初级保健数字干预对危险酒精使用的非劣效性试验

互联网干预26（2021）100446基于初级保健的随机对照非劣效性试验为访问减少酒精网站提供便利（西班牙EFAR）ElsaCaballeriaa，1，HugoLo'pez-Pelayoa，1，LidiaSegurac，PaulWallaceb，ClaraOliverasa，EstelaDíazc，JakobMantheyd，e，f，*，BegonBaena c，JoanColom c，AntoniGuala，代表EFAR集团aGRAC，Addictions Unit，Department of Psychiatry，Clinical Institute of Neuroscience，Hospital Clínic，RETICS，University of Barcelona，InstitutdInvestigacionsBiom`ediquesAugustPiiSunyer（IDIBAPS），Barcelona，Spainb英国伦敦大学学院初级保健和人口健康研究系c西班牙巴塞罗那加泰罗尼亚政府公共卫生署药物滥用方案d临床心理学和心理治疗研究所，德累斯顿工业大学，德国e汉堡-艾彭多夫大学医学中心精神病学和心理治疗系跨学科成瘾研究中心，汉堡，德国f德国莱比锡，莱比锡大学医学院精神病学系A R T I C L EI N FO保留字：危险的酒精使用筛查和简短干预初级卫生保健A B S T R A C T背景：在初级卫生保健中对危险饮酒者进行简短干预（BI）已被证明是具有成本效益的，但实施情况仍然很差。数字BI似乎是克服实施障碍的一种补充策略，但临床环境中的研究很少。我们提出了一项随机对照非劣效性试验的结果，该试验测试了风险饮酒者获得数字干预（实验条件）的便利性与初级医疗保健专业人员提供的面对面BI（对照条件）的非劣效性。方法：在一项非劣效性随机对照试验中，被给予简要介绍，并要求登录研究网站，填写3项版本的酒精使用障碍识别测试。阳性筛选患者（女性4+，男性5+）接受进一步在线评估（AUDIT、社会人口统计学特征和EQ-5D-5L），并自动随机分配-无论是面对面还是数字BI（1：1）。主要结局是在第3个月通过数字管理的AUDIT分类为危险饮酒者的患者比例。对缺失数据进行了多重插补。结果：在115名医疗保健专业人员接触的4499名患者中，1521名完成了AUDIT-C。在368例阳性筛选患者中，320例同意参与并随机接受两种干预措施。在第3个月，实验组中有更多的危险饮酒者（59.8%）比对照组（52%），这与基线时的分布相似，并且小于预先规定的10%的界限。当考虑可能的混杂因素时，差异不显著结论：数字BI不劣于面对面BI，与先前的研究结果和先验假设一致。然而，由于招募率低和失访，最终样本的把握度低，限制了对结果的解释。需要在这一领域采取新的方法，以确保在实际中有效实施数字干预措施。1. 背景酒精与200多个健康问题有关（世界卫生组织）组织，2014年），并导致4.5%的残疾调整生命年（DALLS）（DALUM等人，2009年）。对于大多数酒精相关疾病，初级保健是治疗的第一步五分之一的病人* 通讯作者：临床心理学和心理治疗研究所，德累斯顿工业大学，Chemnitzer Strasse 46，01187 Dresden，Germany。电子邮件地址：jakob. tu-dresden.de（J. Manthey）。1 共同第一作者https://doi.org/10.1016/j.invent.2021.100446接收日期：2020年10月20日;接收日期：2021年8月10日;接受日期：2021年8月17日2021年8月20日网上发售2214-7829/© 2021作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect互联网干预期刊主页：www.elsevier.com/locate/inventE. Caballeria等人互联网干预26（2021）1004462≥参加加泰罗尼亚的初级保健是一种危险的饮酒者（SeguraGarcia等人，2006年），这意味着这些患者易患酒精相关疾病（全球酒精与健康状况报告，2019年）。早期识别和简短干预（SBI）是初级卫生保健中针对危险饮酒者的具有成本效益的方法，其被描述为有效减少有害饮酒（Anderson et al.