E-POP profile user – a mobile application supporting the reduction of alcohol consumption. A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mobile phone applications expand the range of services for those with alcohol problems, especially during the SARS-CoV-2 pandemic when traditional treatment is not so readily available.At the request of the State Streszczenie Wprowadzenie: Aplikacje telefoniczne poszerzają ofertę pomocy dla osób z problemem alkoholowym, zwłaszcza w okresie utrudnionego dostępu do tradycyjnego systemu lecznictwa, jakim jest pandemia SARS-CoV-2.Na zlecenie Państwowej ID ID ID ID IDof women, and suspected dependence was reported by 27.8% of men and 17.3% of women.Twenty six percent of persons registered and entered the therapeutic stage.This group was dominated by people of 30-39 (35.2%) and 40-49 (29.8%) years of age.Discussion: There is a small number of published studies evaluating alcohol reduction mobile phone applications.The obtained E-POP application user profile is consistent with the characteristics of users of similar applications around the world. Conclusions:The users are most often aged between 30 to 49 and over 70% register and decide to start therapeutic work.About 30% met the criteria for mild or moderate alcohol use disorder severity.One in three who participate in a treatment programme are most likely to reduced drinking.
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 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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».