Text Messaging Interventions for Reducing Alcohol Consumption Among Harmful and Hazardous Drinkers: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile phone-based interventions have become popular for lifestyle behavior change, particularly the use of text messaging as it is a technology ubiquitous in mobile phones. Reviews and meta-analyses of digital interventions for reducing harmful and hazardous use of alcohol have mainly focused on Web-based interventions; thus, there is a need for a body of evidence to guide health practitioners, policy makers, and researchers with respect to the efficacy of available text messaging interventions. OBJECTIVE: The aim of this systematic review and meta-analysis is to assess the effectiveness of text messaging interventions for reducing the amount of alcohol consumed among harmful and hazardous drinkers; this is compared to receiving no, minimal, or unrelated health information. Specifically, we ask the following questions: (1) Can interventions consisting of only text messages be effective in reducing alcohol consumption compared to no intervention or a minimal or unrelated intervention? (2) Can interventions consisting of only text messages be effective in reducing the prevalence of risky drinking compared to no intervention or a minimal or unrelated intervention? METHODS: Several databases will be searched, including the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), MEDLINE, PsycINFO, the Conference Proceedings Citation Index, ClinicalTrials.gov, OpenGrey, among others. Reports of studies that evaluate text messaging interventions for reducing the amount of alcohol consumed will be included. Primary outcomes of interest will be weekly alcohol consumption and frequency of heavy episodic drinking. The Cochrane Collaboration Risk of Bias tool will be used to assess bias in reports, and the Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach will be used to assess the quality of the body of evidence. A narrative review will be presented, and a meta-analysis will be conducted in case of homogeneity among included studies. RESULTS: The systematic review has not yet begun but is expected to start in May of 2019; publication of the final review and meta-analysis is expected at the end of 2019. CONCLUSIONS: The technology for text messaging is ubiquitous in mobile phones; thus, the potential reach of interventions utilizing this technique is great. However, there are no meta-analyses to date that limit the scope to the use of text messaging interventions for alcohol consumption reduction. Therefore, the proposed systematic review and meta-analysis will help health practitioners, policy decision makers, researchers, and others to better understand the effects of these interventions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/12898.
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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 | 0,054 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,007 |
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 ».