，2009; Kaner等人，2018; O 'Donnell等人，2014年），但可变的实施意味着只有大约10%的潜在接受者被覆盖（安德森等人， 2009年）。实施履行机构的障碍已有充分的文献记载（Johnson等人，2011;Wolstenholme等人，2013年），其中包括患者不安的风险、时间限制、缺乏经济激励和培训不足等。数字干预措施（电子保健和移动保健 ） 有 可 能 克 服 其 中 一 些 障 碍 （ Kaner 等 人 ， 2017 年 ; Dahaft 和Frankish，2003年）。然而，关于西班牙人口数字干预的研究很少。在为数不多的试验中，与其他参与地区相比，数字简短干预在Cat-alonia实施得很差（Bendtsen等人，2016年）。英国的初步结果显示了简短的在线干预“喝下你的饮料”（DYD;www.example.com）的潜在有效性和可接受性http://www.downyourdrink.org.uk，该干预基于认知行为疗法、自我控制疗法和动机访谈（Wallaceetal.， 2011年）。EFAR-西班牙试验基于在意大利北部进行的更大的非劣效性试验（EFAR-FVG）（Hunter等人， 2017年; Wallace等人， 2017年）。 为了在西班牙进行类似的研究，需要适应国家特征，这导致了与意大利试验的四个关键差异（Lo'pez-Pelayo等人，2014a）：（1）参与向医生和护士开放（仅限意大利试验中的医生）;（2）参与的初级医疗保健中心由不同专业人员组成的团队（而不是个体从业者及其合作者）;（3）网站被翻译为西班牙语并进行文化适应;（4）医疗保健专业人员的招聘基于初级医疗保健项目“BeveuMenys”（称为“XaROH”）中酒精领先专业人员的完善网络。研究方案提供了关于意大利试验的西班牙适应的更多细节（Lo'pez-Pelayo等人，2014年a）。在本文中，我们介绍了一项随机对照非劣效性试验（1：1）的结果，该试验比较了初级医疗保健专业人员提供的数字和面对面BI。2. 方法在一项随机非劣效性对照试验中，在线筛查风险饮酒模式呈阳性的初级医疗保健患者接受了数字或面对面BI。非劣效性试验的CONSORT检查表见附录。2.1. 患者和手术最初，招募了115名初级卫生保健专业人员（医生和护士）（见（Lo'pez-Pelayoet al.，2014年b），以深入描述医疗保健专业人员的招聘）。他们鼓励在研究期间参加参与中心的成年患者（18岁或以上）访问网站“酒精和健康”（www. alcoholysalud.cat）。由于征聘人数少，征聘期不得不从12个月延长到24个月。所有合格患者均由其医疗保健专业人员进行简要解释，并获得试验手册，其中包括允许患者登录研究网站的唯一访问编号。患有严重精神疾病、严重视力障碍或绝症或语言限制（即，不讲西班牙语/加泰罗尼亚语）被排除在研究参与之外，并被转介给初级医疗保健专业人员考虑其他干预措施。所有访问该网站的患者都签署了知情的数字同意书，以进行数据管理和选择的搜索.酒精使用障碍鉴定测试的3项版本的在线版本（AUDIT-C;（Gual等人，2002））（截止值：女性4，男性5）。筛选结果呈阳性的患者被邀请参加研究，而筛选结果呈阴性的患者则被简单地鼓励不要增加饮酒量并遵循国家指南。筛选后，在同一网站上完成对同意参加的患者的全面基线评估。- 人口统计学问卷包括年龄、性别、教育水平、使用Likert量表的创新技术（IT）熟悉程度、子女数量、国籍和婚姻状况。- 酒精使用障碍测试的完整版本（十个项目，范围0- 40分，截止值8）：灵敏度90%，特异性90%，Cronbach α系数0.86，重测信度0.90（Rubio Valladolid等人， 1998年）。- Euroqol-5维度-5水平问卷（EQ-5D-5L，生活质量问卷，西班牙语版（5维度）（Badia等人，1998年、1999年）。它提供了一个一般指数，以及五个维度的评分：移动性、自我护理、日常活动、疼痛/不适、焦虑/抑郁，以及通过视觉模拟量表（VAS）对健康状况的一般评价。AUDIT评分≥ 18分的患者被排除在研究参与之外，并转诊至其初级医疗保健专业人员（将向医疗保健专业人员发送自动电子邮件，要求进行面对面干预），以确保适当识别饮酒模式可能与成瘾相对应的患者，并接受充分的专业干预。如果这些患者未参加访视，医疗保健专业人员会联系他们。完成基线评估的其余患者以1：1的分配比自动随机分配至其中一组。