Thinking of Changing your Alcohol and Tobacco Use? There's an App for That!
Notice bibliographique
Résumé
Self-change is a well-documented phenomenon in the addiction field. Because many individuals with alcohol problems do not seek treatment due to stigma, cost, and their problems are not severe, developing interventions that can be implemented outside of clinical settings is important. In this regard, while electronic/online interventions have become popular, evidence-based interventions for mobile phones are scarce. Mobile phone applications (apps) have portability and can be accessed and used by a wide and diverse range of people. Despite these advantages, evidence-based apps to treat alcohol problems do not exist. The need to reach the "unreachable" resulted in the Guided Self-Change (GSC) treatment model being evaluated as a mail intervention in two randomized clinical trials (RCTs) in Canada and the US. The mail intervention consisting of personalized feedback materials was very cost-effective, reached large numbers of individuals who had never sought treatment before, and helped these individuals reduce their drinking. The advent of phone apps provides an opportunity to reach an even greater number of individuals who otherwise may not seek services. This study will develop and evaluate an iPhone app based on the GSC mail intervention, after which the app will be tested for usability. The app will include smoking self-monitoring logs because research shows that heavy drinkers are more likely to be smokers, and because a major factor associated with drinking relapse is smoking. A second phase will involve a RCT using a two-group design comparing the app with its evidence-based counterpart, the mail intervention, using a 3-month follow-up with participants recruited via advertisements. The clinical and public health implications of this project are considerable. Extending the evidence-based mail intervention to an evidence-based app would provide privacy, immediate personalized feedback about alcohol and tobacco use and its risks, and most importantly, 24-hour access to a therapy-based intervention.
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 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 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,014 |
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 ».