A Novel Just-in-Time Intervention for Promoting Safer Drinking Among College Students: App Testing Across 2 Independent Pre-Post Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Binge drinking, which is linked to various immediate and long-term negative outcomes, is highly prevalent among US college students. Behavioral interventions delivered via mobile phones have a strong potential to help decrease the hazardous effects of binge drinking by promoting safer drinking behaviors. Objective: This study aims to evaluate the preliminary efficacy of bhoos, a novel smartphone app designed to promote safer drinking behaviors among US college students. The app offers on-demand educational content about safer alcohol use, provides dynamic feedback as users log their alcohol consumption, and includes an interactive drink tracker that estimates blood alcohol content in real time. Methods: The bhoos app was tested in 2 independent pre-post studies each lasting 4 weeks, among US college students aged 18-35 years. The primary outcome in both trials was students' self-reported confidence in using protective behavioral strategies related to drinking, with self-reported frequency of alcohol consumption over the past month examined as a secondary outcome. Results: In study 1, bhoos was associated with increased confidence in using protective behavioral strategies. Students also endorsed the high usability of the app and reported acceptable levels of engagement. Study 2 replicated findings of increased confidence in using protective behavioral strategies, and demonstrated a reduction in the self-reported frequency of alcohol consumption. Conclusions: Bhoos is a personalized, accessible, and highly scalable digital intervention with a strong potential to effectively address alcohol-related behaviors on college campuses.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».