随机化是在个人层面进行的，完全自动化，隐藏并由网站上的特定模块进行。未进行分层或设盲对照组的患者收到一条信息，要求他们与医疗保健专业人员预约讨论他们的饮酒问题，即接受面对面的BI。还向医疗保健专业人员发送了一封自动生成的电子邮件，以在未来十天内设置预约。向未出席者提供了最多三个额外的任命。面对面BI基于简短的动机访谈（Miller和Rollnick，2002），评估改变的动机和改变的阶段，改变饮酒模式的建议，同情心和提高自我效能。BI基于FRAMES指南（反馈、责任、建议、多项选择、同理心和自我效能）（Bien等人， 1993年）。实验组的患者被邀请参与网站并完成评估工具中的条目（网站的酒精减少模块中的AUDIT和EQ 5D-5 L问卷）。医疗保健专业人员的自动个性化反馈来自患者对酒精问卷的回答。他们被鼓励在网站上停留至少15分钟，并在一周后收到提醒电子邮件，建议他们再次登录，并在下次咨询时与他们的医疗保健专业人员分享他们的经验。那些没有参加的人（控制组和实验组）收到了多达三封额外的电子邮件召回。当患者在3次提醒（3个月和12个月）后仍不参加咨询以及决定退出试验时，视为脱落。2.2. 试用网站"www.alcoholysalud.catwww.DownYourDrink.org.ukAlcoholySalud “ 网 站 （ www.example.com ） 改 编 自 英 文 网 站www.example.com （Wallace et al. ，E. Caballeria等人互联网干预26（2021）1004463≥=≥≥2011年）。调整了国家特定信息（如酒精摄入指南、国家法律和标准饮酒单位）。该网站以西班牙语开发，包括与临床试验相关的组件（筛选，同意，评估，自动患者随机化和随访）和仅针对实验组的酒精减少模块（基于动机访谈，自我控制策略和认知行为疗法）。该模块分为三个阶段，每个阶段提供材料和练习，旨在1）帮助患者通过决策阶段取得进展，2）实施改变，3）防止复发。然而，患者可以通过该方案自由行动。患者还可以在“饮酒事件日记”中记录他们的饮酒情况（也可以记录关于发生酒精使用的情况、与他们一起饮酒的人以及他们经历的感受的信息，以帮助患者识别危险情况）（Linke等人，2008; Wallace等人，2011年）。开发了网站中的“下载您的医生”模块，以在在线环境中生成模拟的医疗保健专业人员，以增加患者的参与度（Lygidakis等人，2016年）。 在该模块中，医疗保健专业人员可以通过上传个人照片、签名和视频记录来自定义用户界面的视觉元素，以模拟与他们的病人试用网站托管在一个单独的服务器上，密切维护和监测，与网络服务器的所有互动都通过加密连接进行。生成的数据是匿名的，只能通过患者的唯一ID识别，并且对最终数据的访问仅限于研究团队（Lo'pez-Pelayo等人，2014年b）。手册网站提供的简短干预遵循2.3. 后续评估随机化3个月和12个月后，要求患者完成随访评估，包括AUDIT和EQ-5D- 5L。如果患者未能完成评估，则通过电子邮件和电话进行最多三次尝试。由其医疗保健专业人员或研究团队（如果专业人员委派此任务）通过电话进行尝试。2.4. 成果主要结果是在3个月随访时被归类为危险饮酒者（AUDIT评分8）的患者比例。次要结局指标为第12个月时归类为危险饮酒者的患者比例和EQ 5D-5 L生活质量问卷结果。2.5. 统计分析如研究方案中所述，我们假设方便访问数字BI不劣于面对面BI，定义为两组之间具有危险饮酒模式的患者比例的绝对差异等于或低于10%。分析未设盲。2.5.1. 预先计划分析如方案中所述，我们考虑了结局分析的混合效应模型，考虑了每个初级医疗中心（共20个集群根据AUDIT-C筛选，根据以下患者比例预期降低30%，计算了存在危险饮酒模式的患者的目标样本量（n对照组中的危险饮酒模式（因为前一周酒精使用减少20%是非互联网简短干预的典型（Whitlock等人，2004），并且保守地，基于DYD的早期队列研究（Linke等人，2008））和在第三个月10%的患者的总体损耗（Lo′pez-Pelayo等人，2014a;Lygidakis等人，2016年）。因此，经计算，每组需要500例患者才能以90%的把握度拒绝零假设（便利化访问劣于标准面对面干预）。然而，最终的样本包括320名危险饮酒者，两组的流失率为46.6%。在最终样本中，基于两组之间观察到的差异，拒绝零假设的把握度为74.1%。