Smartphone Apps Targeting Alcohol and Illicit Substance Use: Systematic Search in in Commercial App Stores and Critical Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smartphone apps promise to enhance the reach of evidence-based interventions (cognitive behavior therapy, contingency management and therapeutic education system) for populations with substance use disorders, with minimal disruption to health systems. However, further studies are needed to systematically evaluate smartphone apps targeting alcohol and illicit substances. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the functionality, aesthetics, and quality of information of free or low-cost apps claiming to target alcohol, benzodiazepine, cocaine, crack/cocaine, crystal methamphetamine, and heroin use using the validated Mobile App Rating Scale (MARS) and critical content analysis. METHODS: A systematic search of iTunes and Google Play app stores for free or low-cost apps facilitating recovery was conducted in March 2018 and yielded 904 apps using the keywords described in previous studies (eg, recovery, sobriety, sober, alcohol, and heroin). An interdisciplinary team of clinicians, behavioral informatics, and public health reviewers trained in substance use disorders conducted a descriptive analysis of 74 apps categorized as reducing use. In addition to the MARS scale, a descriptive analysis of relevant apps was conducted by the study team to assess for quality indicators emphasized by expert guidelines and review articles. RESULTS: Most apps (n=74) claimed to reduce use or promote abstinence and yielded an overall low median MARS score of 2.82 (0.55) and a wide range of scores (1.64, 4.20). Ratings were also low for engagement (2.75 (0.72)), functionality (3.64 (0.78)), aesthetics (3.03 (0.87)), information (2.82 (0.62)), and satisfaction (1.76 (0.67)) subdomains. Innovative design and content features elicited in the review included initial assessments of substance use following app download, tracking substance use, and related consequences (eg, cost or calorie intake), remote and proximate peer support per geospatial positioning, and allowing users and family members of individuals with substance use disorders to locate 12-step meetings, treatment programs, and mental health services. Few apps integrated evidence-based psychotherapeutic (eg, cognitive behavioral therapy [CBT] or motivational interviewing) and pharmacologic interventions (eg, naloxone or buprenorphine). CONCLUSIONS: Few commercially available apps yielded in our search integrated evidence-based interventions (eg, extended-release naltrexone, buprenorphine, naloxone, Self-Management and Recovery Training recovery, or CBT), and a concerning number of apps promoted harmful drinking and illicit substance use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».