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Enregistrement W2800968351 · doi:10.2196/10650

The Efficacy of a Web-Based Screening and Brief Intervention for Reducing Alcohol Consumption Among Japanese Problem Drinkers: Protocol for a Single-Blind Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2800968351 sur OpenAlexvenueno aff
Toshitaka Hamamura, Shinichiro Suganuma, Ayumi Takano, Toshihiko Matsumoto, Haruhiko Shimoyama

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialPsychological interventionIntervention (counseling)PsychoeducationBrief interventionAlcohol use disorderNormativeClinical psychologyProtocol (science)MedicinePsychologyAlcohol Use Disorders Identification TestPhysical therapyPoison controlPsychiatryInjury preventionAlcoholEnvironmental healthAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The literature shows that computer-delivered interventions with personalized normative feedback can reduce problem drinking for up to 6 months in the West. Meanwhile, no studies have been conducted to examine the effects of such interventions among Japanese problem drinkers. Possible moderators associated with effectiveness of the intervention need to be also explored. OBJECTIVE: The purpose of this study is to conduct a trial and examine the efficacy of a brief intervention with personal normative feedback and psychoeducation on several measures of alcohol consumption among Japanese problem drinkers. Additionally, this study will examine whether the level of alcohol use disorder and beliefs about the physical and psychological outcomes of drinking moderate the effect of the intervention on outcome measures. METHODS: This study will conduct a single-blind, 2-armed randomized controlled trial. Japanese adults with an Alcohol Use Disorder Identification Test score of 8 or higher will be enrolled in the trial. Participants allocated to the intervention group will receive the intervention immediately after the baseline measurements, and participants allocated to the waitlist group will receive the intervention at the end of the trial. Outcome measures include drinking quantity, drinking frequency, and alcohol-related consequences. Follow-up assessment will take place at 1 month, 2 months, and 6 months following the baseline measurement. The authors will not know the group allocation during trial. The authors will plan to collect a sample of 600 participants. Mixed-effect analyses of variance will be used to examine the main effects of condition, the main effects of time, and the interaction effects between condition and time on outcome variables. RESULTS: Enrollment for the trial began on January 6, 2018 and data are expected to be available by August 2018. CONCLUSIONS: This study will contribute to the literature by demonstrating the efficacy of Web-based screenings and brief interventions among Japanese problem drinkers and indicating several possible moderators between the intervention and outcomes. This type of Web-based brief intervention has the possibility of being implemented in Japanese schools and workplaces as a prevention tool. TRIAL REGISTRATION: UMIN Clinical Trials Registry R000034388; https://upload.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi? recptno=R000034388 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6xmOoTfTI). REGISTERED REPORT IDENTIFIER: RR1-10.2196/10650.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,007
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,009

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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