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Enregistrement W3004215915 · doi:10.2196/15610

Reducing Drinking Among People Experiencing Homelessness: Protocol for the Development and Testing of a Just-in-Time Adaptive Intervention

2020· article· en· W3004215915 sur OpenAlexvenueno aff
Michael S. Businelle, Scott T. Walters, Eun‐Young Mun, Thomas Kirchner, Emily T. Hébert, Xiaoyin Li

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Cancer InstituteTobacco Settlement Endowment TrustNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismStephenson Cancer CenterUniversity of Oklahoma Health Sciences CenterUniversity of Oklahoma
Mots-clésPsychological interventionmHealthIntervention (counseling)MedicinePopulationBrief interventionPsychologyGerontologyPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adults who are homeless are more likely to have alcohol use disorders (AUDs) compared with domiciled adults. Although AUD treatments are commonly available, many factors (eg, transportation limitations and inability to schedule appointments) contribute to low treatment completion rates and low success rates of these interventions among adults experiencing homelessness. Most adults who are homeless own mobile phones; however, no interventions have been developed that use mobile devices to deliver and support AUD interventions for this population. Mobile phone-based AUD interventions may reduce barriers that have limited the use and utility of traditional interventions. OBJECTIVE: The aim of this study is to (1) identify variables (eg, affect, stress, geolocation, and cravings) that predict drinking among homeless adults (phase I), (2) develop a mobile intervention that utilizes an algorithm to identify moments of risk for drinking and deliver treatment messages that are tailored to the individual's current needs in real time (phase II), and (3) pilot test the intervention app (phase III). METHODS: In phase I, adults experiencing homelessness with an AUD (N=80) will complete baseline, equipment, 2-week, and 4-week follow-up visits in person. Participants will be prompted to complete five daily ecological momentary assessments on a study-provided smartphone for 28 days. The smartphone app will collect GPS coordinates every 5 min for the entire 28-day study period. Participants will wear a transdermal alcohol sensor that will objectively measure alcohol use. In phase II, we will use phase I data to develop an algorithm that identifies moments of heightened risk for drinking and develop treatment messages that address risk factors for drinking. Phase III will pilot test the intervention in 40 adults experiencing homelessness with AUD. RESULTS: This project was funded in June 2018. IRB approval was obtained in October 2018, and data collection for phase I began in February 2019. Phase III data collection is expected to conclude in 2020. To date, 80 participants have consented to the study, and data analysis for phase I will begin in early 2020. CONCLUSIONS: This research will highlight intervention targets and develop a novel intervention for understudied and underserved adults experiencing homelessness with AUD. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15610.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,425
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,159 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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