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Enregistrement W4407088786 · doi:10.2196/71957

Acceptability, Feasibility, and Outcome Responsiveness of the Joint Effort Mobile App for Promoting Lower-Risk Cannabis Use Among Young Adults: Pilot Randomized Controlled Trial

2025· preprint· en· W4407088786 sur OpenAlexvenueaboutno aff
José Côté, Gabrielle Chicoine, Patricia Auger, Billy Vinette, Geneviève Rouleau, Marc‐André Maheu‐Cadotte, M. Gabrielle Pagé, J Lapierre, Shalini Lal, Guillaume Fontaine, Sylvie Cossette, Jinghui Cheng, Christine Genest, Didier Jutras‐Aswad

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialPsychological interventionmHealthAttritionPsychologyIntervention (counseling)NormativeMedicineClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cannabis use (CU) among young adults continues to be an important public health issue. Interventions to support lower-risk CU during young adulthood can improve health outcomes. Mobile applications constitute a promising mode of service delivery. However, there is a lack of evidence-based apps specifically developed for young adult cannabis users. Objective This study aimed to evaluate the acceptability of a novel mobile app intervention (Joint Effort) and to assess the feasibility and outcome responsiveness of the study procedures used. Methods A pilot study with a parallel-group randomized trial design was conducted with Canadian-based university students aged 18‐30 years reporting using cannabis ≥1 day in the past month. Participants were randomly assigned on a 1:1 ratio to either an experimental group (EG) involving the use of the Joint Effort mobile app or to a control group (CG) involving a web-based brief normative feedback message. The Joint Effort mobile app was designed to support CU self-management. This theory-informed behavior change intervention aims to reinforce the use of protective behavioral strategies by targeting intention, attitude, social norms, and self-efficacy. The app’s acceptability was assessed via uptake, engagement, and appreciation. The feasibility of study procedures was assessed via recruitment time, recruitment rate, and attrition rate. Outcome responsiveness was informed by participant-reported outcomes: CU frequency, intention to take action on CU, protective behavioral strategies use, severity of dependence, and psychological distress. All data were collected using a web-based survey at baseline, one-month (T1), and 2-month (T2) postbaseline. Descriptive analyses were carried out on all outcomes. Results The recruitment period lasted 124 days, and the recruitment rate was 56% (99/178). The final dataset analyzed included 80 participants (39 in EG and 41 in CG). Mean age was 23.4 (SD 2.6) years, and 66% (53/80) self-identified as women. Study attrition was 18% (14/80). User uptake of the Joint Effort app (ie, proportion of participants in the EG who downloaded the app) was estimated at 59% (23/39), and the average time spent on it per participant was 8.2 minutes (SD 7.3; median 7.5, IQR 5.7). The app obtained a mean total score on the User Engagement Scale-Short Form of 3.8/5 (SD 0.5) and a mean app quality total score of 4.2/5 (SD 0.5) on the end user version of the Mobile App Rating Scale. The proportion of participants who reported daily CU in the past month decreased from 13% (5/39) at baseline to 4% (1/24) at T2 in the EG and from 7% (3/41) to 6% (2/36) in the CG. Conclusions Joint Effort appears to be a promising, acceptable, and scalable mobile app to help young adult cannabis users who wish to better manage their CU. Findings should inform future randomized controlled trials to assess the efficacy of this mobile-based intervention for cannabis users.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,357 · 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

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Publié2025
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