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Enregistrement W3033668657 · doi:10.2196/14344

Internet-Delivered Tobacco Treatment for People Using Cannabis: A Randomized Trial in Two Australian Cannabis Clinics

2020· article· en· W3033668657 sur OpenAlexvenueno aff
Josephine Hindson, Tanya L. Hanstock, Adrian Dunlop, Frances Kay‐Lambkin

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisMedicineRandomized controlled trialQuality of life (healthcare)PsychiatryPopulationEnvironmental healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tobacco use is disproportionately higher in people who smoke cannabis than in the general population, increasing the severity of dependence for cannabis use, decreasing the likelihood of successful quit attempts for both cannabis and tobacco, and increasing the risk of relapse for both substances. Opportunities to address tobacco use in people using cannabis are being missed. OBJECTIVE: This study aims to investigate the feasibility of engaging tobacco smokers who were accessing treatment for cannabis, with a tobacco-focused internet-based Healthy Lifestyle Program (iHeLP; 4 modules). It was hypothesized that iHeLP completion would be associated with decreases in tobacco use and improved quality of life (QoL) and psychological health. It was also hypothesized that iHeLP completion would be higher in those who additionally received telephone support. Given that iHeLP aimed to improve healthy lifestyle behaviors, it was also hypothesized that there would be reductions in cannabis use. METHODS: A total of 13 smokers seeking treatment for cannabis use were randomly allocated to iHeLP alone or iHeLP plus telephone support. Participants were engaged in iHeLP over 8 weeks and completed a 12-week follow-up assessment. RESULTS: Results from 10 participants who completed the follow-up indicated that the acceptability of iHeLP was high-very high in terms of general satisfaction, appropriateness of services, effectiveness, and met need. Additional telephone support increased modal module completion rates for iHeLP from 0 to 2 but did not provide any other significant advantages over iHeLP alone in terms of cannabis use, tobacco use, QoL, or psychological health. Participants in the iHeLP-alone condition (n=4) reported a mean reduction of 5.5 (SD 9.00) tobacco cigarettes per day between baseline and follow-up, with a concomitant mean reduction in expired carbon monoxide (CO) of 5.5 parts per million (ppm, SD 6.91). The iHeLP plus telephone support group (n=6) reported a mean reduction of 1.13 (SD 4.88) tobacco cigarettes per day and a mean reduction of 9.337 ppm of expired CO (SD 5.65). A urinalysis indicated that abstinence from cannabis was achieved by 2 participants in the iHeLP-alone group and three participants in the iHeLP plus telephone support group. Between baseline and follow-up assessments, iHeLP-alone participants reported a mean reduction in days of use of cannabis in the prior month of 6.17 days (SD 13.30). The average reduction in the number of days of cannabis use for the iHeLP plus telephone support group was also 6.17 days (SD 13.59). CONCLUSIONS: Despite the small sample size, this study provides preliminary support for the use of internet-delivered, tobacco-focused interventions in tobacco smokers seeking treatment for cannabis use.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,335 · 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
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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