Alcohol Use Disorder and Comorbid Depression: A Randomized Controlled Trial Investigating the Effectiveness of Supportive Text Messages in Aiding Recovery
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this randomized controlled trial was to examine the impact of daily supportive text messages over a 6-month treatment period on mood and alcohol consumption in individuals with a dual diagnosis of alcohol use disorder (AUD) and depression following completion of an inpatient treatment programme. METHOD: Ninety-five adult participants with AUD and comorbid depression were recruited into this randomized control trial, which took place after completing a 30-day rehabilitation programme. The intervention group (n = 47) received twice-daily supportive text messages over 6-months while control participants (n = 48) had treatment as usual for a 6-month period, with an added 6-month post-treatment follow-up for both groups. Drinking history in the previous 90 days as well as symptoms of depression, anxiety and stress were measured at baseline, 3- and 6-month treatment points and 6-month post treatment follow up. RESULTS: Depression scores (P = 0.02) and perceived stress scores (P < 0.01) were significantly reduced at 3-month treatment point in the intervention group relative to control participants with small to medium effect. The intervention group also showed a significantly greater reduction in units per drinking day from baseline to 6-month treatment point compared to the control group with a medium effect size (P = 0.03). There were no differences in drinking or mood measures at 6-month post treatment follow-up. CONCLUSIONS: Supportive text messages provide an early initial benefit in decreasing symptoms of depression and stress, with a further positive impact on alcohol consumption following a longer treatment period. Benefits did not persist six months after the intervention ended.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».