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Enregistrement W2972709442 · doi:10.2196/12267

A Qualitative Evaluation of the Acceptability of a Tailored Smartphone Alcohol Intervention for a Military Population: Information About Drinking for Ex-Serving Personnel (InDEx) App

2019· article· en· W2972709442 sur OpenAlexvenueno aff
Jo‐Anne Puddephatt, Daniel Leightley, Laura Palmer, Norman Jones, Toktam Mahmoodi, Colin Drummond, Roberto J. Rona, Nicola T. Fear, Matt Field, Laura Goodwin

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollaboration for Leadership in Applied Health Research and Care - Greater ManchesterMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchKing's College LondonKing's College Hospital NHS Foundation Trust
Mots-clésThematic analysisCredibilityPopulationShort Message ServiceIntervention (counseling)Index (typography)Service (business)MedicineApplied psychologyQualitative researchWorld Wide WebComputer sciencePsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alcohol consumption in the UK Armed Forces is higher than in the general population, and this pattern continues after leaving the service. Smartphone apps may be useful to increase ex-serving personnel's awareness of their alcohol consumption, support self-monitoring, and prompt a change in behavior. OBJECTIVE: The study aimed to explore the acceptability of Information about Drinking in Ex-serving personnel (InDEx), a tailored smartphone app, combined with personalized short message service (SMS) text messaging designed to target ex-serving personnel who meet the criteria for hazardous alcohol use. METHODS: The InDEx intervention included 4 key modules: (1) assessment and normative feedback, (2) self-monitoring and feedback, (3) goal setting and review, and (4) personalized SMS text messaging. A semistructured telephone interview study was conducted with ex-serving personnel after using the app for a 28-day period. Interviews were used to explore the acceptability of app modules and its functionality and the perceived changes in participant's drinking. Interview transcripts were analyzed using inductive thematic analysis. RESULTS: Overall, 94% (29/31) participants who used InDEx agreed to take part in a telephone interview. Overall, 4 themes were identified: Credibility, Meeting their needs, Simplicity, and Helpful for ex-serving personnel. The importance of credibility, functionality, and meeting the individual needs of ex-serving personnel was emphasized. Acceptability and engagement with specific modules of the app and text messages were influenced by the following: (1) if they felt it provided credible information, (2) whether the content was appropriately personalized to them, (3) the ease of use, and (4) beliefs about their own drinking behaviors. Participants recommended that the app would be most suitable for personnel about to leave the Armed Forces. CONCLUSIONS: InDEx was an acceptable smartphone app for ex-serving personnel for monitoring alcohol consumption and in providing meaningful feedback to the individual. Pages that met the participant's interests and provided real time personalized, credible feedback on their drinking and text messages tailored to participant's interactions with the app were particularly favored.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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