互联网干预降低酒精滥用：比利时在线帮助计划的研究

互联网干预28（2022）100523指导和非指导在线酒精帮助的有效性：一项现实生活中的研究Ans Vangrunderbeeka，1，Ann Raveela， 1，Catharina Mathea，Herwig Claeys b，Bert Aertgea，Geertruida Bekkeringa，*a全科医学学术中心，KU Leuven，Kapucijnenvoer 7 bus 7001 blok h，3000 Leuven，BelgiumbZorggroep Zin（Centre for Mental Health and Addiction），Salvatorstraat 25，3500 Hasselt，比利时A R T I C L EI N FO保留字：酗酒基于互联网的干预观察性研究认知行为疗法A B S T R A C T在线干预减少了酒精滥用人数与实际接受帮助的人数之间的治疗差距。这项研究调查的有效性和成功的比利时在线帮助计划的预测。方法：一项真实的回顾性开放队列研究，评估了比利时在线平台alcohulp.be上的引导和非引导互联网干预。干预包括一个为期12周的方案，认知行为疗法的基础上，动机访谈和接受和承诺疗法。入选标准是年龄在18岁以上，在每日日志中记录至少2周的饮酒量，以及在指导组中至少2次聊天结果是6周和12周后的每周饮酒量和治疗反应（每周饮酒少于10或20标准单位（SU））。对成功的预测因素进行了额外的分析结果：指导组460人，自助组968人，符合纳入标准。两组的平均基线饮酒量为每周40 SU。12周后，指导组的饮酒量减少了31 SU（Cohen's d 1.17，p0.001），自助组减少了23 SU（Cohen's d 0.83，p 0.001）<<指导组和自助组的治疗反应低于每周20 SU分别为88%和73%指导组的治疗效果明显好于自助组（p<0.005）。基线饮酒量较高的参与者在两组中的饮酒量下降幅度较大。戒烟的个人目标，不使用药物，较低的基线酒精消费量和较高数量的完成任务预测治疗反应的机会较高。第6周的平均体重为指导组和自助组分别为26%和63%，12周时分别上升至59%和82%。结论：有指导和无指导的互联网干预都能有效减少酒精消费，并使有动机定期使用该平台的参与者达到指导方针，有指导的干预效果更好。1. 介绍有害使用酒精每年导致全世界300万人死亡，占所有死亡人数的5.3%，是200多种疾病的致病因素它还对个人和整个社会造成重大的社会和经济损失（世界卫生组织，2018）。酒精的不健康使用包括危险饮酒、有害使用和酒精依赖（Babor等人，2001年）。危险或有害使用包括酒精消费超过指南，这会增加身体或精神伤害的风险（世界卫生组织，2016）。在佛兰德斯，这项研究的地理区域，14%的人喝酒超过推荐的每周最多10个标准单位（SU）。比利时酒精相关疾病的终生患病率为8%（VAD，2016;VAD，2019）。滥用酒精的人数与实际接受帮助的人数之间存在很大的治疗差距（世界卫生组织，2018）。有效的基于互联网的干预可能会减少这一差距，因为它们的低门槛可访问性，高可扩展性和减少污名化（Riper等人，2018年）。此外，基于互联网和移动的干预措施比常规治疗更有可能更具成本效益（Buntrock et al.，2019; Buntrock等人， 2021年）。基于互联网的干预措施是一个异质群体，* 通讯作者。电子邮件地址：trudy. kuleuven.be（G.Bekkering）。1 第一作者和第二作者同样做出了贡献。https://doi.org/10.1016/j.invent.2022.100523接收日期：2021年12月3日;接收日期：2022年2月18日;接受日期：2022年3月9日2022年3月15日网上发售2214-7829/© 2022作者。由Elsevier B. V.