对缺失数据进行多重插补（MI）分析。使用双侧置信区间方法比较各组的主要结局。2.5.2. 事后分析如研究方案所述，分层线性混合模型用于解释聚类数据结构（嵌套在医疗区域内的患者，共20个聚类）。由于最终样本小于最初计划的样本，因此包括所有相关变量的随机截距模型过度拟合了数据。相反，仅对组间差异（即不考虑患者特征或基线AUDIT评分）进行简单随机截距模型检验的结果表明，聚类数据结构可以解释的方差非常小，系数的大小与不考虑聚类数据结构的固定效应模型相似。因此，为了研究在线干预的非劣效性，认为使用固定效应回归模型而不是线性混合效应模型进行分析是足够的。在完全回归模型中，在3个月随访时存在危险饮酒模式被认为是因变量，而独立变量是患者随机分组的组，基础饮酒模式，年龄（50岁或50岁），性别，<计算机技能（低vs高）。对MI人群进行了检验非劣效性的主要分析，对符合方案人群进行了敏感性分析。结果由完整的AUDIT评分定义（被归类为危险饮酒者的患者比例：AUDIT评分8）。此外，计算了实验组和对照组在3个月（主要分析）和12个月（次要分析）时危险饮酒者（MI分析）百分比的差异。由于在AUDIT-C中筛选为阳性但在完整AUDIT中评分低于截止点的患者比例较高（53.1%）（<8），我们还进行了事后分析，以探索将AUDIT C +患者分为两个人群的人口统计学和临床因素：AUDIT <8和AUDIT ≥8。2.6. 生活质量关于生活质量，将比较两个研究组在3个月和12个月随访时的EQ-5D-5L（指数、VAS和子量表）评分。最后，根据随机分组，评估EQ-5D-5L评分从基线至3个月随访的变化。2.6.1. 伦理批准该方案于P14/028由IDIAP Jordi Gol i Gurina伦理委员会和HospitalClínic de Barcelona伦理委员会批准（2013/8561），发表在同行评审期 刊 上 （ Lo′pez-Pelayoet al. ， 2014b ） 并 在 clinicaltrials.gov（NCT02082990）注册。3. 结果在最初招募的115名医疗保健专业人员中，101名（87.8%）E. Caballeria等人互联网干预26（2021）1004464=-=-=≥=-=-≥分发了4499份手册，导致1521名患者完成了AUDIT-C（33.8%）。共有368例（24%）筛选阳性，其中320例（87%）同意参与并随机分配至任一条件。320名受试者在试验期间的进展情况见图。1.一、共有156名（48.8% ） 受试 者 被分 配到 酒 精减 少网 站 的便 利 访问 ， 164 名（51.3%）接受面对面治疗。共有172例（53.8%）受试者完成了3个月随访评估，180例（56.3%）完成了12个月随访。不幸的是，我们无法提供关于患者从研究中排除的原因的数据。在3个月（Chi20.409;p 0.523）或12个月（Chi20.38;p0.535）随访时，实验组和对照组最脱落的常见原因如下：在3个月（24.1%）和12个月（20.6%）的几次尝试后没有成功联系，在3个月（22.5%）和12个月（22.5%）随访时退出研究，以及2名患者（0.6%）在12个月随访前死亡。3.1. 基线特征每种治疗条件下患者的基线特征见表1。参与者主要为西班牙人（n284; 88.8%）和男性（n 206; 64.4%），中位年龄为50岁（IQR 37-59）。共有145名患者（45.3%）认为他们对IT的熟悉程度非常高。在AUDIT-C中筛选出阳性的320名患者中，150名在评分后被归类为危险饮酒者全面审计8人（46.9%）。实验组和对照组之间的社会人口统计学或临床特征或EQ-5D-5L结果无差异。然而，有一个AUDIT评分差异为8分（实验组：52.6%，对照组：41.5%; Chi2 3.956;p0.047）。根据基线时的饮酒模式，患者的人口统计学和临床特征差异见补充表1（单变量分析）。 年龄较大（OR= 0.96，95% CI：0.94-0.98，p0.001），女性（OR= 3.28，95% CI：1.91-<5.64，p 0.001）和较高教育水平（OR= 0.5，95% CI：0.31- 0.85，p=0.009）与全AUDIT评分8相关（补充表2<<3.2. 