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Enregistrement W2726132013 · doi:10.2196/mhealth.7399

Mobile Health Technology Using a Wearable Sensorband for Female College Students With Problem Drinking: An Acceptability and Feasibility Study

2017· article· en· W2726132013 sur OpenAlexvenueno aff
Noelle R. Leonard, Michelle Silverman, Dawa Sherpa, Madeline A. Naegle, Hyorim Kim, Donna L. Coffman, Marcy Ferdschneider

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésmHealthPsychological interventionIntervention (counseling)Brief interventionMotivational interviewingPsychologyClinical psychologyAbstinenceMobile technologyBehavior changeWearable computerMedicineApplied psychologyMobile devicePsychiatrySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An increasing number of mobile app interventions have been developed for problem drinking among college students; however, few studies have examined the integration of a mobile app with continuous physiological monitoring and alerting of affective states related to drinking behaviors. OBJECTIVE: The aim of this paper was to evaluate the acceptability and feasibility of Mind the Moment (MtM), a theoretically based intervention for female college students with problem drinking that combines brief, in-person counseling with ecological momentary intervention (EMI) on a mobile app integrated with a wearable sensorband. METHODS: We recruited 10 non-treatment seeking, female undergraduates from a university health clinic who scored a 3 or higher on the Alcohol Use Disorders Identification Test-Consumption (AUDIT-C) to participate in this pilot study. Study activities involved an in-person baseline intake and 1 follow-up assessment, 2 in-person alcohol brief intervention counseling sessions, and use of MtM technology components (sensorband and EMI on a mobile app) for approximately 3-4 weeks. The intervention used motivational interviewing (MI) and cognitive behavioral therapy (CBT) strategies for reducing risks associated with drinking. We used both qualitative and quantitative assessments to measure acceptability of the intervention and feasibility of delivery. Use patterns of the sensorband and mobile app were also collected. RESULTS: Quantitative and qualitative data indicated high levels of acceptability for the MtM intervention. Altogether, participants made reports on the app on 26.7% (78/292) the days the technology was available to them and completed a total of 325 reports with wide variation between participants. Qualitative findings indicated that sensorband-elicited alerts promoted an increase in awareness of thoughts, feelings, and behaviors related to current environmental stressors and drinking behaviors in theoretically meaningful ways. Specific challenges related to functionality and form of the sensorband were identified. CONCLUSIONS: Delivering intervention material "just-in-time," at the moment participants need to use behavioral strategies has great potential to individualize behavioral interventions for reducing problem drinking and other health behaviors. These findings provide initial evidence for the promise of wearable sensors for increasing potency of theoretically grounded mobile health interventions and point to directions for future research and uptake of these technologies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeObservationnel
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

Citations50
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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