A Mobile App to Enhance Behavioral Activation Treatment for Substance Use Disorder: App Design, Use, and Integration Into Treatment in the Context of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Group-based formats typically used in low-resource substance use disorder (SUD) treatment settings result in little individual attention to help reinforce and guide skill use, which may contribute to poor posttreatment outcomes. Smartphone apps offer a convenient, user-friendly, and cost-effective tool that can extend the reach of effective SUD treatments. A smartphone app was developed and integrated into a group-based, brief behavioral activation (BA) treatment for SUD to increase engagement in treatment skills outside clinician-administered sessions. OBJECTIVE: This study aims to describe the features of the app and its use and integration into treatment, report the participants' self-reported feasibility and acceptability of the app, and discuss challenges and provide recommendations for future smartphone app integration into behavioral treatments for SUD. METHODS: A total of 56 individuals recruited from intensive outpatient SUD treatment received a smartphone-enhanced BA treatment, the Life Enhancement Treatment for Substance Use. Self-reported weekly app use and reasons for nonuse were assessed at posttreatment and at 1- and 3-month follow-ups. In addition, 2-tailed t tests and chi-square tests compared the self-reported use of each app component and overall app use over time. RESULTS: Participant feedback suggested that the integration of the smartphone app into the Life Enhancement Treatment for Substance Use was feasible and well accepted, and participants found the app useful for planning value-based activities outside of sessions. Self-reported app engagement decreased over the follow-up period: 72% (39/54) of participants reported using the app at posttreatment, decreasing to 69% (37/54) at the 1-month follow-up and 37% (20/54) at the 3-month follow-up. Participants reported forgetting to use the app as a primary reason for nonuse. CONCLUSIONS: This study provides support for the feasibility and acceptability of smartphone-enhanced BA treatment, offering promise for future research testing the integration of technology into SUD treatment. Design decisions may help streamline smartphone integration into treatment, for example, allowing participants to download the treatment app on their own phones or use a low-cost study smartphone (or offering both options). Long-term app engagement may be increased via built-in reminders, alerts, and in-app messages. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02707887; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/study/NCT02707887.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».