A Context-Specific Digital Alcohol Brief Intervention in Symptomatic Breast Clinics (Abreast of Health): Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Potentially modifiable risk factors account for approximately 23% of breast cancer cases. In the United Kingdom, alcohol consumption alone is held responsible for 8% to 10% of cases diagnosed every year. Symptomatic breast clinics focus on early detection and treatment, but they also offer scope for delivery of low-cost lifestyle interventions to encourage a cancer prevention culture within the cancer care system. Careful development work is required to effectively translate such interventions to novel settings. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a theory of change and delivery mechanism for a context-specific alcohol and lifestyle brief intervention aimed at women attending screening and symptomatic breast clinics. METHODS: A formative study combined evidence reviews, analysis of mixed method data, and user experience research to develop an intervention model, following the 6 Steps in Quality Intervention Development (6SQuID) framework. RESULTS: A Web app focused on improving awareness, encouraging self-monitoring, and reframing alcohol reduction as a positive choice to improve health was found to be acceptable to women. Accessing this in the clinic waiting area on a tablet computer was shown to be feasible. An important facilitator for change may be the heightened readiness to learn associated with a salient health visit (a teachable moment). Women may have increased motivation to change if they can develop a belief in their capability to monitor and, if necessary, reduce their alcohol consumption. CONCLUSIONS: Using the 6SQuID framework supported the prototyping and maximized acceptability and feasibility of an alcohol brief intervention for women attending symptomatic breast clinics, regardless of their level of alcohol consumption.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».