互联网干预4（2016）11初级保健中物质使用的技术提供筛查和简短干预的过程评价Steven J.[10]杨伟，杨伟，杨伟.放大图片作者：Robert P.施瓦茨湾a梅里尔-帕尔默斯基尔曼研究所和韦恩州立大学精神病学&行为神经科学系，71 E。渡轮大道，美国密歇根州底特律，邮编：48202bFriends Research Institute，Inc.，1040 Park Avenue，Suite 103，Baltimore，MD 21201，USAc马里兰大学心理学系，College Park，MD 20742，美国a r t i c l e i n f o文章历史记录：2015年7月23日收到2015年11月16日收到修订版2016年1月25日接受2016年1月27日在线发布保留字：电子保健短期干预药物滥用过程研究成人a b s t r a c t心理治疗过程研究检查治疗过程的内容及其与结果的关联，以更好地理解治疗师和客户之间的互动，并阐明行为改变的机制类似的方法在技术交付的干预措施中也是可能的，这些干预措施具有始终完美保留和严格定义的交互过程本研究旨在检查参与者与计算机提供的药物使用简短干预的互动过程，来自新墨西哥州两个初级卫生保健中心的成年人中比较计算机和治疗师提供的简短干预的研究。 具体而言，我们试图描述参与者（N = 178）在整个计算机提供的简短干预中的选择和反应模式，并在3个月随访时检查该过程与干预反应之间的关联。参与者最有可能选择大麻作为他们希望讨论的第一种物质（n = 114，64.0%）。大多数参与者表示，他们没有经历过任何问题，因为他们的药物使用（n = 108，60.7%），但近三分之一的人（n = 32，29.6%）仍然表示希望停止或减少其使用;参与者谁没有报告负面后果最有可能赞同财务或关系的问题。然而，参与者评级的重要性的变化或个性化规范反馈的帮助无关的物质使用频率的变化。 未来电子干预措施的设计应考虑强调戒烟的可能益处，而不是药物使用的负面后果，并且在解决后果时，应考虑关注药物使用对关系和财务方面的影响。这些发现是使用过程评估优化电子干预内容的早期但重要的一步© 2016作者。由爱思唯尔公司出版这是一篇CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）中找到。1. 介绍计算机提供的行为干预为其作者提供了一个独特的机会，也是一个独特的挑战。就机会而言，它们允许创建一种干预，其中每个单词、图像、分支、颜色和声音都可以被控制，这与只有特定原则和技术可以被编码的人工干预形成鲜明对比。然而，这种控制水平也可能具有挑战性，因为它隐含地要求作者预测未来用户的特征、反应和偏好。循证模式在提供何种选择或何时提供选择等细节方面提供的指导很少。过程研究模型可以提供这样的指导。这些模型检查干预会话中的交互内容，并将这些过程变量与结果进行比较，以尝试识别关键的变化机制（例如， Webb等人，2012; Feeley等人，*通讯作者。电子邮件地址：s. wayne.edu（S. J. Ondersma）。1999年）。描述参与者在完成计算机提供的干预措施时所做的选择有助于制定未来的干预措施;例如，了解参与者认为最重要的主题这样做，可以避免不太突出的主题，增加干预的感知相关性和“适应性”。此外，有证据表明，某些类型的会话中的评级与更好的结果，虽然没有证据的因果关系，可能提供重要的线索，通过可能的机制，计算机交付的干预措施可能发挥其影响。计算机提供的干预措施也是唯一适合过程研究。参与者做出的每一个选择，以及他或她做出选择的背景，都是可用的，而不需要经过可靠性培训的评分员对会话磁带进行艰苦的编码许多电子健康干预还征求参与者对干预的满意度评级和/或干预本身内改变的意图，提供关于用户对干预过程的体验的额外线索和用于与结果进行比较的进一步数据例如，用户满意度往往被视为一个有效的关键因素，http://dx.doi.org/10.1016/j.invent.2016.01.0042214-7829/© 2016作者。