Patterns of Use and Withdrawal Syndrome in Dual Cannabis and Tobacco Users (DuCATA_GAM-CAT): Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 1 in 6 cannabis users develop a cannabis use disorder (CUD) and the odds increase to 1 in 2 for daily users. OBJECTIVE: The Dual use of Cannabis and Tobacco Monitoreing through a Gamified Web app (DuCATA_GAM-CaT) project aims to identify cannabis-tobacco patterns of use and withdrawal symptoms among individuals with CUD who are attending substance abuse programs. METHODS: The project uses a mixed methods approach consisting of 3 studies. First, a participatory qualitative study involves focus groups comprising individuals with CUD, clinicians, project researchers, and an expert gamification company to co-design a gamified web app. Second, a longitudinal prospective study to follow up individuals over 6 weeks with CUD attending substance abuse programs . Participants report their cannabis-tobacco usage patterns, type and frequency of tobacco use, nicotine dependence, withdrawal symptoms, psychoemotional factors, and motivation to quit both substances. Predictive analysis techniques are used to analyze clinical, demographic, psychological, and environmental data to predict the probability of achieving abstinence. Third, homogeneous focus groups to explore participants' experiences during their CUD treatment. RESULTS: By June 2024, the project had completed the first study, defining eligible cannabis user profiles, developed the initial web app prototype, and initiated recruitment across 10 centers, with 74 participants enrolled, aiming to reach 150 participants in total. CONCLUSIONS: All participants are required to provide informed consent, and their information is kept confidential and anonymized following confidentiality rules. The research team is committed to disseminating the results obtained to professional and patient groups, as well as informing public health agents, to positively influence political and social decision makers and design programmers. Additionally, we aim to prioritize the publication of the results in high-impact journals specialized in drug abuse, public health, and health care services research. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05512091; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05512091. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/58335.
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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 | 0,041 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,012 |
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 ».