Efficacy of a Web-Based Tailored Intervention to Reduce Cannabis Use Among Young People Attending Adult Education Centers in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cannabis use is common among young adults. Web-based interventions are an increasingly popular way to reach this population. The aim of this study was to evaluate the efficacy of a Web-based tailored intervention, developed on theoretical and empirical grounds, to reduce cannabis use among young people by promoting a more positive intention to abstain. Methods: An experimental design was employed to evaluate the efficacy of the intervention in reducing cannabis use (primary outcome) by bolstering intention (secondary outcome) to abstain from use. Participants were randomly assigned either to an experimental group that received the Web-based tailored intervention or to a control group that did not. Results: Of 588 young adults (18–24 years of age) recruited, 295 were randomly assigned to the experimental group and 293 to the control group. At baseline, 343 reported using cannabis at least once in the past year. An intention-to-treat analysis showed that, at postintervention, a higher proportion of participants in the experimental group had reduced their cannabis use compared with the control group [10.8% vs. 5.1%, χ 2 (2) = 9.89, p = 0.007]. A mixed model for repeated measures revealed a statistically significant difference in terms of change in intention to abstain from cannabis use in the coming month [Group × Time interaction, F (1,474) = 8.03, p = 0.005]: intention increased for the experimental group (5.07 ± 2.07 to 5.45 ± 1.88; p < 0.001), but stayed stable for the control group (5.32 ± 2.03 to 5.36 ± 1.99; p = 0.779). Conclusion: This study shows that the intervention can be efficacious in reducing cannabis use among young people attending adult education centers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».