参与干预措施在164例接受面对面干预的患者中，93例（56.3%）联系了其医疗保健专业人员或由其医疗保健专业人员联系安排面对面访视以讨论其饮酒情况，80例（48.8%）接受了其主要医疗保健专业人员的简短干预。通过登录次数、下载页数和记录反思性酒精减少日记的次数，评估了便利访问组患者对酒精减少网站的参与。实验组86例（55.13%）患者访问网站并探索可用内容，平均访问网站2.2次（SD 9.9）。结果见补充表3。表1基线评估。EX实验组（促进数字干预）（n对照组（面对面）（n==156）164）男性（%）熟悉信息技术（%）- 不熟悉4（2.6）3（1.9）- 相当熟悉36（23.1）36（22.2）- 熟悉49（31.4）45（27.8）- 非常熟悉67（42.9）78（50.9）资历（%）- 无1（0.6）1（0.6）- 小学66（42.9）70（43.8）- 高中33（21.4）31（19.4）- 大学19（12.3）22（13.8）- 高等教育35（22.7）36（22.5）年龄，中位数（IQR）50（35-59）50.5（38-59.75）图1.一、审判期间的进展。* 脱落原因分别为24.1%和20.6%* 小册子：4499份;筛查1529份（34%）;危险饮酒者368份（24%）;随机-320.无儿童，中位数（IQR）AUDIT-10，中位数（IQR）危险/有害饮酒者（AUDIT≥ 8）（%）1（2-0）2（2-0）8（5-10）6（5-10）82（52.6）68（41.5）随机320控制164人实验156人3个月n=91（55.5%）73例失访3个月n= 81（51.9%）75例失访12个月n=95（57.9%）69例失访12个月n=85（54.5%）71例失访婚姻状况（%）- 单个42（27.1）30（18.5）- 结婚96（61.9）104（64.2）- 分离14（9.0）23（14.2）- 丧偶3（1.9）5（3.1）国家（%）- 西班牙135（87.7）149（93.1）- 欧洲联盟7（4.5）3（1.9）E. Caballeria等人互联网干预26（2021）1004465≥==≥==-≥==---=-=3.3. 审计分数表3非劣效性分析（预定界值10%）。MI.在每个评估点，被归类为危险饮酒者的患者比例都有所下降;基线时为46.9%（n=150），对照组实验组（n=156）差异（95%CI）58)3个月随访时，14.4%（n=46）（n= 164）个月随访。表2描述了根据接受的干预，在试验的三个评估点中的每一个评估点呈现危险饮酒模式（AUDIT 8）的患者比例。在总体样本中，相对于基线评分，AUDIT评分在3个月随访时下降1.8分（SD= 5.02），在3个月随访时下降2.2分（危险的饮酒者3百万，%（n）危险的饮酒者1200万，%（n）表452（82）59.8（91）7.8（-3.3至1.5）18.9）35.6（53）32.6（46）-3（-7.6至13.6）4.4）12个月时在审计中发现了重大差异3个月和12个月随访账户的评分降低-敏感性分析：根据方案进行的非劣效性分析（预先规定的界值10%）（第3个月n = 172，第12个月n = 180）。基线饮酒模式（AUDIT 8与AUDIT 8）。 对平均而言，AUDIT评分增加0.2分（SD 2.9），基线和第三个月-在基线AUDIT 8的患者中对照组（n=91个月3;n实验组（n=81个月3;n= 85差异（95%CI）而基线评分≥8分的患者评分平均降低=95个月12）个月12）4.3分（SD 5.9;p 0.001）。<在基线时没有危险饮酒模式的患者中，AUDIT评分的增加主要对审计问题10的回答说明了这一点：“是否有亲戚或朋友、医生或其他卫生工作者担心您饮酒或建议您减少饮酒？”当从分析中删除这个问题时，在基线时没有危险饮酒的患者中也发现了AUDIT评分降低的模式。在12个月的随访中，所有在基线时没有危险饮酒的患者的评分与12个月相比都有所下降。风险饮酒者3m，%（n）风险饮酒者1200万人，%（n）在第12个月。28.6（26）39.5（32）10.9（-3.2至24.6）28.4（27）21.2（18）7.2（-5.5至19.5）基线AUDIT≥8的患者平均增加0.6分（SD 2.5），平均增加4.1分（SD5.4）（p 0.001）。<3.4. 非劣效性分析根据MI分析，在三个月的随访中，实验组中危险饮酒者的百分比为59.8%，对照组中为52%（差异7.8%，95%CI：-3.3至18.9）。