Reducing Cannabis Use in Young Adults With Psychosis Using iCanChange, a Mobile Health App: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial (ReCAP-iCC)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cannabis use is the most prevalent among adolescents and young adults; frequent consumption is associated with cannabis use disorder (CUD) and psychosis, with a high prevalence (up to 50%) of CUD in individuals with first-episode psychosis (FEP). Early Intervention Services (EIS) for psychosis include face-to-face psychosocial interventions for CUD, because reducing or discontinuing cannabis use improves clinical and health care service use outcomes. However, multiple barriers (eg, staff availability and limited access to treatment) can hinder the implementation of these interventions. Mobile health (mHealth) interventions may help circumvent some of these barriers; however, to date, no study has evaluated the effects of mHealth psychological interventions for CUD in individuals with FEP. OBJECTIVE: This study describes the protocol for a pilot randomized controlled trial using a novel mHealth psychological intervention (iCanChange [iCC]) to address CUD in young adults with FEP. iCC was developed based on clinical evidence showing that in individuals without psychosis, integrating the principles of cognitive behavioral therapy, motivational interviewing, and behavioral self-management approaches are effective in improving cannabis use-related outcomes. METHODS: Consenting individuals (n=100) meeting the inclusion criteria (eg, aged 18-35 years with FEP and CUD) will be randomly allocated in a 1:1 ratio to the intervention (iCC+modified EIS) or control (EIS) group. The iCC is fully automatized and contains 21 modules that are completed over a 12-week period and 3 booster modules available during the 3-month follow-up period. Validated self-report measures will be taken via in-person assessments at baseline and at 6, 12 (end point), and 24 weeks (end of trial); iCC use data will be collected directly from the mobile app. Primary outcomes are intervention completion and trial retention rates, and secondary outcomes are cannabis use quantity, participant satisfaction, app use, and trial recruiting parameters. Exploratory outcomes include severity of psychotic symptoms and CUD severity. For primary outcomes, we will use the chi-square test using data collected at week 12. We will consider participation in iCC acceptable if ≥50% of the participants complete at least 11 out of 21 intervention modules and the trial feasible if attrition does not reach 50%. We will use analysis of covariance and mixed-effects models for secondary outcomes and generalized estimating equation multivariable analyses for exploratory outcomes. RESULTS: Recruitment began in July 2022, and data collection is anticipated to be completed in July 2024. The main results are expected to be submitted for publication in 2024. We will engage patient partners and other stakeholders in creating a multifaceted knowledge translation plan to reach a diverse audience. CONCLUSIONS: If feasible, this study will provide essential data for a larger-scale efficacy trial of iCC on cannabis use outcomes in individuals with FEP and CUD. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05310981; https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05310981. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/40817.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,013 |
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 ».