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Enregistrement W2889191448 · doi:10.2196/11175

Predictors of Engagement, Response to Follow Up, and Extent of Alcohol Reduction in Users of a Smartphone App (Drink Less): Secondary Analysis of a Factorial Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2889191448 sur OpenAlexvenueno aff
Claire Garnett, Olga Perski, Ildikó Tombor, Robert West, Susan Michie, Jamie Brown

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool for Public Health ResearchEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchBritish Heart FoundationCancer Research UKUniversity College LondonSociety for the Study of AddictionUnited Kingdom Clinical Research Collaboration
Mots-clésRandomized controlled trialPsychologySmartphone appmHealthAlcohol consumptionAlcoholClinical psychologyGerontologyMedicinePsychological interventionComputer sciencePsychiatryInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital interventions for alcohol can help achieve reductions in hazardous and harmful alcohol consumption. The Drink Less app was developed using evidence and theory, and a factorial randomized controlled trial (RCT) suggested that 4 of its intervention modules may assist with drinking reduction. However, low engagement is an important barrier to effectiveness, and low response to follow up is a challenge for intervention evaluation. Research is needed to understand what factors influence users' level of engagement, response to follow up, and extent of alcohol reduction. OBJECTIVE: This study aimed to investigate associations between user characteristics, engagement, response to follow up, and extent of alcohol reduction in an app-based intervention, Drink Less. METHODS: This study involved a secondary data analysis of a factorial RCT of the Drink Less app. Participants (N=672) were aged 18 years or older, lived in the United Kingdom, and had an Alcohol Use Disorders Identification Test score >7 (indicative of excessive drinking). Sociodemographic and drinking characteristics were assessed at baseline. Engagement was assessed in the first month of use (number of sessions, time on app, number of days used, and percentage of available screens viewed). Response to follow up and extent of alcohol reduction (change in past week consumption) were measured after 1 month. Associations were assessed using unadjusted and adjusted linear or logistic regression models. RESULTS: Age (all unstandardized regression coefficients [B] >.02, all P<.001) and post-16 educational qualifications (all B>.18, all P<.03) were positively associated with all engagement outcomes. Age (odds ratio [OR] 1.04, P<.001), educational qualifications (OR 2.11, P<.001), and female gender (OR 1.58, P=.02) were positively associated with response to follow up. Engagement outcomes predicted response to follow up (all OR>1.02, all P<.001) but not the extent of alcohol reduction (all -.14<B<-.06, all P>.07). Baseline drinking characteristics were the only variables associated with the extent of alcohol reduction among those followed up (all B>.49, all P<.001). CONCLUSIONS: Users of the alcohol reduction app, Drink Less, who were older and had post-16 educational qualifications engaged more and were more likely to respond at 1-month follow up. Higher baseline alcohol consumption predicted a greater extent of alcohol reduction among those followed up but did not predict engagement or response to follow up. Engagement was associated with response to follow up but was not associated with the extent of alcohol reduction, which suggests that the Drink Less app does not have a dose-response effect. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomised Controlled Trial Number ISRCTN40104069; http://www.isrctn.com/ISRCTN40104069 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/746HqygIV).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeEssai randomisé
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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