在12个月的随访中，实验组中危险饮酒者的百分比为35.6%，对照组为32.6%（差异3%，95% CI：-7.6至13.6;表3）。根据预先规定的保证金（Dif-参考值10%），未拒绝两者<3个月和12个月随访。逻辑回归分析的结果表明，两组之间持续危险饮酒模式的可能性没有差异（OR 1.39，百分之九十五CI：0.249-2.34, p0 . 2 1 ），后 会计 为 基线饮酒模式（或1.3，95% CI：0.76-2.22，p0.33）、性别、年龄、计算机技能（或1.31，95% CI：0.76-2.26，p0.33）。敏感性分析（按方案分析，表4）显示，在第3个月，实验组中有39.5%的危险饮酒者，对照组中有28.6%的危险饮酒者（差异10.9%，95%CI：-3.2至24.6），在第12个月，实验组中有21.2%的危险饮酒者，对照组中有28.4%的危险饮酒者（差异7.2%，95%CI：-5.5至19.5）。在最后一次敏感性分析中，计算了根据AUDIT-C具有风险饮酒模式但基线时AUDIT评分8，在随访时呈现风险饮酒模式（8 AUDIT）的患者比例（MI分析）。在3个月随访时，这对应于干预组中7.1%和4.9%的患者，12个月随访时，对照组分别为17.9%（实验组）和13.4%（对照组）。第3个月的差异为2.2%（95% CI-3.2至7.8），第3个月为4.5%（95% CI-3.5至12.6）表2按随机分组列出的基线3个月和12个月时的危险饮酒者数量（按方案分析）。时间段（随访n）对照组，n（%）EX实验组，n（%）3.5. 生活质量EQ-5D-5L评分在三个评估点几乎没有变化，治疗组之间没有差异。基线时，EQ-5D-5L指数平均评分为0.9（SD 0.14）（组间无差异，T0.65，p0.52），3个月随访时为0.9（T-0.87，p0.39），12个月随访时为0.91（T2.5，p0.14）。根据随机分组，EQ- 5D-5L评分从基线至3个月随访的变化存在统计学显著性差异。对照组的EQ-5D-5L指数（T=-2.42，p=0.16）和自我护理子量表（T=-2.79，p=0.005），而更高的改善是干预组的疼痛子量表（T=2.2，p=0.28）。4. 讨论危险饮酒者比例的差异低于MI分析中预先规定的界限（10%）。虽然基线时数字BI组中有更大比例的患者被归类为危险饮酒者（delta：11.1%），但这一差距似乎随着时间的推移而缩小（3个月：7.76%，12个月：3.0%）。事后和敏感性分析（3个月时按照方案的非劣效性分析除外）与这些结果一致。所有这些结果似乎证实了我们的假设，即数字BI不劣于面对面BI。然而，尽管将保守的非劣效性界值设定为10%，以尽量减少错误解释，但鉴于样本量小于最初计划的样本量和脱落率较高，因此需要仔细考虑这些结果，这降低了我们研究的把握度4.1. 低招聘率和辍学率本研究的主要局限性是招募水平低和失访率高，这阻碍了对有效性结果的解释。只有32%的预先指定的样本被招募，不到60%的患者接受了随访，基线（n=320）68（41.5）82（52.6）3个月（n=172）26（28.6）32（39.5）12个月（n=180）27（28.4）18（21.2）E. Caballeria等人互联网干预26（2021）1004466研究团队的努力（例如，将招募期从12个月延长至24个月，招募101名医疗保健专业人员，促进电话随访）。这与以前的观察一致E. Caballeria等人互联网干预26（2021）1004467≥≥++诸如ODHIN研究的研究中，在数字干预组中，在加泰罗尼亚招募的患者中只有15%被提到该网站，并且平均登录率在五个参与地区中是最低的（Bendtsen等人，2016年）。这些结果与EFAR FVG研究的意大利版本形成对比，在意大利版本中，随访中的保留率非常好（第3个月为91.5%，第12个月为81.2%）（Wallace等人，2017年）。另一个需要考虑的因素是，虽然描述了脱落原因，但没有明确记录患者脱落的原因我们的研究结果表明，应考虑转变数字干预的实施方向，数字干预的新方法应利用可穿戴设备的潜力（Bhide等人，2018年; Doughnut等人，2014; Mohan等人，2017年），多平台解决方案和游戏化，以增加坚持（博伊尔 例如，2017年）。