A Mobile Phone App Featuring Cue Exposure Therapy As Aftercare for Alcohol Use Disorders: An Investigator-Blinded Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cue exposure therapy (CET) is a psychological approach developed to prepare individuals with alcohol use disorder (AUD) for confronting alcohol and associated stimuli in real life. CET has shown promise when treating AUD in group sessions, but it is unknown whether progressing from group sessions to using a mobile phone app is an effective delivery pathway. OBJECTIVE: The objectives of this study were to investigate (1) whether CET as aftercare would increase the effectiveness of primary treatment with cognitive behavior therapy, and (2) whether CET delivered through a mobile phone app would be similarly effective to CET via group sessions. METHODS: A total of 164 individuals with AUD were randomized to one of three groups: CET as group aftercare (CET group), CET as fully automated mobile phone app aftercare (CET app), or aftercare as usual. Study outcomes were assessed face-to-face at preaftercare, postaftercare, and again at 6 months after aftercare treatment. Generalized mixed models were used to compare the trajectories of the groups over time on drinking, cravings, and use of urge-specific coping skills (USCS). RESULTS: In all, 153 of 164 individuals (93%) completed assessments both at posttreatment and 6-month follow-up assessments. No differences in the trajectories of predicted means were found between the experimental groups (CET group and app) compared with aftercare as usual on drinking and craving outcomes over time. Both CET group (predicted mean difference 5.99, SE 2.59, z=2.31, P=.02) and the CET app (predicted mean difference 4.90, SE 2.26, z=2.31, P=.02) showed increased use of USCS compared to aftercare as usual at posttreatment, but this effect was reduced at the 6-month follow-up. No differences were detected between the two experimental CET groups on any outcomes. CONCLUSIONS: CET with USCS delivered as aftercare either via group sessions or a mobile phone app did not increase the effectiveness of primary treatment. This suggests that CET with USCS may not be an effective psychological approach for the aftercare of individuals treated for AUD. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02298751; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02298751.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».