由爱思唯尔公司出版这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预乌尔纳尔日报首页：www.elsevier.com/l12S.J. Ondersma等人 /互联网干预4（2016）11 - 16干预，但其与行为结果的实际关联尚不清楚。本研究采用过程研究框架（例如， Bertholet等人，2014; Rhodes，2012），以检查参与者与计算机提供的药物使用简短干预的互动，来自先前的一项研究，该研究比较了新墨西哥州两个初级卫生保健中心的成年人中计算机和治疗师提供的简短干预（Schwartz等人，2014年）。我们首先描述了参与者在高度互动的计算机提供的简短干预中的选择和反应模式。在随后的探索性分析中，我们在3个月的随访中检查了这些过程变量与干预反应我们特别感兴趣的是，问题的认识和对改变重要性的自我评级在多大程度上与后续行动中物质使用的实际减少有关2. 材料和方法2.1. 参与者这项二次分析研究的数据来自一项临床试验，该试验比较了新墨西哥州两个初级卫生保健中心之一的患者中计算机提供的面对面简短干预;该试验和所有相关数据收集均得到了Friends Research Institute和Christus Health的机构审查委员会的批准参与者是年龄在18岁及以上的成年人，在酒精，吸烟和物质参与筛选测试（ASSIST;Humeniuk和Ali，2006）中，非法药物使用的中度风险范围（4至26岁），在过去三个月内自我报告使用，但在过去一年中没有治疗所有参与者都是由研究助理从健康中心的等候区招募的，完成基线评估访谈后获得20美元。目前的分析集中在该试验的178名参与者，他们被随机分配并完成了计算机交付的单次药物使用干预。关于样品和临床试验结果的细节先前已经发表（Schwartz等人，2014; Gryczynski等人，2015年）。简单地说，计算机提供的简短干预亚组主要是白人（n=160，89.9%），大约一半是女性，一半是西班牙裔（两者均为n=平均年龄为36.6岁（SD=14.8），106例（59.6%）在研究入组时未就业2.2. 干预还在Schwartz et al. （2014），在该试验中使用的简短的计算机递送的干预被设计为高度互动的，利用说话的动画叙述者以及响应参与者的选择的分支和/或反射。大约用了七分钟的时间完成，干预开始时，让参与者选择他们希望听到更多的内容。然后向参与者提供个性化的，性别特异性的反馈，关于他们与美国成年人相比如何使用该物质（使用全国药物使用和健康调查的数据）;该材料强调了最近没有使用过每种药物的终身使用者的大部分（即， 以传达停止吸毒实际上在终生吸毒者中是正常的）。然后，参与者有机会从一份清单中认可他们因使用该物质而亲身经历的负面后果。那些赞同至少一个负面结果的人被要求对改变的重要性进行评级，如果表示中度或高度重要，则帮助他们考虑可能的改变。那些没有认可任何负面后果的人被问及他们是否有兴趣停止或减少使用该物质，并帮助他们制定适当的改变目标。所有参与者都有机会通过第二次发言，重点是不同的物质。 见图关于简短发言的结构，请参看第1段。2.3. 措施这个分析的变量取自简短的干预本身. 关键变量如图所示。 1，并分为两个主要类型。首先是关于参与者在简短干预期间所做选择的基本描述性变量。这些包括参与者选择讨论哪些物质，他们是否认可他们使用物质的负面后果，以及他们是否选择第二次进行干预，重点是不同的物质。第二种类型包括可能反映简短干预可能产生影响的过程的变量，包括对规范反馈有用性的看法，以及关于改变其使用重要性的反应也就是说，这些变量与后来的物质使用之间的关联的证据可能会导致进一步的研究，即关注增加问题识别或感知反馈相关性的干预是否会产生更好的效果。结果主要根据ASSIST中两个变量的变化来定义，这两个变量是通过从两个关键指标的基线评分中减去随访来创建的：（1）总体ASSIST全球非法药物风险连续体（GCIDR）评分，该评分捕获与参与者报告使用的任何药物相关的风险，从而可以测量多种药物使用以及从一种药物转换为另一种药物;（2）参与者对ASSIST项目2的回答，该项目使用Likert量表询问过去三个月内药物使用的频率，范围从“从未”到“每天或几乎每天”。