MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2940037021 · doi:10.2196/13119

Reducing Alcohol Consumption Among Risky Drinkers in the General Population of Sweden Using an Interactive Mobile Health Intervention: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2940037021 sur OpenAlexvenueno aff
Marcus Bendtsen, Jim McCambridge

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLinköpings Universitet
Mots-clésmHealthPsychological interventionIntervention (counseling)Environmental healthMedicineRandomized controlled trialPopulationBrief interventionProtocol (science)Alcohol consumptionConsumption (sociology)AlcoholPsychiatryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Harmful use of alcohol continues to be a leading contributor to premature deaths globally. Not only does harmful drinking have consequences for the individuals consuming at increased levels, but it may also result in a range of negative consequences for their family members and friends. Interventions delivered via mobile phones (mobile health [mHealth] interventions) could potentially support risky drinkers seeking help to reduce their alcohol consumption. OBJECTIVE: This protocol describes a randomized controlled trial that aims to validly estimate the effect of a novel mHealth intervention targeting risky drinkers in the general population of Sweden. Nested within the trial are 3 substudies that focus on methodological and user satisfaction research questions. METHODS: A 2-arm parallel group randomized controlled trial will be employed to estimate the effect of the novel intervention. Participants will be recruited through Web advertisements and social media. The inclusion criteria are as follows: 18 years or older, ownership of a mobile phone, and being classified as a risky drinker according to Swedish guidelines. Participants allocated to the intervention group will receive a novel mHealth intervention. The intervention consists of weekly screening, personalized feedback on current consumption, functions allowing for planning of future consumption, as well as a series of messages delivered throughout the week. Participants allocated to the control group will receive a short message regarding negative consequences of alcohol consumption and a hyperlink that offers more information. Following 2 and 4 months after randomization, both groups will be asked to complete follow-up questionnaires (2-month interval being primary). Primary outcomes are weekly alcohol consumption and heavy episodic drinking. Participants in the control group will be given access to the novel intervention after completing the 4-month follow-up. The trial includes 3 substudies: We will explore whether the mode of presenting information before participants giving informed consent affects participation rates and recall of trial parameters, investigate if the content of the short message received by the control group affects study outcomes and requests for more information, and explore user satisfaction with the intervention and reactions of the control group. RESULTS: Participant recruitment is planned to begin in April 2019 and to last for a maximum of 24 months. The first dataset will be available approximately 2 months after the final participant has been recruited, and the final dataset will be available approximately 2 months later. No participants had been recruited at the time of submitting this protocol. CONCLUSIONS: If found effective, the intervention has the potential to reduce negative consequences of alcohol consumption for individuals. The technology has been designed to have potential for extensive reach among those who may benefit. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN48317451; http://www.isrctn.com/ISRCTN48317451 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/779tKLsu3). INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/13119.

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)0,008
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,331 · 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
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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetSubstance Abuse Treatment and OutcomesTravaux en français237 207