Using Best-Worst Scaling to assess preferences for online psychological interventions to decrease cannabis use in young adults with psychosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In individuals with first episode psychosis (FEP) and cannabis use disorder (CUD), reducing cannabis use is associated with improved clinical outcomes. Access to evidence-based psychological interventions to decrease cannabis use in FEP clinics is highly variable; E-mental health interventions may help to address this gap. Development of E-interventions for CUD in individuals with FEP is in its incipient phases. OBJECTIVES: To assess preferences for online psychological interventions aiming at decreasing or stopping cannabis use in young adults with psychosis and CUD. METHODS: Individuals aged 18 to 35 years old with psychosis and CUD were recruited from seven FEP intervention programs in Canada and responded to an electronic survey between January 2020-July 2022. We used the Case 2 Best Worst Scaling methodology that is grounded in the trade-off utility concept to collect and analyse data. Participants selected the best or worst option for each of the nine questions corresponding to three distinct domains. For each domain we used conditional logistic regression and marginal models (i.e., three models in total) to estimate preferences for attributes (e.g., duration, frequency of online intervention sessions) and attribute levels (e.g., 15 minutes, every day). RESULTS: Participants (N=104) showed higher preferences for the following attributes: duration of online sessions; mode of receiving the intervention; method of feedback delivery and the frequency of feedback from clinicians (Table 1). Attribute-level analyses showed higher preferences for participating once a week in short (15 minutes) online interventions (Figure 1). Participants valued the autonomy offered by online interventions which aligns with their preference for completing the intervention outside the clinic and only require assistance once a week (Figure 2). Participants’ preferences were higher for receiving feedback related to cannabis consumption both from the application and clinicians at a frequency of once a week from clinicians (Figure 3). [Table: see text] Image: Image 2: Image 3: CONCLUSIONS: Using advanced methodologies to assess preferences, our results can inform the development of highly acceptable E-Mental health interventions for decreasing cannabis use in individuals with CUD and FEP. DISCLOSURE OF INTEREST: None Declared
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».