Developing a Smartphone-Based Adjunct Intervention to Reduce Cannabis Use Among Juvenile Justice-Involved Adolescents: Protocol for a Multiphase Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescents involved in the juvenile justice system who use cannabis are at an increased risk of future substance use disorders and rearrest. Many court-involved, nonincarcerated (CINI) youth are referred for services in the community and often encounter multiple barriers to care, highlighting the need for minimally burdensome services that can be delivered in justice settings. Digital health interventions are accessible, easy to implement, and can provide ongoing support but have not been developed to address the unique needs of CINI youth who use cannabis. OBJECTIVE: This multiphase study will aim to develop, implement, and pilot test a novel smartphone app, Teen Empowerment through Computerized Health (TECH), to reduce cannabis and other substance use among CINI youth. TECH is conceptualized as a digital adjunct to a brief computerized intervention delivered by our family court partner. METHODS: Following the principles of user-centered design, phase I interviews with CINI youth aged 14-18 years (n=14-18), their caregivers (n=6-8), and behavioral health app developers (n=6-8) will guide the TECH design decisions. Next, in phase II, CINI youth (n=10) will beta test the TECH app prototype for 1 month; their feedback regarding feasibility and acceptability will directly inform the app refinement process. Finally, in phase III, CINI youth (n=60) will participate in a pilot randomized controlled trial for 6 months, comparing the preliminary effectiveness of the adjunctive TECH app on cannabis use outcomes. RESULTS: Phase I data collection began in September 2020 and was completed in December 2021; 14 CINI youth, 8 caregivers, and 11 behavioral health app developers participated in the study. Phases II and III will occur in 2022 and 2023 and 2023 and 2025, respectively. CONCLUSIONS: This body of work will provide insight into the feasibility and acceptability of a smartphone-based adjunctive intervention designed for CINI youth. Phase III results will offer a preliminary indication of the effectiveness of the TECH app in reducing cannabis use among CINI youth. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/35402.
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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 | 0,022 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,011 |
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 ».