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Enregistrement W4410813486 · doi:10.2196/59949

Identifying Adaptations to an mHealth Alcohol Reduction Intervention for Reducing Alcohol Use in Adolescent and Young Adult Cancer Survivors: Qualitative Study

2025· article· en· W4410813486 sur OpenAlexvenueno aff
Kimberly Haney, Tia Borger, Vilma Bursac, Caryn Sorge, Brent J. Shelton, John M. Salsman, Laurie E. McLouth, Carolyn Lauckner

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Cancer Institute
Mots-clésPreprintmHealthIntervention (counseling)Key (lock)PsychologyGerontologyPsychological interventionMedicineComputer scienceWorld Wide WebComputer securityPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Adolescent and young adult survivors of cancer (aged 15-39 years) frequently engage in hazardous alcohol use, which can have multiple mental and physical health effects. Objective: The aim of this study was 2-fold, to identify the necessary adaptations to an existing motivational interviewing-based mHealth (mobile health) alcohol reduction intervention, called Tracking and Reducing Alcohol Consumption (TRAC), for posttreatment adolescents and young adults, and to develop a tailored intervention for this vulnerable and underserved population. Methods: This was a qualitative study consisting of key informant interviews with posttreatment adolescents and young adults aged 18-39 years, oncology and psych-oncology providers, and community advocates (n=15) to inform the adaptation of TRAC. Thematic qualitative analysis of interview findings was conducted to determine necessary changes to the intervention protocol and content, which would ultimately lead to the development of the new TRAC adolescent and young adult intervention. Results: Key informant interviews revealed a need for the intervention to address cancer-specific alcohol use triggers such as scan-related anxiety, financial toxicity, and reproductive health concerns. They also indicated the need to provide education on the link between alcohol and cancer and to reduce the time burden of the intervention, given the many competing life demands of adolescents and young adults. Significant changes were made to the TRAC intervention to create the TRAC adolescent and young adult. We reduced the number of required sessions from 8 to 4, introduced a session devoted to managing cancer-specific triggers, and provided survivors with more information about alcohol and its relationship to cancer. Conclusions: There is potential to increase alcohol intervention relevance and fit for adolescents and young adults by including tailored content relevant to their life experiences while also maintaining core components of such interventions, such as self-monitoring and goal-setting. Remote, brief interventions are important for ensuring acceptability. The new TRAC adolescent and young adult intervention represents a potentially valuable tool in addressing high rates of hazardous alcohol use among this population and warrants further evaluation in randomized trials.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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