发布，这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预期刊主页：www.elsevier.com/locate/inventA. Vangrunderbeek等人互联网干预28（2022）1005232治疗方式、行为改变技术、治疗强度和持续时间以及额外指导。在线酒精干预的参与者的一般概况是平均年龄约41岁的成年人，52%受过高等教育，75%有工作。参与者在性别上是平衡的，并且显示基线每周饮酒量为38 SU（Riper等人， 2018年）。在减少酒精消耗方面，互联网提供的治疗并不比面对面治疗差（Johansson等人，2021年a）。与最低限度干预相比，基于互联网的干预导致酒精消费量小幅但相关的减少（Riper等人， 2018;Kiluk等人，2019;Kaner等人， 2017年;Sundstroém等人， 2017;Riper等人，2014年）的报告。在比较基于互联网的引导和非引导干预时，最近的系统综述 发 现 ， 引 导 干 预 优 于 完 全 自 动 化 的 干 预 （ Riper 等 人 ， 2018;Hadjistavropoulos等人，2020年）。早期的综述没有发现指导和结果之间的显著关联，然而这些研究主要是自助和低强度的互联网干预（Sundstr？m等人， 2017; Riper等人， 2014年）的报告。在佛兰德斯，在线酒精帮助可通过平台www. alcoholhulp.be，该网站提供信息、自助干预模块、为期12周的模块，提供个人指导帮助，并可进入一个封闭的讨论论坛。了解在线帮助平台在实际设置中对引导和非引导帮助的有效性非常重要。一项关于无指导在线干预的大型观察性研究显示，较低水平的酒精使用发生了临床显著变化（Johansson等人，2017年）。据我们所知，没有大型观察性研究比较了有指导和无指导的在线干预。本研究调查并比较了指导组和自助组在饮酒量的变化方面以及在第6周和第12周达到每周少于10或20 SU的指南方面的方案有效性。此外，我们还分析了成功的预测因素以及平台使用强度的影响。我们假设，与无指导的在线帮助相比，有指导的在线帮助更有效2. 方法2.1. 设计这项研究是一项回顾性开放队列研究，并遵循在STROBE声明中发表的EQUATOR建议（Equator-network.org，2007; Von Elm et al.， 2007年）。2.2. 背景和主题该 队 列 由 2016 年 1 月 至 2019 年 12 月 期 间 免 费 公 开 访 问 网 站alcoholhulp.be的注册用户组成。自2015年以来，该在线平台由佛兰德政府资助。没有积极招募参与者，也不允许在网站上做广告。参与者通过关于酒精和药物使用的公开网站自行找到进入在线平台的途径，或者通过卫生工作者或其他人了解情况。alcoholhulp.be的双重目标是提供有关酒精消费的第一信息和见解，以及为不健康酒精使用和相关生活质量问题的人提供第二指导或非指导在线帮助。参加在线自助方案的要求包括匿名登记和一份简短的调查表。登记收集有关年龄、性别、学习水平和工作情况的信息。调查问卷询问了初始饮酒量、与饮酒相关的投诉、个人饮酒和减少饮酒的利弊以及饮酒的初始目标。注册大约需要20分钟，目的是方便地访问在线自助程序。参加导游方案也是匿名和免费的，但询问更详细的信息，例如：完整的酒精使用障碍识别测试（AUDIT）、药物消耗、健康问题、药物治疗、先前对酒精或精神问题的治疗自杀风险、赌博、注册原因、改变饮酒的目标、动机和信心以及有关互联网、聊天体验和可用性的实际问题。将联系参与者，安排与专门的心理治疗师进行首次聊天预约。自助和指导帮助都提供一个基于认知行为疗法、动机访谈以及接受和承诺疗法的12周方案。参与者确定他们的个人目标，为自己的承诺和完成计划所花费的时间负责。鼓励每位参与者完成九项具体任务：每日饮酒日记，个人发展，饮酒的利弊，个人价值观和目标，饮酒目标，自我控制，风险情况，行动计划，应急计划，复发评估。每个作业由3个部分组成：关于练习的信息，包括背景文件和例子，练习本身，为参与者提供的具体结果，包括视觉演示和个性化的规范反馈。