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Enregistrement W4319322115 · doi:10.2196/40207

Perceptions of Using Instant Messaging Apps for Alcohol Reduction Intervention Among University Student Drinkers: Semistructured Interview Study With Chinese University Students in Hong Kong

2023· article· en· W4319322115 sur OpenAlexvenueno aff
Siu Long Chau, Yiu Cheong Wong, Yingpei Zeng, Jung Jae Lee, Man Ping Wang

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisPsychosocialPsychologyIntervention (counseling)Brief interventionNonprobability samplingMedical educationQualitative researchApplied psychologyPopulationMedicinePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile instant messaging (IM) apps (eg, WhatsApp and WeChat) have been widely used by the general population and are more interactive than text-based programs (SMS text messaging) to modify unhealthy lifestyles. Little is known about IM app use for health promotion, including alcohol reduction for university students. OBJECTIVE: This study aims to explore university student drinkers' perceptions of using IM apps for alcohol reduction as they had high alcohol exposure (eg, drinking invitations from peers and alcohol promotion on campus) and the proportion of IM app use in Hong Kong. METHODS: A qualitative study was conducted with 20 Hong Kong Chinese university students (current drinkers) with Alcohol Use Disorder Identification test scores of ≥8 recruited using purposive sampling. Semistructured individual interviews were conducted from September to October 2019. Interview questions focused on drinking behaviors, quitting history, opinions toward IM app use as an intervention tool, perceived usefulness of IM apps for alcohol reduction, and opinions on the content and design of IM apps for alcohol reduction. Each interview lasted approximately 1 hour. All interviews were audio-taped and transcribed verbatim. Two researchers independently analyzed the transcripts using thematic analysis with an additional investigator to verify the consistency of the coding. RESULTS: Participants considered IM apps a feasible and acceptable platform for alcohol reduction intervention. They preferred to receive IMs based on personalized problem-solving and drinking consequences with credible sources. Other perceived important components of instant messages included providing psychosocial support in time and setting goals with participants to reduce drinking. They further provided suggestions on the designs of IM interventions, in which they preferred simple and concise messages, chat styles based on participants' preferences (eg, adding personalized emojis and stickers in the chat), and peers as counselors. CONCLUSIONS: Qualitative interviews with Chinese university student drinkers showed high acceptability, engagement, and perceived utility of IM apps for alcohol reduction intervention. IM intervention can be an alternative for alcohol reduction intervention apart from traditional text-based programs. The study has implications for developing the IM intervention for other unhealthy behaviors and highlights important topics that warrant future research, including substance use and physical inactivity. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04025151; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04025151?term=NCT04025151.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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