Developing and Implementing a Web-Based Relapse Prevention Psychotherapy Program for Patients With Alcohol Use Disorder: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol use disorder (AUD) is characterized by problematic alcohol use accompanied by clinically substantial distress. Patients with AUD frequently experience high relapse rates, and only 1 in 5 remain abstinent 12 months post treatment. Traditional face-to-face relapse prevention therapy (RPT) is a form of cognitive behavioral therapy (CBT) that examines one's situational triggers, maladaptive thought processes, self-efficacy, and motivation. However, access to this treatment is frequently limited due to its high cost, long waitlists, and inaccessibility. A web-based adaptation of RPT (e-RPT) could address these limitations by providing a more cost-effective and accessible delivery method for mental health care in this population. OBJECTIVE: This study protocol aims to establish the first academic e-RPT program to address AUD in the general population. The primary objective of this study is to compare the efficacy of e-RPT to face-to-face RPT in decreasing relapse rates. The secondary objective is to assess the effects of e-RPT on quality of life, self-efficacy, resilience, and depressive symptomatology. The tertiary objective is to evaluate the cost-effectiveness of e-RPT compared to face-to-face RPT. METHODS: Adult participants (n=60) with a confirmed diagnosis of AUD will be randomly assigned to receive 10 sessions of e-RPT or face-to-face RPT. e-RPT will consist of 10 predesigned modules and homework with asynchronous, personalized feedback from a therapist. Face-to-face RPT will comprise 10 one-hour face-to-face sessions with a therapist. The predesigned modules and the face-to-face sessions will present the same content and structure. Self-efficacy, resilience, depressive symptomatology, and alcohol consumption will be measured through various questionnaires at baseline, amid treatment, and at the end of treatment. RESULTS: Participant recruitment is expected to begin in October 2022 through targeted advertisements and physician referrals. Completed data collection and analysis are expected to conclude by October 2023. Outcome data will be assessed using linear and binomial regression (for continuous and categorical outcomes, respectively). Qualitative data will be analyzed using thematic analysis methods. CONCLUSIONS: This study will be the first to examine the effectiveness of e-RPT compared to face-to-face RPT. It is posited that web-based care can present benefits in terms of accessibility and affordability compared to traditional face-to-face psychotherapy. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05579210; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05579210. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/44694.
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 | 0,023 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 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 ».