Electronic Screening and Brief Intervention for Unhealthy Alcohol use in Primary Care Waiting Rooms – a Pilot Project
Notice bibliographique
Résumé
Background: In primary care, electronic self-administered screening and brief interventions for unhealthy alcohol may overcome some of the implementation barriers of face-to-face intervention. We developed an anonymous electronic self-administered screening brief intervention device for unhealthy alcohol use and assessed its feasibility and acceptability in primary care practice waiting rooms. Two modes of delivery were compared: with or without the presence of a research assistant (RA) to make patients aware of the device's presence and help users. Using the device was optional. Methods: The devices were placed in 10 participating primary care practices waiting rooms for 6 weeks, and were accessible on a voluntary basis. Number of appointments by each practice during the course of the study was recorded. Access to the electronic brief intervention was voluntary among those who screened positive. Screening and brief intervention rates and characteristics of users were compared across the modes of delivery. Results: During the study, there were 7270 appointments and 1511 individuals used the device (20.8%). Mean age of users was 45.3 (19.5), and 57.9% screened positive for unhealthy alcohol use. Of them, 53.8% accessed the brief intervention content. The presence of the RA had a major impact on the device's usage (59.6% vs 17.4% when absent). When the RA was present, participants were less likely to screen positive (49.4% vs 60.7%, P = 0.0003) but more likely to access the intervention (62.7% vs 51.4%, P = 0.009). Results from the satisfaction survey indicated that users found the device easy to use (93.5%), questions useful (89–95%) and 77.2% reported that their friends would be willing to use it. Conclusions: This pilot project indicates that the implementation of an electronic screening and brief intervention device for unhealthy alcohol is feasible and acceptable in primary care practices but that, without human support, its use is rather limited.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».