指导计划包含与自助计划相同的练习。programme.此外，专门的专业心理治疗师每周进行约一小时的聊天，讨论练习和具体问题或问题。虽然指导方案在12周后终止，但两个群体对平台信息、论坛和讨论论坛的访问时间不受限制。在附录中，给出了导游和自助计划的概述2.3. 入选标准本研究的入选标准如下：参与者应年满18岁。在每日日志中记录至少两周的饮酒情况。对于引导组，参与者应至少有两个聊天会话，并应在2019年12月31日之前完成该计划。混合帮助的参与者被排除在外;这些是在线帮助与门诊治疗相结合的用户。2.4. 数据收集和变量我们获得了alcoholhulp.be在选定时间段内从两组中数据以多个CSV文件的形式下载，并且使用EX cel为每个组提取和编译一个为了描述参与人群的特征，我们考虑了社会人口统计数据和酒精相关信息。 社会人口学资料包括年龄（9类）、性别（男、女）、学历（低学历、中等学历、高等学历、其他）和工作情况（全日制、兼职、学生、无业、其他）。酒精相关信息包括饮酒量（SU/周）、个人目标（减少但不戒烟、戒烟、其他）、既往酒精问题治疗（是或否）和酒精相关投诉。十三种不同类型的身体和精神酒精相关的投诉，如胃投诉，出汗，性问题，头痛，健忘，......评分从1（很少）到5（经常）。将评分合并为总分（范围13-65），随后分为低、中、高或非常高的评分。为的指导模块，额外信息可用包括审计类别（可接受、中等风险、高风险和可能依赖）、个人目标（减少但不退出、退出和其他）和动机。参与者通过对以下问题进行1（不重要/自信）到10（非常重要/自信）的评分来对动机进行评分：···A. Vangrunderbeek等人互联网干预28（2022）1005233=联系我们=联系我们改变你的饮酒习惯。以及“你对成功有多大信心？"。最后，分析了药物使用（是或否）、赌博（是或否）、自杀企图（是或否）和自杀想法（无、一次、多次、每日）。我们通过减少饮酒量和治疗反应来研究饮酒量的演变。我们根据日志数据计算了基线时与6周和12周随访时的每周总饮酒量（SU/周）之间的差异。在这项研究中，一个标准单位的酒精含有10克酒精。根据两个水平的每周饮酒量计算治疗反应：佛兰德斯最近推荐的每周总饮酒量不超过10 SU，每周总饮酒量不超过20 SU，接近美国男性指南14单位（每单位14 g酒精）（VAD，2016; NIAAA，n.d. ）.为了检查是否存在预测治疗反应，我们使用上述患者特征作为自变量，AUDIT参数除外。我们省略了AUDIT参数，因为它与基线饮酒量重叠，并且在AUDIT参数不可用的情况下，用于指导组和非指导组之间的比较。为了检查网站使用强度对治疗反应的影响，我们分析了聊天会话的数量（持续时间超过5分钟）和任务的数量（最多8个任务，不包括期刊）。对于自助组，只有作业的数量。2.5. 缺失数据有两种类型的缺失数据：当参与者填写日志的时间短于6周或12周时失访;以及日志中缺失天数。由于失访率高，研究了两种情况。完整病例情景（CC），我们的主要情景，只考虑那些填写日记至少6或12周的参与者。对于回到基线情景（BL），认为失访受试者的饮酒量处于基线水平，并假设为最差情况。对于第二种类型的缺失信息，如果参与者在6周或12周的任何一天都没有填写日记，则在所有情况下都被排除在外。当一周中只有几天可用时，我们根据可用的天数计算每周的饮酒量，假设其他日子没有饮酒。我们验证了这种方法，比较了评估表中报告的每周饮酒量，仅适用于指导组，6周和12周后，从杂志中计算出的值。平均差异是两个SU每周高出杂志相比，自我-评价（p0.05，Cohen's d 0.18）。<2.6. 统计分析我们使用MATLAB（2020a版）进行酒精消费日报的数据处理，使用SPSS Statistics（27.0.0.0版）进行线性和逻辑回归分析。比较分类变 量时，采用卡方检验 。对于连续 变量，我们使用Kolmogorov-Smirnov检验验证了正态分布。