По оценкам, к 2020 году в мире будет 6,1 миллиарда пользователей смартфонов, что соответствует 70% населения мира, владеющего мобильным устройством (Mobility Report, 2015). Поэтому мобильное здравоохранение (MHealth) - это технология с огромным потенциалом для охвата людей на уровне населения.

Использование мобильных устройств для здравоохранения способствует изменению поведения, связанного с общественным здравоохранением, и одновременно устраняет барьеры доступности и доступности. Область применения MHealth включает в себя отслеживание заболеваний, лечение отдельных лиц, обеспечение образования и вмешательства, а также проведение исследований (Всемирная организация здравоохранения, 2016 г.).

В последние годы несколько мобильных приложений были разработаны в качестве вмешательств MHealth, чтобы помочь людям сократить потребление алкоголя. Тем не менее, в то время как вмешательства MHealth продемонстрировали эффективность в других областях изменения поведения, например, в отношении сексуального здоровья (Levine et al., 2008), прекращения курения (Rogers et al., 2005), управления весом (Patrick et al., 2009). Немногие исследования оценили мобильные технологии вмешательства для употребления алкоголя. Недавний обзор показывает, что мало что известно о содержании или механизмах, лежащих в основе приложений MHealth для сокращения потребления алкоголя (Crane et al., 2015). Кроме того, отмечается, что немногие из этих приложений ссылаются на доказательства или теорию использования.

В связи с быстрым ростом использования смартфонов среди молодежи влияние традиционных профилактических стратегий, направленных на сокращение употребления алкоголя и наркотиков, среди молодежи является скромным (Tanner-Smith et al., 2015), поэтому вмешательства MHealth представляют собой многообещающий и привлекательный метод снижения уровня алкоголя. использовать у молодых людей. Таким образом, настоящее исследование (Carra et al., 2016) было направлено на оценку воздействия приложения MHealth на сокращение чрезмерного употребления алкоголя среди молодых людей в возрасте 18-24 лет.

MHealth - это технология с огромным потенциалом для охвата людей на уровне населения.

методы

В исследовании использовался натуралистический экспериментальный дизайн, достигнутый путем изучения изменений в воздействии для определения воздействия вмешательства MHealth. Пьянство оценивалось до / после вмешательства по схеме повторных измерений.

Участники были набраны в районах с высокой плотностью пабов, клубов и баров в районе Большого Милана. Один скрининговый вопрос использовался для определения «клинически тяжелой популяции», которая в прошлом употребляла алкоголь один раз за последние 6 месяцев.

Критерии включения

• Употребление алкоголя один раз за последние 6 месяцев
• В возрасте 18-24 лет
• Благодаря смартфону

Критерий исключения

• Текущее и предыдущее лечение алкогольных расстройств
• Текущее психиатрическое состояние
• Проблемы со зрением

Размер выборки определялся с помощью расчета мощности, согласно которому 589 участников должны были обнаружить 5% -ную разницу в выпивке между до и после вмешательства.

Процедура

• Участники получили информационный лист и дали письменное согласие на участие в исследовании.

• После скрининга исследователи дали определение пьянства и спросили участников: «Пили ли вы пьянку за последние две недели?» (Да / Нет)

• Исследователи представили приложение MHealth и помогли участникам загрузить приложение на свой телефон. Они проверили, что участники знают, как использовать приложение. Люди, которые согласились принять участие, получили бесплатную футболку с логотипом проекта.

• Исследователи согласились позвонить участникам через 2 недели, чтобы спросить, имело ли место пьянство в течение 2-недельного интервенционного периода. Участникам был задан тот же закрытый вопрос «Вы пили за последние две недели?» (Да / Нет) . Участники, которые ответили на звонок, получили 10 евро на телефон.

• Последующее наблюдение через 2 недели происходило независимо от взаимодействия с приложением. Данные о количестве обращений к приложению после первоначального использования были недоступны.

