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Enregistrement W3023951907 · doi:10.2196/16688

Social Media Interventions for Risky Drinking Among Adolescents and Emerging Adults: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2020· article· en· W3023951907 sur OpenAlexvenueno aff
Erin E. Bonar, Diane M Schneeberger, Carrie Bourque, José A. Bauermeister, Sean D. Young, Frederic C. Blow, Rebecca M. Cunningham, Amy M. Bohnert, Marc A. Zimmerman, Maureen A. Walton

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismUniversity of MichiganU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésRandomized controlled trialPsychological interventionAlcohol Use Disorders Identification TestSocial mediaMedicineBinge drinkingIntervention (counseling)Poison controlPsychologySuicide preventionFamily medicineInjury preventionPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite intervention efforts to date, the prevalence of risky drinking among adolescents and emerging adults remains high, increasing the risk for health consequences and the development of alcohol use disorders. Peer influences are particularly salient among this age group, including via social media. Thus, the development of efficacious early interventions for youth, delivered with a broad reach via trained peers on social media, could have an important role in addressing risky drinking and concomitant drug use. OBJECTIVE: This paper describes the protocol of a randomized controlled trial (RCT) testing the efficacy of a social media intervention among adolescents and emerging adults who meet the criteria for risky drinking (using the Alcohol Use Disorders Identification Test-Consumption [AUDIT-C]), delivered with and without financial incentives for participation, compared with an attention placebo control condition (ie, entertaining social media content), on alcohol consumption and consequences. METHODS: This RCT involved recruiting 955 youths (aged 16-24 years) via advertisements on Facebook and Instagram to self-administer a brief web-based screening survey. Those screening positive for past 3-month risky drinking (AUDIT-C positive: ages 16-17 years: ≥3 females and ≥4 males; and ages 18-24 years: ≥4 females and ≥5 males) were eligible for the RCT. After providing consent (a waiver of parental consent was obtained for minors), participants completed a web-based baseline survey and several verification procedures, including a selfie photo matched to Facebook profile photos. Participants were then randomized to join invitation-only secret Facebook groups, which were not searchable or viewable by parents, friends, or anyone not recruited by the study. The 3 conditions were social media intervention with incentives, social media intervention without incentives (SMI), and attention placebo control. Each condition lasted 8 weeks and consisted of bachelor's-level and master's-level therapist electronic coaches posting relevant content and responding to participants' posts in a manner consistent with Motivational Interviewing. Participants in the control condition and SMI condition did not receive payments but were blind to condition assignment between these 2 conditions. Follow-ups are ongoing and occur at 3, 6, and 12 months poststart of the groups. RESULTS: We enrolled 955 participants over 10 waves of recruitment who screened positive for risky drinking into the RCT. CONCLUSIONS: The findings of this study will provide the critical next step in delivering early alcohol interventions to the youth, capitalizing on social media platforms, which could have significant public health impact by altering alcohol use trajectories of adolescents and emerging adults engaged in risky drinking. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02809586; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02809586. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/16688.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,323 · 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'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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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