在非正态分布的情况下，使用Wilcoxon秩和检验进行组间比较，使用Wilcoxon符号秩检验进行组内比较（Rosner，2011）。对于饮酒量的变化，计算了组间和组内效应量科恩d。 科恩d值为0.2、0.5、0.8和1.2分别被认为是小、中、大和非常大的效应（Sawilowsky，2009）。进行逻辑回归分析，以检查成功的预测因素和平台使用强度的影响。通过计算Pearson相关系数验证协变量的相关性。2.7. 伦理本研究（MP016407）于2020年11月18日获得鲁汶大学伦理委员会的批准。3. 结果3.1. 受试者流程引导组2859人，自助组5086人报名，其中分别有460人和968人符合入选标准。随着时间的推移，327名参与者完成了6周的指导模块和289名参与者完成了自助模块，12周分 别 有180名 和131名 参 与 者 （图1）。①的人。3.2. 参与者简介如表1所示，两组的中位年龄均为45岁至48岁。54岁，约一半为女性，大多数为全职工作，基线平均饮酒量约为每周40SU。与酒精相关的投诉水平相当。自助组的参与者更有可能有一个较高的研究水平（68% vs 30%，p0.0001）。<更多的参与者想要在指导组中戒酒，帮助组（p0.0001）。<对于指导组，可获得其他信息。平均AUDIT评分为23分，75%的患者处于高依赖风险中动机得分中位数处于最高水平，但成功的信心较低。3.3. 对酒精消费的对于指导组，饮酒量从40降至96周时SU/周导致非常大的组内效应（Cohen d：1.18，p0.00001），12周后结果相似（表2）。<对于自助组，从基线时的每周39 SU减少到6周后的每周15 SU，导致大量的组内效应（Cohen d：0.90，p0.00001），12周后的效应量相似。<组间比较的结果显示，12周后的效应量较小，有利于引导组（Cohen d：0.27，p0.00001），结果相似<12周后，每周10 SU以下的治疗应答率为77%，每周20 SU以下的治疗应答率为88%，指导组为58%，自助组为73%（表2）。在所有情况下，治疗反应均为指导组显著高于自助组（p<0.001）。3.4. 减员与 指 导 组 相 比 ， 自 助 组 的 成 功 率 更 高 ; 6 周 时 为 63% 对 26%（p0.05），<12周时为63%（p 0.05）。<完成者和非完成者（患者失访）的特征比较仅显示少数显著差异。在第6周时，指导组的完成者对成功更有信心（p0.011），基线饮酒量低于指南的受试者更多（TR 10，p0.00003）。然而，在自助组中，完成者中基线饮酒量低于指南的参与者较少（TR 10，p0.0019）和不同的个人目标（p0.0069）。在12周时，完成者组在重要性方面的最高得分中的百分比更高，变化（p=0.0444）。 更多详情见表S1 a-d。3.5. 方案比较图2中的情景显示了酒精的不同绝对减少。最好的结果是实现在CC方案的指导和自我-A. Vangrunderbeek等人互联网干预28（2022）1005234===-=Fig. 1. 引导和自助模块的参与者流程。（*）参与者可能因多种原因而被排除在外，因此，这些数字并不符合要求。帮助组，在BL场景中减少最小。然而，趋势和总体结论是坚实的。在所有情况下，酒精消费量的最大减少是在前6周实现的，与自助组相比，指导组实现的水平较低。图S1给出了详细的BOX图，表S2 a-b给出了BL情景的效应量除一种情况外，在所有情况下，指导组的治疗反应显著高于自助组，如图3所示。根据不同的场景，时间和治疗反应水平，治疗反应百分比范围从37%至88%的指导组和12%至73%的自助组。完整情况场景的详细信息见表2，BL场景的详细信息见表S2 a-b3.6. 其他调查：成功在CC场景中，在大多数分析中，两个患者特征可预测成功（表3）。基线饮酒量较高且目标不是“戒烟”的参与者不太可能达到治疗反应。此外，对于指导组，不使用药物导致更高的治疗反应。BL的结果相似（表S3 a-d）。