Developing a mobile-based brief intervention to reduce cannabis-impaired driving among youth: An intervention mapping approach
Notice bibliographique
Résumé
Behaviour change interventions delivered via smartphones have the potential to reduce youth cannabis use and driving under the influence of cannabis (DUIC). Countless smartphone applications (either downloadable or web-based) are available to help reduce substance use and impaired driving. However, most are developed without evidence-based content and theory, and many have poor user engagement. This study aims to: (1) describe the systematic development and theoretical foundations of a youth DUIC smartphone intervention, and (2) describe the pre-testing among a sample of youth and adult cannabis educators (prior to efficacy testing). A 6-step Intervention Mapping approach was utilized to combine theory, evidence, and user feedback to develop and implement the 'High Alert' intervention. This evidence-based and iterative process entailed: (1) conducting a needs assessment, (2) identifying intervention objectives, which map on the following DUIC determinants: knowledge, attitudes, risk perception, perceived norms, and self-efficacy, (3) selecting intervention theory and design, (4) developing of the intervention, (5) implementation, and (6) evaluation. Application of Intervention Mapping resulted in a smartphone web-based application that could support reductions in cannabis use and DUIC. The 'High Alert' intervention was created to include four modules with contents focusing on educating youth on the dangers and legal risks of DUIC, limiting risky situations, avoiding riding with an impaired driver, planning a safe ride home, and promoting safer cannabis use. Future research will test the efficacy of the intervention in reducing risky cannabis use and DUIC among youth.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».