2.4. 统计分析本分析首先关注上述过程变量的描述性统计，随后关注这些过程变量与药物使用频率/后果变化之间的关联 关于结果变量，对于ASSIST项目2（药物使用频率），我们创建了一个差异分数，代表参与者的基线和随访分数，用于他们选择首先检查的物质（见图2）。因此，这个分数代表了那些选择大麻作为第一种药物考虑的人的大麻使用频率的变化，那些选择首先关注可卡因使用的人的可卡因使用频率的变化，等等。对于这个结果变量以及ASSIST GCIDR，从基线反应中减去随访反应得到了一个变化分数，其中零分表示没有变化，负分表示从基线到随访的使用或总体风险增加，正分表示从基线到随访的使用或总体风险减少。GCIDR变化评分变量高度偏态和尖峰，无法通过转换呈现正态分布;因此将其转换为具有10个水平的有序变量。使用前后的频率变量也被视为有序变量;少数病例的离群水平被折叠，产生一个有序变量，有7个水平，范围从-3到3。在使用描述性统计来表征过程变量之后，在如上所述创建两个结果变量之后，我们随后使用非参数统计学（Siegel和Castellan，1988）检验过程变量和两个顺序结果变量之间的关联使用Spearman等级顺序相关性进行结果与变化/满意度重要性评分与反馈（均为顺序）之间的相关性S.J. Ondersma等人 /互联网干预4（2016）11 - 1613图1.一、 简化现场干预流程，突出主要分支和关键流程变量。3. 结果3.1. 参与者的选择和偏好参与者在第一次通过干预期间的流程如图所示。1.一、（参与者可以选择第二次使用该软件，重点是不同的物质。由于只有少数参与者选择了第二种物质，我们在这里只报告第一次通过的结果;然而，参与者是否选择了第二次通过在图中反映。 1，并被认为是一个过程变量）。当被问及他们希望更多了解哪种物质时，大多数参与者（114，64.0%）选择大麻;(12.9%）选择阿片类药物，16（9.0%）选择可卡因，11（6.2%）选择安非他明;少于8%的参与者选择镇静剂、吸入剂或致幻剂。值得注意的是，这些选择与这些物质中每一种的基线风险评分显著相关，因此对于选择大麻的参与者，最高的基线ASSIST风险评分是大麻，对于选择可卡因的参与者，可卡因等;除吸入剂和镇静剂外，所有药物类别都是如此，吸入剂和镇静剂的合并样本量为11（表1）。在收到关于他们所选择的物质的个性化规范反馈后，参与者被要求对反馈的帮助性进行评级。总的来说，超过一半的参与者（103人，或57.9%）认为它有点或非常有帮助，另有48人（27.0%）认为它有点帮助。只有27名参与者（15.2%）认为它毫无帮助。有趣的是，规范反馈的有用性评级与改变的重要性评级无关（rs=.15，NS），但与改变的愿望有关。具体而言，32名参与者中有12名（37.5%）认为自己对改变感兴趣，他们对反馈的评价最高（“非常有帮助”）。相比之下，在76名认为自己对改变不感兴趣的参与者中，只有11名（14.5%）对反馈给出了最高的可能评级（χ2 [3]= 10.6，p = 0.014）。当被要求认可与其物质使用相关的具体后果时，大多数人（108人，或60.7%）表示他们目前没有经历任何后果。在那些确实认可他们使用毒品的负面后果的参与者中，14S.J. Ondersma等人 /互联网干预4（2016）11 - 16表1基线ASSIST子量表评分作为参与者选择干预重点的函数受试者选择的干预重点（n）大麻可卡因安非他明吸入剂镇静剂致幻剂阿片剂玛丽安娜（114）11.11.01.10.11.10.41.3宾馆（16）8.414.00.40.33.60.64.4安非他明（11）8.83.113.71.13.20.56.2吸入剂（1）6.00.00.00.00.00.00.0镇静剂（10）7.32.13.90.65.81.15.7致幻剂（3）6.72.70.00.00.07.71.0阿片剂（23）6.31.91.20.12.20.310.6注. 每行中的最高ASSIST子量表评分以粗体突出显示。结果是与朋友或家人的关系受损（28名参与者，占总样本的15.7%）和金钱问题（13名参与者，7.3%）。