A Brief Cognitive Behavioral Therapy–Based Digital Intervention for Reducing Hazardous Alcohol Use in South Korea: Development and Prospective Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alcohol consumption is a leading cause of death and disability worldwide, associated with numerous acute and chronic medical conditions. Digital health interventions offer a promising solution to overcome barriers associated with traditional treatment methods, providing accessible, scalable, and cost-effective means to support individuals in reducing hazardous drinking. Objective: This pilot study aims to evaluate the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of the Sober smartphone app in individuals with hazardous alcohol use. Methods: This single-group, pre- and postpilot study included 20 participants with risky alcohol use, identified using the Alcohol Use Disorder Identification Test. Participants used the Sober app for 4 weeks, incorporating cognitive behavioral therapy-based interventions. Feasibility was assessed by study and session completion rates, acceptability by participant satisfaction and perceived usefulness, and preliminary efficacy by changes in alcohol consumption and psychiatric symptoms. Semistructured interviews with participants and clinicians provided qualitative perspectives on the app's usability, efficacy, and areas for improvement. Results: Of the 20 enrolled participants, 17 completed the study. The app demonstrated high feasibility with an 85% (17/20) study completion rate, and 59% (10/17) completed all cognitive behavioral therapy sessions. Participants reported positive acceptability, with average satisfaction and usefulness ratings of 3.8 and 3.7 of 5, respectively. Preliminary efficacy outcomes showed significant improvements: abstinence days increased from 67% to 85% (z=-3.17; P=.002), heavy drinking episodes decreased from 3.3 to 1.9 (t16=-2.97; P=.003), and total alcohol consumption reduced from 456.8 to 195.9 mL (t16=3.16; P=.002). Alcohol Use Disorder Identification Test scores dropped from 17.5 to 10.7 (t16=4.51; P<.001). Additionally, depression (Patient Health Questionnaire-9) scores decreased from 5.8 to 4.4 (t16=2.91; P=.01), and anxiety (Generalized Anxiety Disorder-7) scores from 3.4 to 2.1 (z=-2.80; P=.005). No adverse events were reported. Qualitative analysis found participants valued daily logging but noted usability issues, while clinicians called for tailored goals, enhanced communication features, and age-specific content. Conclusions: The mobile app Sober shows promise as an effective tool for reducing hazardous alcohol consumption and improving related psychiatric symptoms. The study demonstrated high feasibility and positive acceptability, with significant preliminary efficacy in reducing alcohol use. Qualitative findings provided actionable evidence for refining the app's usability and clinical integration. Further research through a randomized controlled trial is warranted to confirm these findings and optimize the app's features and content.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».