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Enregistrement W2761330331 · doi:10.2196/mhealth.8474

A Mobile Phone-Based Life Skills Training Program for Substance Use Prevention Among Adolescents: Pre-Post Study on the Acceptance and Potential Effectiveness of the Program, Ready4life

2017· article· en· W2761330331 sur OpenAlexvenueno aff
Severin Haug, Raquel Paz Castro, Christian Meyer, Andreas Filler, Tobias Kowatsch, Michael P Schaub

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife skillsPsychologyMedical educationApplied psychologyCurriculumSocial cognitive theorySocial skillsMobile phonePhoneComputer scienceSocial psychologyDevelopmental psychologyMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Substance use and misuse often first emerge during adolescence. Generic life skills training that is typically conducted within the school curriculum is effective at preventing the onset and escalation of substance use among adolescents. However, the dissemination of such programs is impeded by their large resource requirements in terms of personnel, money, and time. Life skills training provided via mobile phones might be a more economic and scalable approach, which additionally matches the lifestyle and communication habits of adolescents. OBJECTIVE: The aim of this study was to test the acceptance and initial effectiveness of an individually tailored mobile phone-based life skills training program in vocational school students. METHODS: The fully automated program, named ready4life, is based on social cognitive theory and addresses self-management skills, social skills, and substance use resistance skills. Program participants received up to 3 weekly text messages (short message service, SMS) over 6 months. Active program engagement was stimulated by interactive features such as quiz questions, message- and picture-contests, and integration of a friendly competition with prizes in which program users collected credits with each interaction. Generalized estimating equation (GEE) analyses were used to investigate for changes between baseline and 6-month follow-up in the following outcomes: perceived stress, self-management skills, social skills, at-risk alcohol use, tobacco smoking, and cannabis use. RESULTS: The program was tested in 118 school classes at 13 vocational schools in Switzerland. A total of 1067 students who owned a mobile phone and were not regular cigarette smokers were invited to participate in the life skills program. Of these, 877 (82.19%, 877/1067; mean age=17.4 years, standard deviation [SD]=2.7; 58.3% females) participated in the program and the associated study. A total of 43 students (4.9%, 43/877) withdrew their program participation during the intervention period. The mean number of interactive program activities that participants engaged in was 15.5 (SD 13.3) out of a total of 39 possible activities. Follow-up assessments were completed by 436 of the 877 (49.7%) participants. GEE analyses revealed decreased perceived stress (odds ratio, OR=0.93; 95% CI 0.87-0.99; P=.03) and increases in several life skills addressed between baseline and the follow-up assessment. The proportion of adolescents with at-risk alcohol use declined from 20.2% at baseline to 15.5% at follow-up (OR 0.70, 95% CI 0.53-0.93; P=.01), whereas no significant changes were obtained for tobacco (OR 0.94, 95% CI 0.65-1.36; P=.76) or cannabis use (OR 0.91, 95% CI 0.67-1.24; P=.54). CONCLUSIONS: These results reveal high-level acceptance and promising effectiveness of this interventional approach, which could be easily and economically implemented. A reasonable next step would be to test the efficacy of this program within a controlled trial.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,378 · 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.

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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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