包括工作、身体健康、情绪问题、法律 问题 和 其他 问 题 （未 指 明） 在 内的 因 素共 同 得 到29 名 参 与者（16.3%）的认可在干预过程中支持负面后果的参与者的基线ASSIST评分显著较高（平均ASSIST GCIDR为42.2 vs. 27.3;t（176）=-5.2，pb.001）;在基线GCIDR上得分位于前十分位的参与者支持负面后果的可能性为64.7%， vs.12.5%的人生活在最底层。请参照图 1，要求那些认可其药物使用的负面后果的参与者使用0-10量表对改变其选择解决的物质的使用的重要性进行评级。此外，那些不赞同负面后果但确实表示希望改变的参与者也被要求对改变的重要性进行（在108名否认有任何药物相关问题的参与者在要求对改变的重要性进行评分的102名参与者中（70名支持药物相关后果，32名否认任何后果但仍想改变），改变重要性的平均评分为4.8（SD=3.8）; 55.9%的参与者支持该项目的评分为5分或更低重要的是，这个图表只显示了参与者在第一次干预时的选择;如图所示。 1，45名参与者（25.3%）选择第二次完成干预，重点是不同的物质。3.2. 基线至3个月随访期间过程变量与药物使用风险变化的相关性如前所述，使用两个ASSIST相关变量将过程变量与基线和随访期间药物使用风险的参与者内变化进行比较：总体药物使用风险（GCIDR）和对ASSIST项目2（关于药物使用频率）的反应，仅使用他们在干预步骤1中选择关注的药物类别的大多数关联并不显著（未显示）。参与者的初始药物类别选择（放弃吸入剂和致幻剂类别，分别有1名和3名参与者）与GCIDR的变化之间存在显著相关性（Kruskal-Wallis χ2[4]=10.9，p= 0.027）。受试者对药物类别的选择和药物使用频率的变化之间存在类似的差异（使用Mann-Whitney U检验进行的事后成对比较显示，选择大麻的参与者和选择可卡因的参与者在GCIDR（U =434.0，p = .004）和使用频率（U = 477.5，p = .008）方面存在显著差异，选择可卡因的参与者变化更大（更积极）。配对分析还显示，选择大麻的参与者和选择阿片类药物的参与者之间存在特异性差异，仅使用频率（U = 761.0，p = 0.034），其中选择阿片类药物的参与者比选择大麻的参与者表现出更大（更积极）的变化。表2显示了选择每种药物使用类别的患者在使用频率或GCIDR方面出现积极变化的比例过程变量和结果之间还有一个额外的正相关仅考虑到108名参与者否认如果他们的药物使用导致任何负面后果，那些选择改变药物使用的人（n=32）显示出总体药物使用风险的更大降低（U= 725.5，p=0.013）。然而，选择做出改变与减少药物使用频率无关其他过程变量，如问题识别、改变的重要性、第二次干预的意愿以及对个性化规范反馈的满意度，与随访时药物使用风险或频率的降低无关4. 讨论计算机提供的干预措施通常是多方面的，可以包含许多不同的可能路径，每一条路径都由参与者的选择决定。更好地理解这些选择--以及这些选择如何与结果相关--有助于优化这些复杂的干预措施。本研究旨在探讨参与者在高度互动的、基于初级保健的药物使用简短干预中的选择，并检查这些选择与短期结果相关总的来说，我们发现参与者主要对与大麻使用相关的软件进行交互感兴趣;大多数参与者认为他们没有因为使用毒品而遇到任何问题，但其中近三分之一的人选择停止或减少使用;参与者倾向于强烈关注他们的ASSIST分数最高的物质。参与者对改变的重要性或个性化规范反馈的有用性的评级与物质使用频率的变化无关必须强调分析中的几个发现首先，它是-Pears说，像这样的软件的非治疗寻求用户喜欢很好地利用它，即使没有治疗师的任何指导例如，当让参与者选择更多地了解任何类型的药物时，他们倾向于选择测试表明对他们来说最有问题的药物考虑到潜在的担忧，这一发现很重要，尽管允许参与者选择简短干预的重点符合动机性访谈原则（Miller和Rollnick，2013），但这样做可以让参与者避免对他们造成最大伤害的物质该分析的结果表明，避免引起最大风险的物质是不可能的，以患者为中心的短期干预方法似乎是适当的。