MHealth App

Вмешательство - это недавно разработанное, основанное на фактических данных приложение MHealth; Сеть оповещения о цифровом алкогольном риске для подростков и молодых людей (D-ARIANNA) ,

Приложение предоставляет текущую оценку риска выпивки в молодом возрасте, изучая выявленные факторы риска / защиты. Используя алгоритм риска и защитные факторы, приложение идентифицирует низкий, средний и высокий уровни риска для каждого отдельного субъекта. Были определены десять факторов риска и два защитных фактора:

Факторы риска

1. Употребление конопли (последние 30 дней)
2. Последние эпизоды разгула (последние две недели)
3. Интерес к дискотекам и вечеринкам
4. Курить сигареты
5. Мужской пол
6. Питьевой начала в возрасте ≤17 лет
7. Родительское злоупотребление алкоголем
8. Младший возраст
9. Влияние сверстников
10. Импульсивность

Защитные факторы

1. Добровольчество
2. Школьное владение

Приложение использует персонализированное сообщение о риске, так что отображаются факторы риска, которые больше всего влияют на человека. D-ARIANNA бесплатна и доступна на Гугл игры а также ITunes магазины приложений.

результат

Разница в частоте выпивки на начальном этапе и через 2 недели после самостоятельного приема D-ARIANNA.

Анализ данных

Данные были проанализированы с использованием обобщенного оценочного уравнения (GEE) для изучения 2-недельного периода исследования. Логистическая регрессионная модель GEE была использована для бинарного результата «Вы пили за последние две недели?» (Да / Нет) . Риск и защитные факторы, определенные в модели оценки риска, также были включены в регрессию с пошаговой процедурой.

Данные, потерянные для последующего наблюдения, также были включены. Было проведено три анализа недостающих данных:

1. Отсутствует полностью наугад (отсутствие ответа не зависит от результата или ковариации)
2. Просто наугад (отсутствие ответа зависит от ковариат и значений результатов)
3. Не случайно (отсутствие ответа зависит от ценности самого результата).

Не случайно исследования были разделены на три предположения:

1. Все выбывшие участники были пьяницами
2. Все выбывшие воздержались
3. «Последнее наблюдение перенесено».

Анализ того, как оценки будут меняться по каждому из этих параметров, был выполнен.

Результаты

Скрининг и наблюдение

Из 590 участников, отвечающих критериям, которые сообщили о пьянстве, по крайней мере, один раз за последние 6 месяцев, 224 сообщили о пьянстве, по крайней мере, один раз за последние 2 недели в начале исследования.

Данные о пьянстве у 38 (17%) из 224 участников, которые сообщили о пьянстве за последние две недели, и у 45 (12%) из 366, которые не сообщали о пьянстве за последние две недели, не были доступны после завершения вмешательство. Поэтому последующие данные были доступны от 507 участников.

Участники, выбывшие из исследования, чаще имели опыт иммиграции и реже жили со своими родителями.

Влияние D-ARIANNA на пьянство

Из 507 участников с полными данными наблюдения у 186 участников (37%) был как минимум один эпизод переедания за 2 недели до исходного уровня и у 90 участников (18%) за 2 недели до наблюдения.

Модели GEE сравнивали данные о последующем употреблении алкоголя с исходным уровнем и учитывали риск и защитные ковариаты для пьянства.

При полностью пропущенном при случайном предположении анализе использование D-ARIANNA было связано со снижением доли участников, которые перекусили за 2 недели до наблюдения (ОШ 0,36; 95% ДИ от 0,29 до 0,45, р. <.001). Это было аналогично для тех, кто потерял просто случайно (ОШ (95% ДИ) 0,38 (0,29 до 0,51) и 0,40 (0,31 до 0,50).

Предположение, что все выбывшие участники были пьяницами, дало худший сценарий OR 0,68; 95% ДИ от 0,55 до 0,83. Предположение о том, что все воздержавшиеся выбыли, дало наилучший сценарий OR 0.30; 95% ДИ от 0,23 до 0,37. Последнее перенесенное наблюдение дало ИЛИ 0,45; 95% ДИ (от 0,37 до 0,55).

