Three Months of Text4Hope-Addiction Support Program mitigates substance craving and improves mental health.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Problematic substance use is rising, and other mental health conditions like anxiety and depression correlate with substance abuse. Diverse interventions to reduce this effect are emerging. Supportive text messages offer the prospect of improving symptoms of drug misuse and other associated comorbidities. Objectives The study aims to evaluate the impact of the Text4Hope-Addiction program in mitigating craving, anxiety, and depression symptoms in subscribers. Methods Individuals self-subscribe to Text4Hope Addiction program by texting “Open2Change” to 393939 to receive daily addiction-related text messages for three months. Subscribers are invited via text message to complete online questionnaires which assess cravings, anxiety, and depressive symptoms using the Brief Substance Craving Scale, Generalized Anxiety Disorder-7 Scale, and Patient Health Questionnaire-9 on subscription (baseline), six weeks and three months. Data were analyzed using SPSS version 25 with descriptive and inferential statistics. Satisfaction responses were used to assess various aspects of the Text4Hope- Addiction program. Results There was a significant difference in the mean baseline and three-month BSCS scores ( -2.17, 95% CI of -0.62 to -3.72), PHQ-9 scores (-5.08, 95% CI of -1.65 to -8.51), and the GAD-7 scores (-2.93, 95% CI of -0.48 to -5.56). Participants agreed that the supportive text messages helped them cope with addiction-related stress (89%), anxiety (81%) and depression (69%). Conclusions The Text4Hope-Addiction program effectively reduced cravings, anxiety, and depression among subscribers, with high satisfaction rates for the program. Healthcare practitioners and policymakers should consider implementing supportive text-based strategies to complement conventional treatments for addiction. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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 ».