表4显示了CC场景中在线平台使用强度与第12周治疗反应之间的关系。完成任务的数量越多，治疗反应越高，但聊天会话的数量越多，治疗反应越高。当在多变量分析中校正患者特征（如表3所列）时，指导组的相关性仍然显著，但自助组则不显著。与自助组（5.1 vs 3.7，p0.05）。<4. 讨论据我们所知，这是第一个大规模的研究比较引导（n 460）和非引导（n 968）在现实生活中可操作的在线平台上对不健康饮酒者进行互联网干预。这项研究对在线帮助的有效性和成功的预测因素产生了有用的新见解。有指导和无指导的互联网干预似乎都能有效地减少酒精消费，并使有动机定期使用平台的参与者达到指导方针，在有指导的帮助下效果更好。基线饮酒量较低，个人戒烟目标和完成任务数量较高的人有更高的机会达到指导方针。我们的研究结果证实，在线干预，作为一个自助以及指导计划，是有效的减少酒精消费。此外，在12周随访时，自助组的完整病例情景的影响较大（d 0.83），指导组的影响非常大（d 1.17）。我们研究的效应量大于早期RCT系统评价的结果。这可以通过我们严格的入选标准来解释，这很可能导致参与者具有更高的初始动机和更高的强度指导（Kaner等人，2017; Riper等人，2018; Kiluk等人，2019年）。本研究中的指导包括每周一次的1小时聊天，可视为高强度指导（Sundstr？m等人，2020年）。我们的结果与基于网络的干预的研究一致，具有可比的强度和设置（Blankers等人，2011; Johansson等人， 2017年;Sundstroém等人，2020;Hadjistavropoulos等人， 2020年）。Johansson等人的大型（n3898）观察性研究（2017）关于无指导在线干预的研究报告了完成者（n=1043）中的效应量为0.74，与我们的研究结果相当A. Vangrunderbeek等人互联网干预28（2022）1005235表1引导组与自助组的参与者资料比较变量引导自助式（n= 460）（n= 968）表2第6周和第12周时饮酒量和治疗反应的组内和组间比较，完整病例情景。结果6周12周通用数据年龄类别，中位数45妇女，% 51 450.039研究水平0.00001SU/周（SD）G（n=（第327条）SH（n=289）G vsSHG（n=（180）SH（n=131）G vsSH工作情况0.024A 0.9807wks科恩d¼1.18p<0.001TR≤ 10 SU/wkd¼0.90p<0.001d¼0.27p<0.001d¼1.17p<0.001d¼0.83p<0.001d¼0.29p¼0.005基线，% 5% 7% p=0.1574% 7% p=0.240饮酒×周后%TR≤ 20 SU/wk72% 50%p<0.00177%58%<0.001基线SU/周≤20，% 21.3 20.4 0.6776基线，% 19% 21% p=22% 19% p=先前的治疗是，% 37 210.00001×后%wks，84% 70%0.570p<0.0010.50273%p<0.001目标0.00001退出，n 254 265减少但不退出，n 175 407动机变化的重要性，中位数10成功的信心，中位数7审核评分（范围0吸毒和赌博药物使用，% 7赌博，% 9自杀风险自杀未遂，% 13自杀念头持续三个月无，% 74一次，% 13多个，% 12每日，% 0注. 显著p值0.05以粗体表示。Yrs=年; SD=标准差。在自助小组。关于指南的实现，我们的研究发现两组的治疗反应都很高与自助组相比，指导组的饮酒量减少了20%至30%。先前报道了引导 干 预 的 更 好 结 果 （ Blankers 等 人 ， 2011; Riper 等 人 ，2018;Hadjistavropoulos等人， 2020年）。与此相反，Sundstroémetal. （2020）和Johansson等人（2021 a，2021 b）最近的一项随机对照试验未发现与非引导干预相比，引导干预的效果更大。 