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Enregistrement W4385855788 · doi:10.1136/bmj-2022-073713

Effect of a smartphone intervention as a secondary prevention for use among university students with unhealthy alcohol use: randomised controlled trial

2023· article· en· W4385855788 sur OpenAlexaff
Nicolas Bertholet, Elodie Schmutz, Joseph Studer, Angéline Adam, Gerhard Gmel, John Cunningham, Jennifer McNeely, Jean‐Bernard Daeppen

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialAlcohol Use Disorders Identification TestIntervention (counseling)Alcohol consumptionAlcoholAuditPhysical therapyDemographyPoison controlInjury preventionInternal medicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To estimate the effects of providing access to an alcohol intervention based on a smartphone. Design Randomised controlled trial.. Setting Four higher education institutions in Switzerland. Participants 1770 students (≥18 years) who screened positive for unhealthy alcohol use (ie, a score on the alcohol use disorders identification test-consumption (AUDIT-C) of ≥4 for men and ≥3 for women) were randomly assigned by 1:1 allocation ratio in blocks of 10. Intervention Providing access to a brief, smartphone based alcohol intervention. Outcome measures The primary outcome studied was number of standard drinks per week at six months and the secondary outcome was number of heavy drinking days (past 30 days). Additional outcomes were maximum number of drinks consumed on one occasion, alcohol related consequences, and academic performance. Follow-up assessments occurred at months three, six, and 12. Data were analysed by intention to treat and by using generalised linear mixed models with random intercepts for the recruitment site and participants nested within the recruitment site, and with intervention ( v control), time (three months v six months; 12 months v six months), and baseline outcome values as fixed effects. Results Between 26 April 26 2021 and 30 May 2022, 1770 participants (intervention group (n=884); control group (n=886)) were included. Mean age was 22.4 years (standard deviation 3.07); 958 (54.1%) were women; and 1169 (66.0%) were undergraduate students, 533 (30.1%) were studying for a master’s degree, 43 (2.4%) were studying for a doctorate, and 25 (1.4%) were students of other higher education programme. The baseline mean number of standard drinks per week was 8.59 (standard deviation 8.18); the baseline number of heavy drinking days was 3.53 (4.02). Of 1770 participants, follow-up rates were 1706 (96.4%) at three months, 1697 (95.9%) at six months, and 1660 (93.8%) at 12 months. Of 884 students randomly assigned to the intervention group, 738 (83.5%) downloaded the smartphone application. The intervention had a significant overall effect on the number of standard drinks per week (incidence rate ratio 0.90 (95% confidence interval 0.85 to 0.96)), heavy drinking days (0.89 (0.83 to 0.96)), and the maximum number of drinks consumed on one occasion (0.96 (0.93 to 1.00), P=0.029), indicating significantly lower drinking outcomes in the intervention group than in the control group during the follow-up period. The intervention did not affect alcohol related consequences or academic performance. Conclusions Providing access to the smartphone application throughout the 12 month follow-up was effective at limiting the average drinking volume of university students who had self-reported unhealthy alcohol use at baseline. Trial registration ISRCTN 10007691.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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