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Enregistrement W3123233416 · doi:10.2196/26557

A Multimodal Mobile Sleep Intervention for Young Adults Engaged in Risky Drinking: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3123233416 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa M. Fucito, Garrett I. Ash, Kelly S. DeMartini, Brian Pittman, Nancy P. Barnett, Chiang‐Shan R. Li, Nancy S. Redeker, Stephanie S. O’Malley

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésSleep hygienePsychological interventionMedicineIntervention (counseling)Randomized controlled trialBrief interventionYoung adultPopulationSleep (system call)Alcohol use disordermHealthGerontologyPsychologyClinical psychologyPsychiatryAlcoholEnvironmental healthInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This paper describes the research protocol for a randomized controlled trial of a multimodal mobile sleep intervention for heavy-drinking young adults. Young adults report the highest rates of heavy, risky alcohol consumption and are a priority population for alcohol prevention and intervention efforts. Alcohol strategies that leverage other health concerns and use technology may offer an innovative solution. Poor sleep is common among young adults and is a risk factor for developing an alcohol use disorder. Moreover, young adults are interested in information to help them sleep better, and behavioral sleep interventions address alcohol use as a standard practice. OBJECTIVE: The primary aim of this study is to assess the effectiveness of a 2-week multimodal mobile sleep intervention for reducing drinks consumed per week among heavy-drinking young adults. We will explore the effects on alcohol-related consequences, assessing quantitative and qualitative sleep characteristics as secondary aims. The study's goals are to identify the optimal combination of sleep intervention components for improving drinking outcomes, the feasibility and acceptability of these components, and the potential mechanisms by which these components may promote alcohol behavior change. METHODS: Young adults (aged 18-25 years) who report recent heavy drinking will be randomly assigned to one of three conditions: mobile sleep hygiene advice (n=30), mobile sleep hygiene advice and sleep and alcohol diary self-monitoring (n=30), or mobile sleep hygiene advice, sleep and alcohol diary self-monitoring, and sleep and alcohol data feedback (n=60). For the feedback component, participants will complete two web-based sessions with a health coach during which they will receive summaries of their sleep and alcohol data, and the potential association between them along with brief advice tailored to their data. All participants will wear sleep and alcohol biosensors daily for 2 weeks for objective assessments of these outcomes. RESULTS: The study was funded by the National Institutes of Health in May 2018. Recruitment began in December 2018 and will be concluded in Spring 2021. As of February 4, 2021, we have enrolled 110 participants. CONCLUSIONS: Ultimately, this research could result in an efficacious, low-cost intervention with broad population reach through the use of technology. In addition, this intervention may substantially impact public health by reducing alcohol use disorder risk at a crucial developmental stage. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03658954; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03658954. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/26557.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,007
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0100,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1080,018

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,424 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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