与我们的研究的差异可能是由于6个月的随访期较长，分别为较小的组和低或中等强度的指导（Sundstr？m等人， 2020;Johansson等人，2021 b）。未来的研究应关注更长的随访期，系统评价应完善纳入标准，使干预设置方面的研究更加同质化我们的研究表明，较低的基线酒精消费量，个人戒烟目标和不使用毒 品可 能 是成 功 的预 测 因素 。 关 于基 线 饮酒 量 ，Johansson et al.（2017）发现了类似的结果。然而，我们的研究结果与Riper等人的研究结果不同。（2018年），其中饮酒概况注.显著p值0.05以粗体显示。d= Cohen d; SD=标准差; TR=治疗反应; SU=标准单位; wks=周; G=指导; SH=自助; 6/12 wks= 6/ 12周。图二. 不同情景下指导和自助组注. CC=完成病例; BL=回到基线; g=指导，sh=自助。与治疗结果无关。这种差异可以解释，因为Riper比较了两组，重度饮酒概况（每周>35/50 SU）与非重度饮酒概况（每周35/50 SU），而在我们的研究中，连续饮酒量表是研究了关于个人目标，我们目前还没有在文献中发现类似的研究。关于药物使用，Johanssonet al. （2017）还发现，那些在基线时使用其他药物的人不太可能有低风险消费。强度分析显示分配数量与治疗反应之间呈正相关。据我们所知，这较低，%174中学，%5229较高，%3068基线四十（二十六）三十九（二十六）P=0.433四十（二十四）三十八（二十二）P=0.764×周九（十五）十五（十七）p<0.001九（十七）十五（二十）p<0.001全日制，%5460非全日制，%2015学生，%12失业率，%68其他，%1915酒精相关投诉（范围13平均28 28低，%1717中等，%4846高，%2625非常高，%98SU/周，平均值（SD）四十（二十七）三十九（二十六）0.4961每天最大值，平均值（SD）8.6（4.8）8.9（4.7）0.1285基线SU/周≤10，%7.44.50.0270平均评分（SD）二十三（五）可接受，%0中等风险，%8高风险，%17依赖性，%75A. Vangrunderbeek等人互联网干预28（2022）1005236图3.第三章。 两组和两种情况的治疗反应。注. BL=回到基线值; CC=完成病例; wks=周。表3对于完整病例场景，指导组和自助组的治疗应答预测因子和logistic回归系数表示为比值比（和95% CI）。完整病例指导自助TR≤ 10 SU周TR≤ 20 SU周TR≤ 10 SU周TR≤ 20 SU周6周12周6周12周6周12周6周12周年龄（G）0.990.991.001.020.980.900.861.25年龄猫（SH）(0.97（-1.02）(0.95-1.03）(0.96-1.04）(0.96-1.07）(0.75（-1.27）(0.59-1.38）(0.64-1.16）(0.77（-2.03）女性1.531.042.371.211.292.681.732.41(0.85（-2.76）(0.45（-2.43）(1.13-4.96）(0.40-3.69）(0.75（2.21）(1.12（-6.41）(0.94（-3.18）(0.89（-6.56）工作情况全职（ref）（ref）（ref）（ref）（ref）（ref）（ref）（ref）其他0.742.030.341.301.411.331.400.43(0.33-1.64）(0.63（-6.55）(0.13-0.88）(0.29-5.75）(0.64（-3.13）(0.38-4.66）(0.58（-3.36）(0.11-1.67）兼职0.810.860.631.340.770.860.930.67(0.39-1.67）(0.31（-2.40）(0.25-1.61）(0.31-5.76）(0.38-1.56）(0.26-2.78）(0.43（-2.00）(0.17-2.60）学生0.260.640.101.250.84(0.04-1.77）(0.13（-3.09）(0.01-0.67）(0.13-12）(0.13（-5.41）失业0.430.341.535.500.882.33(0.13-1.48）(0.09-1.38）(0.62-3.79）(0.87-35）(0.34（-2.29）(0.36-15）研究水平1.120.840.861.030.631.100.551.17基线SU/周总和/10 