End User–Informed Mobile Health Intervention Development for Adolescent Cannabis Use Disorder: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rates of cannabis use continue to increase among adolescents and the current interventions have modest effects and high rates of relapse following treatment. There is increasing evidence for the efficacy of mobile technology-based interventions for adults with substance use disorders, but there is limited study of this technology in adolescents who use cannabis. OBJECTIVE: The goal of our study was to elucidate elements of an app-based adjunctive intervention for cannabis cessation that resonate with adolescents who use cannabis. METHODS: Adolescents, aged between 14 and 17 years, who used cannabis were recruited from San Diego County high schools. Semistructured focus groups (6 total; N=37) were conducted to examine the ways in which participants used smartphones, including the use of any health behavior change apps, as well as to elicit opinions about elements that would promote engagement with an app-based intervention for adolescent cannabis cessation. An iterative coding structure was used with first cycle structural coding, followed by pattern coding. RESULTS: Themes that emerged from the analysis included (1) youth valued rewards to incentivize the progressive reduction of cannabis use, which included both nontangible rewards that mimic those obtained on social media platforms and prosocial activity-related rewards, (2) having the ability to self-monitor progression, (3) peer social support, (4) privacy and confidentiality discrete logo and name and usernames within the app, and (5) individualizing frequency and content of notifications and reminders. CONCLUSIONS: Integrating content, language, interfaces, delivery systems, and rewards with which adolescents who use cannabis are familiar, engage with on a day-to-day basis, and identify as relevant, may increase treatment engagement and retention for adolescents in substance use treatment. We may increase treatment effectiveness by adapting and individualizing current evidence-based interventions, so that they target the needs of adolescents and are more easily incorporated into their everyday routines.
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 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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».