我们希望我们的报告将改善未来在这种和其他环境下的数字干预4.2. AUDIT-C临界值对于识别BIAUDIT-C是使用的筛选工具，应用我们地区的经典截止值（女性>3，男性> 4）（Gual等人，2002年）。然而，我们研究的另一个局限性是，在我们的样本中，高比例的患者得分高于截止值（53.1%），但没有得分8、全面审计事实上，那些在AUDIT-C上得分为阳性而在基线全AUDIT中得分为阴性的患者在3个月和12个月的随访中的AUDIT评分变化更差。其他研究人员也提出了这些发现（Anderson等人，2017; Khadjesari等人，2017年），例如在意大利试验中，试验人群仅包括29.6%的风险饮酒者（由AUDIT评分定义）8（Wallace等人，2017年）。这些结果表明， 重新考虑用于BI（包括数字方法）时的AUDIT-C临界值，以准确识别可能从中受益的患者。否则，可以以非特异性方式提供潜在有效的干预，特别是对医疗保健专业人员知道可能无法从中受益的患者。2015）和女性（Neumann等人，2012）;我们的结果证实了这些发现。5. 结论未发现数字BI劣于面对面BI，这与先前的发现和先验假设一致。然而，由于样本量低和失访，最终样本的把握度低，限制了对结果的解释。需要在这一领域采取新的方法，以确保在实际中有效实施数字干预措施。资金这项工作由纳入国家研发I的项目PI 042924资助，并由卡洛斯三世卫生研究所-副总评估和欧洲区域发展基金（ERDF）资助。（http：//www.isciii.e s）。 HugoLo'pez Pelayo获得了西班牙经济和竞争力部卡洛 斯 三 世 健 康 研 究 所 通 过 “Rıo Horteg a” 合 同 提 供 的 资 金 （ CM17/00123，给Dr. 洛佩斯-佩拉约），费德勒。CRediT作者贡献声明HL-P、PW、AG、LS设计了研究并起草了文章。其他作者对该项目的概念和设计做出了重大贡献。所有作者阅读并批准了最终手稿。竞争利益AG已收到Lundbeck和DA Pharma的酬金、研究补助金和差旅补助金，这些与本研究的研究无关。HL-P已收到来自Lundbeck和Otsuka的差旅补助金以及Lundbeck的酬金，这些补助金与本研究的研究无关其他作者没有提供任何竞争利益。确认EFAR-西班牙（加泰罗尼亚）工作组：Antonia Leiva Pintado，Elena Campanera Samitier，Fernando Ferrer Keysers，Rosa Frei xedas Casaponsa，Marta Poch i Mora，Rosaura Figueras Ca m o's，Silvia Duran Alcobet，Sonia Martínez Lainez，苏珊娜·索斯特尔斯·弗朗克·阿，奥尔加·博赫拉·格拉西亚，乔·弗朗西斯科·多斯·莫拉，埃琳娜·卡萨伊·安德烈斯，埃斯特·布拉塞罗·阿隆索，尤拉莉亚·杜兰·贝利多，伊娃·卡萨伊·安德烈斯，阿尔穆德纳·阿尔瓦雷斯，努里亚·加西亚·莫龙，Juan Arenas Vidal，Rosa Pla Martnez，Cristina Ligero，Mer c` e Ribot Igualada，Angels Vicente Zamorano，Carmen GarciaCorominas，Elena Navarro Pou，Gloria Ribas Miquel，Josep MariaGiffre Hipolit，María del Carmen MartíMartínez，Rosa María Gonz a'lez Cabezas ， Davinia Vazquez Gonzalez ， Cristina BonaventuraSans ， Gemma Castillo Tirado ， Ana Morillo Ortega ， JoanaHernandez Millan ， Dolors Ylla Murillo ， Judit Alsina Massana ，Carme Codorniu Junq u ′ e ， Cleo f ′ e Mellado Rodríguez ， NoraYanovksy Martí，Beatriz Fer-nandez Najar，Angel Garcia Vilaubí，Francisco Cor t ′ es Hurtado，Gemma Capdevila Rodriguez，TeresaSayrol Clols，Francisco