Predictors of Booster Engagement Following a Web-Based Brief Intervention for Alcohol Misuse Among National Guard Members: Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol misuse is a major health concern among military members. Reserve component members face unique barriers as they live off base with limited access to behavioral health services. Web and app-based brief interventions are a promising means to improve access to treatment for those who misuse alcohol, with the use of booster sessions to enhance effectiveness, solidify gains, and reinforce changes. However, little is known about who will engage in booster sessions. OBJECTIVE: This study aims to evaluate booster engagement across booster delivery modalities (Web and Peer) and identify participant-specific factors associated with booster session engagement. METHODS: Following a brief web-based alcohol misuse intervention in National Guard members (N=739), we examined engagement in a series of three booster sessions. Using unadjusted and adjusted models, demographic and clinical characteristics that may serve as predictors of booster session engagement were examined across the 2 arms of the trial with different types of booster sessions: peer-delivered (N=245) and web-delivered (N=246). RESULTS: =10.3; P=.006). In a model in which the 2 groups were combined, socioeconomic factors predicted booster engagement. In separate models, the demographic and clinical predictors of booster engagement varied between the 2 delivery modalities. CONCLUSIONS: The use of peer-delivered boosters, especially among subsets of reserve members at risk of lack of engagement, may foster greater uptake and improve treatment outcomes. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02181283; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02181283.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».