Главные находки

Натуралистический эксперимент по вмешательству MHealth для оповещения о риске выявил полезное влияние мобильного приложения на снижение уровня выпивки в популяции молодых людей.

После двухнедельного периода самостоятельного применения приложения D-ARIANNA молодые люди продемонстрировали снижение потребления алкоголя от исходного уровня (37% участников) до последующего наблюдения (18%). Это было подтверждено с помощью консервативной модели с последним наблюдением, которая продемонстрировала снижение выпивки после использования приложения.

После использования приложения D-ARIANNA в течение 2 недель молодые люди показали снижение количества выпивки от начального до последующего наблюдения, но надежны ли эти результаты?

Ограничения

Вышеуказанные выводы следует интерпретировать в свете следующих методологических ограничений:

• Во-первых, в исследовании не использовалась контрольная группа в квази-экспериментальном исследовании. Отсутствие контрольной группы очень затрудняет приписывание сокращения пьянства к самому приложению. Возможно, просто участие в исследовании позволило людям осознать, что они пьют, и привело к сокращению пьянства. Включение контрольной группы позволило бы авторам с уверенностью заявить, что приложение привело к сокращению пьянства, которое не произошло бы в противном случае. Это особенно важно в этом исследовании, где не было данных о том, сколько раз участники действительно обращались к приложению . Вполне возможно, что многие участники вообще не имели доступа к приложению, и наблюдаемое сокращение чрезмерного употребления алкоголя действительно было вызвано какой-то другой переменной.

• В-третьих, в исследовании сообщается о сокращении пьянства от исходного уровня (37% участников) до последующего наблюдения (18%). Однако неясно, были ли участники, которые сообщали о пьянстве в течение последних двух недель в начале исследования, были теми же участниками, которые снизили свое пьянство при последующем наблюдении. Было бы очень интересно узнать, какой процент из тех, кто пьянствовал на начальном этапе, использовал приложение и в результате сократил их пьянство.

Выводы

В настоящем исследовании приводятся предварительные данные в поддержку приложения MHealth для сокращения беспробудного пьянства у молодых людей. В статье есть некоторые существенные методологические недостатки, которые ограничивают интерпретацию и применение этих результатов.

В то время как приложения MHealth представляют собой дистанционное, недорогое вмешательство для снижения употребления алкоголя среди молодежи, необходимы дополнительные исследования, чтобы установить преимущества таких приложений по сравнению с контрольным вмешательством и для различных типов поведения, связанных с выпивкой.

Приложения MHealth необходимо тщательно протестировать, прежде чем можно будет доказать, что они безопасны и эффективны.

связи

Первичная бумага

Carrà et al. (2016) Влияние мобильного электронного здравоохранения на пьянство среди молодежи: Цифровая сеть оповещения о риске алкоголя для подростков и молодых людей, Журнал здоровья подростков, том 58, выпуск 5, страницы 520- 526. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1054139X16000252

Другие ссылки

Отчет о мобильности (2015) https://www.ericsson.com/mobility-report

Всемирная организация здравоохранения (2016 г.) http://www.who.int/topics/ehealth/en/

Крейн и др. (2015) Методы изменения поведения в популярных приложениях для снижения уровня алкоголя: контент-анализ , J Med Internet Res, 17 (5): e118

Levine et al. (2008) Служба обмена текстовыми сообщениями о сексуальном здоровье для молодежи Сан-Франциско. Американский журнал общественного здравоохранения. 98 (3): 393. [ PubMed аннотация ]

Patrick et al. (2009) Вмешательство на основе текстовых сообщений для похудения: рандомизированное контролируемое исследование. Журнал медицинских интернет-исследований. 11 (1) [ PubMed аннотация ]

Роджерс и др. (2005) Ты куришь после txt? Результаты рандомизированного исследования по прекращению курения с использованием текстовых сообщений с мобильного телефона. Контроль над табаком, 14 (4): 255 [ PubMed аннотация ]

Фото кредиты