Javier Avila Rivera，Josep Ramon L o` pezOlivares，M Isabel L o` pez Castel l o`，Pilar Flores Fi gueres，AliciaG o` mez Arroyo，Elisenda Garcia Puig，Carme Danta G o` mez，Mde la Serra Comas i Antich，Manel Vila Vergaz，Marta R So l'e Dalfo' ， Montserrat Eughaga García ， Silvia Crivil l'e Mauricio ， AnnaSanteoui Bosch ， Andrea Carolina Berengue Gonzalez ， Eva MaríaRamírez Moreno，Gemma Comas Arnau，Monica Mestres Massa，Montserrat Navarro Gilo，Rosa Blanca M u n Bogloz M u n Bogloz，Xavier Cantano Navarro ， María Concepc i o'n Lasmarías Ugarte ，Carme Anglada Arisa ， Clara Cal v o'Blancafort ， Carme CominoCereto，MaCarme Parareda Plana，Natalia Sabat Vila，Olga NavarroMartinez，Re n' ee Vink Schoenholzer，María del Mar S a' nchez Hern a' ndez，Maria de las Nieves Vizcay Cruchaga，Elvira Pou Rovira，Remedios Miralles Bacete ， Pere Sors i Cuffi ， M Isabel MatillaMont，Roser Urpinas Vil` a，Marta Beltran Vilella，Montse MendezRibas，Pau Montoya Roldan，Mireia Bernat Casals，艾瑞斯·阿拉克·奥恩·贝尔蒙特，迈特·费尔南德斯·奥里奥尔，埃琳娜·马恩斯·洛佩斯 ， M. Montserrat Me l'eBaena ， M.CarmenSa'nchezHerrero ，MeritXellFerrerPujol，EstherBoiXRoqueta，JuanManuelMendiveArbeloa，MartaMasReg a`s和NúriaPlanaClosa。附录A. 补充数据本 文 的 补 充 数 据 可 在 https ： //doi 网 站 上 找 到 。org/10.1016/j.invent.2021.100446。引用Anderson，P.，Chisholm，D.，哥伦比亚特区富尔2009.减少酒精危害的政策和方案的效力和成本效益。柳叶刀373，2234-2246。https：//doi.org/10.1016/S0140-6736（09）60744-3.Anderson，P.， 奥唐纳，A.，Kaner，E.，瓜尔，A.，Schulte，B.， P'erezGo'mez，A.，deVries，H.，Natera Rey，G.，J.，2017.在拉丁美洲中等收入国家城市一级扩大基于初级卫生保健的酗酒预防和管理：三国准实验研究的背景和协议。F1000研究6，311. https://doi.org/10.12688/ f1000research.11173.3.Badia，X.，Schiaffino，A.，阿隆索，J.，Herdman，M.，1998.在加泰罗尼亚普通人群中使用EuroQol 5-D：可行性和结构效度。质量。Life Res. 7，311-322.E. Caballeria等人互联网干预26（2021）1004468https://doi.org/10.1023/A:1008894502042网站。Badia，X.，Roset，M.，南蒙特塞拉特，Herdman，M.，Segura，A.，1999年Laversio'nespantencholadelEuroQol：Apriccio'nyapplicaciones. Med. Clin.（Ba