U(0.76-1.66）0.86(0.50-1.41）0.86(0.53-1.40）0.83(0.52（-2.05）0.76(0.39-1.03）0.91(0.45（-2.71）0.85(0.32-0.95）0.82(0.44（-3.09）0.84(0.78-0.95）(0.74（-1.00）(0.75-0.93）(0.63-0.91）(0.83（-1.01）(0.70-1.03）(0.74-0.92）(0.67-1.04）既往治疗是的1.411.031.330.96（ref）（ref）（ref）（ref）(1.01-1.98）(0.68-1.56）(0.87（-2.02）(0.58-1.59）没有（ref）（ref）（ref）（ref）0.532.210.690.92(0.29-0.98）(0.15-34）(0.34（-1.37）(0.05-16）未指定N.A.N.A.N.A.N.A.0.450.680.940.34目标不是放弃0.410.600.630.46(0.33（-6.27）0.69(0.23（-2.00）0.43(0.20-4.49）0.72(0.09-1.39）0.35(0.26-0.64）(0.31-1.16）(0.36-1.09）(0.19-1.10）(0.48-0.97）(0.24-0.76）(0.49-1.06）(0.18-0.69）没有自杀企图1.101.001.290.90(0.46（-2.61）(0.31（-3.19）(0.47（-3.53）(0.46-7.79）没有毒品3.421.762.920.84(1.33（-8.82）(0.45-6.85）(1.01（-8.45）(0.13-5.54）没有赌博0.492.321.201.30(0.18（-1.30）(0.56（-9.63）(0.44（-3.29）(0.19-8.98）变革的重要性1.081.11.090.95(0.87-1.33）(0.84-1.44）(0.84-1.41）(0.67-1.35）对成功的1.131.161.151.19（1.004-1.3）(0.95（-1.30）(0.99-1.33）(0.96-1.47）注. SU=标准单位; U=单位; wks=周; TR=治疗应答;（）=置信区间;参考=参考类别;=不适用;显著优势比以粗体显示。是第一个研究这种关系的研究。Nordholt等人（2020）调查了通过系统使用数据测量的基于网络的干预的参与情况，并没有发现与饮酒量减少的决定性关系。然而，系统使用数据并没有捕获参与行为改变所花费的时间。我们的研究结果表明，在线平台的开发者应该增加A. Vangrunderbeek等人互联网干预28（2022）1005237并鼓励参与者完成任务。这项研究的主要优势是大规模和真实的环境，反映了寻求在线酒精帮助的患者的真实流动和参与。鉴于这一平台在现实生活环境中的有效性，有可能扩大参与者的人数。第二个优势是指导性的A. Vangrunderbeek等人互联网干预28（2022）1005238一=表4平台使用强度与第12周治疗应答之间的关系，logistic回归系数表示为完整病例场景的比值比（和95%CI）。完成案例引导自助能力。基线饮酒量较低、个人目标和完成任务数量较多的人实现指南的机会更高。鉴于酒精滥用人数与实际接受帮助的人数之间存在很大的治疗差距，我们认为应该进一步推广这一平台TR≤ 10 SUwkTR≤ 20 SUwkTR≤ 10 SUwkTR≤ 20 SUwk在全科医生中，这是一种具有成本效益、低门槛和匿名的酒精治疗方法，适用于不健康饮酒的患者聊天会话0.94(0.83-1.07）0.89(0.76-1.05）N.A.N.A.