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Enregistrement W4311667754 · doi:10.2196/40139

End User Participation in the Development of an Ecological Momentary Intervention to Improve Coping With Cannabis Cravings: Formative Study

2022· article· en· W4311667754 sur OpenAlexvenueno aff
Molly Anderson, Alan J. Budney, Nicholas C. Jacobson, Inbal Nahum‐Shani, Catherine Stanger

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésMindfulnessPsychologyCannabisPsychological interventionDistractionCoping (psychology)Clinical psychologyFormative assessmentCravingPsychiatryAddiction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cannabis misuse in young adults is a major public health concern. An important predictor of continued use is cannabis craving. Due to the time-varying nature of cravings, brief momentary interventions delivered while cravings are elevated may improve the use of strategies to cope with cravings and reduce cannabis use. OBJECTIVE: The goal of this manuscript is to describe a formative study to develop coping strategy messages for use in a subsequent intervention. METHODS: Young adults (aged 19-25 years; n=20) who reported using cannabis >10 of the past 30 days recruited via social media participated in this formative study. Participants rated an initial set of 15 mindfulness and 15 distraction coping strategies on a scale from 1 to 4 (very low degree to very high degree) for clarity, usefulness, and tone. They also provided comments about the content. RESULTS: Participants found the initial distraction messages slightly clearer than mindfulness (mean 3.5, SD 0.4 and mean 3.4, SD 0.4, respectively), both were comparable in tone (mean 3.2, SD 0.5 and mean 3.2, SD 0.4, respectively), and mindfulness messages were more useful than distraction (mean 3.0, SD 0.5 and mean 2.8, SD 0.6, respectively). Of the 30 messages, 29 received a rating of very low or low (<2) on any domain by >3 participants or received a comment suggesting a change. We revised all these messages based on this feedback, and the participants rated the revised messages approximately 2 weeks later. Participants earned US $10 for completing the first and US $20 for the second survey. The ratings improved on usefulness (especially the distraction items) with very little change in clarity and tone. The top 10 messages of each coping type (mindfulness and distraction) were identified by overall average rating (collapsed across all 3 dimensions: all rated >3.0). The final items were comparable in clarity (distraction mean 3.6, SD 0.4; mindfulness mean 3.6, SD 0.4), tone (distraction mean 3.4, SD 0.4; mindfulness mean 3.4, SD 0.4), and usefulness (distraction mean 3.1, SD 0.5; mindfulness mean 3.2, SD 0.5). CONCLUSIONS: The inclusion of end users in the formative process of developing these messages was valuable and resulted in improvements to the content of the messages. The majority of the messages were changed in some way including the removal of potentially triggering language. These messages were subsequently used in an ecological momentary intervention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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