interventions provided entirely online for reducing drug/alcohol use and gambling, or about the characteristics of those who use these interventions. This systematic review aims to describe the characteristics of online interventions, their efficacy, and the profile of their clientele. Documentation was mainly obtained through four scientific databases in psychology, technology, and medical research (PsychINFO, MedLine, Francis, and INSPEC) using three keywords (substances or gambling, intervention, Internet). Of the 4,708 documents initially identified, 18 studies meeting admissibility criteria were retained and analyzed after exclusion of duplicates and non-relevant documents. No study in the review related to problem gambling. The majority of interventions were based upon motivational or cognitive-behavioral theoretical approaches and called upon well-established therapeutic components in the field of addictions. The participants in these studies were generally adults between 30 and 46 years old with a high school education and presenting a high risk or problematic use. More than three quarters of the studies showed a short-term decrease in use that was maintained 6 months later, but only two studies included a 12 months follow-up. Online interventions seem promising and appear to meet the needs of participants who are in the workforce and seeking help for the first time. Long-term efficacy studies should nonetheless be conducted.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».