MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2979761537 · doi:10.2196/14190

Effectiveness of an Ecological Momentary Intervention for Reducing Risky Alcohol Consumption Among Young Adults: Protocol for a Three-Arm Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2979761537 sur OpenAlexvenueno aff
Cassandra Wright, Paul Dietze, Emmanuel Kuntsche, Michael Livingston, Paul A. Agius, Robin Room, Michelle Raggatt, Margaret Hellard, Megan S. C. Lim

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilFoundation for Alcohol Research and EducationBurnet Institute
Mots-clésPsychological interventionRandomized controlled trialmHealthIntervention (counseling)Focus groupPhoneBinge drinkingMoodMobile phonePsychologyRandom digit dialingConsumption (sociology)Applied psychologyMedicinePoison controlSuicide preventionEnvironmental healthSocial psychologyComputer sciencePsychiatryPopulationTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent research has investigated the utility of mobile phone-delivered interventions for reducing risky single-occasion drinking, also known as binge drinking. In the past five years, focus has been placed on ecological momentary interventions (EMIs), which aim to deliver intervention content in correspondence to real-time assessments of behavior, also known as ecological momentary assessments (EMAs). OBJECTIVE: This study aims to assess the effect of a fully automated, tailored, mobile phone-delivered EMI termed Mobile Intervention for Drinking in Young people (MIDY) on young people's risky single-occasion drinking behavior. METHODS: We will use a three-armed randomized controlled trial design to determine the impact of MIDY on peak consumption of alcohol among young people. A list of mobile telephone numbers for random digit dialing will be generated, and researchers will telephone potential participants to screen for eligibility. Participants will be randomized into one of three intervention groups. For 6 weeks, EMI, EMA, and attention control groups will complete hourly EMA surveys on their mobile phones on Friday and Saturday nights. EMI participants will receive personalized feedback in the form of text messages corresponding to their EMA survey responses, which focus on alcohol consumption, spending, and mood. EMA participants will not receive feedback. A third group will also complete EMA and receive feedback text messages at the same time intervals, but these will be focused on sedentary behavior and technology use. All groups will also complete a short survey on Saturday and Sunday mornings, with the primary outcome measure taken on Sunday mornings. A more detailed survey will be sent on the final Sunday of the 6-week period, and then again 1 year after recruitment. RESULTS: The primary outcome measure will be an observed change (ie, reduction) in the mean peak number of drinks consumed in a single night over the 6-week intervention period between the EMI and attention control groups as measured in the weekly EMA. We expect to see a greater reduction in mean peak drinking in the EMI group compared to that in the attention control group. As a secondary aim, we will assess whether mean peak drinking is reduced in the EMA group compared to the attention control group. We will use a random-effects mixed-modeling approach using maximum-likelihood estimation to provide estimates of differences in peak drinking across time periods between those receiving the intervention (EMI) and attention control participants. An intention-to-treat approach will be taken for the analysis. Individuals and study groups will be modeled as random and fixed factors, respectively. CONCLUSIONS: This study extends our previous work investigating the efficacy of a mobile EMI (MIDY) for reducing risky drinking among young adults in Australia, and will add to the expanding literature on the use of mobile interventions for reducing risky alcohol consumption. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registration (ANZCTR): ACTRN12617001509358p; http://www.anzctr.org.au/ACTRN12617001509358p.aspx. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/14190.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,007
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,013

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,417 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207