资金1.31美元1.421.211.20聊天会话（1.10-1.56）（1.13-1.78）（1.04这 研究 做 不 接收 任何 具体 格兰特 提供资助根据患者特征进行校正a0.94(0.83-1.07）0.88(0.74-1.04）N.A.N.A.公共、商业或非营利部门的机构竞争利益根据患者特征校正分配1.32(1.09-1.62）1.51(1.34（-2.01）1.06(0.87-1.29）1.01(0.82-1.26）Herwig Claeys是alcoholhulp.be的项目经理。 Bert Aertgeeland和Catharina Matheeland是该研究的主要研究者注. SU=标准单位; U=单位; wks=周; TR=治疗反应; n.a. =不适用;（）=置信区间;显著性比值比以粗体显示。指导：年龄，性别，工作情况，学习水平，基线酒精浓度-假设、既往治疗、目标、自杀企图、毒品、赌博、改变的重要性、成功的信心。自助：年龄，性别，工作情况，学习水平，基线饮酒量，既往治疗，目标。在同一个平台上进行无指导的干预，并分配相同的任务。这项研究为成功的预测因素提供了新的见解。最后，情景分析调查了自然减员对结果的影响。这项研究有局限性。第一，减员率高（男女比例分别为59%和83%）。在在线干预的研究中，辍学一直被认为是一个主要的限制，范围从20%到73%（Hadjis-tavropoulos等人，2020; Riper等人，2018; Johansson等人，2017年）。我们评估了脱落的潜在患者特征，比较了完成者和未完成者的情况，仅显示了少数显著差异。据我们所知，只有一项研究涉及自然减员;然而，这是在学生群体中进行的，并且具有不同的干预概念（Radtke等人， 2017年）。“退出”的可能为了更深入地了解高流失率的影响，我们在完整案例场景之上引入了一个额外的回到基线（BL）场景。在BL情景中，绝对值有所不同，但总的趋势保持不变。第二个限制是入选标准，这可能导致选择的参与者具有很高的初始改变动机。只有完成了整整两周日记的参与者才被纳入其中。这可能解释了非常高的治疗反应率，并限制了我们的结果的普遍性第三，数据是通过自我报告获得的，因此可以反映回忆偏差和社会期望。虽然依赖自我报告的措施是标准的酒精治疗试验，确认与客观的方法来衡量酒精消费（即血液测试）将加强未来的评估。第四，由于自助组的信息有限，因此不可能对指导组和自助组进行比较。最后，只有短短的12周随访期。需要进一步的研究，以调查在线指导和无指导方案的有效性，更长的随访期，并阐明成功和辍学的预测因素总之，这项对在线帮助平台alcoholhulp.be的大规模观察性研究表明，有指导和无指导的互联网干预措施在减少酒精消费和实现有动机定期使用该平台的参与者的指导方面都是有效的。所有的效果在引导组都比自助组好，但自助平台有无限的升级空间PINO研究项目，由ABInbev基金会赞助所有其他作者均声明无利益冲突。确认作者希望感谢Vincent Verbruggen介绍我们的数据设置，Ilse Goyens澄清治疗师的角色，Koen Raymaekers回顾统计方法，Peter Van denBroeck帮助我们在MATLAB中处理数据。我们还想把这篇文章献给教授和合著者Cathy Mathewald，她在这项研究过程中不幸去世附录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.2022.100523。引用Babor，T.F.，Higgins-Biddle，J.C.，桑德斯，J.B.，蒙泰罗，M.G.，2001.酒精使用障碍识别测试指南用于初级保健。Blankers，M.，Koeter，M.W.J.，Schippers，G. 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