甚至大麻也是如此，表2由参与者选择的干预重点的交叉表，总体风险和药物使用频率发生积极变化。受试者选择的干预重点（n）GCIDR的阳性变化（n，%）药物使用频率的积极变化（n，%）玛丽安娜（114）57人（53.8%）27人（25.5%）宾馆（16）12名（80.0%）9人（60.0%）安非他明（11）5人（50.0%）4人（40.0%）吸入剂（1）1人（100%）0镇静剂（10）7人（77.8%）3人（33.3%）致幻剂（3）2人（66.7%）2人（66.7%）阿片剂（23）15（75%）10人（50.0%）S.J. Ondersma等人 /互联网干预4（2016）11 - 1615尽管越来越多地被接受为正常（Miech等人，2015年），是大多数参与者选择的重点。此外，基线风险评分与参与者报告药物使用以某种方式对其生活产生负面影响的可能性之间存在很最后，即使完全没有这样做的动机（同样，这是一个主动招募的，非寻求治疗的样本），25%的参与者选择对另一种物质进行第二次程序其次，在这个非寻求治疗的样本中，不到一半的人认为他们的物质使用以任何方式干扰了他们的生活，尽管ASSIST的纳入标准是积极使用和至少中等风险;此外，即使在基线严重程度最高的参与者中，对负面后果的认可也没有超过65%此外，近三分之一的人没有意识到他们使用毒品的显著负面后果，但他们愿意改变他们的使用。这表明，未来的干预措施应侧重于改变的好处，而不应假定未能认识到吸毒的负面后果意味着参与者不愿意改变。第三，自我报告的改变意图与三个月随访时药物使用频率的变化相关这一发现反映了先前的研究，表明改变的意图与后来的行为改变有关（Webb和Shepherd，2006）。与这项研究的其他发现一样，参与者在这项简短干预的背景下的选择似乎是他们的风险、这些风险的程度以及他们改变的可能性的有效指标除其他影响外，这表明参与者报告的在简短干预后改变的意图可能是用于前后发育试验的有效替代结果（Ondersma等人， 2011年）。最后，值得注意的是，其他过程变量，如问题再认知、改变的重要性、第二次进行干预的意愿以及对个性化规范反馈的满意度，与随访时药物使用风险或频率的降低无关 这种关联的缺乏在对规范反馈的满意度的情况下特别有趣，这是可用性测试的关键焦点，并且通常是初始干预开发的 重 要 结 果 （ Whittemore 等 人 ， 2013; Kim 和 Chang ， 2007;Ondersma等人，2012; Ondersma等人，2007年）。然而，目前的发现与其他调查结果一致，即对干预的满意度与行为结果之间没有关联Huis in T Veld等人，2010; Solberg等人，2015年）。这项研究有几个局限性。首先，数据仅从美国一个州的两个健康中心收集研究结果仅限于参加这些诊所的患者人群，可能无法推广到其他患者人群。例如，虽然西班牙裔的个体有很好的代表性，但样本中包括很少的非洲裔美国人其次，样本量不大，特别是当我们考虑过程变量时，这些变量只有在样本被反复分割后才可用，因为参与者沿着干预的各个分支进行。第三，这项研究的发现与之前临床试验中开发的简短干预的非常特殊的背景有着独特的联系（Schwartz等人， 2014年），并且在另一干预的背景下可能不成立。最后，该分析仅考虑了3个月随访时的结局，以最大限度地提高我们将过程变量与近期结局联系起来的能力考虑到以后的时间点，结果可能会有所不同5. 结论目前的研究结果强调了以患者为中心的技术提供的简短干预模型当有选择性时，参与者选择关注他们风险最高的物质，尽管大多数人选择不认可他们使用药物的负面后果，但他们更有可能这样做，他们的风险更高。此外，25%的参与者选择第二次参加该计划，以专注于不同的物质。这可能反映了参与者对简短干预的参与，以及中等风险的人倾向于接受更多关于其使用的信息。这些发现还突出了与未来计算机提供的药物使用简短干预措施的设计相关的几个方面例如，尽管只有不到一半的中等风险样本报告了他们使用毒品的特定负面后果，但那些这样做的人最有可能关注与朋友或家人的关系以及金钱问题。此外，近三分之一否认有任何负面影响的人在被问及时仍然愿意做出改变。未来的干预措施应强调关系和财务问题的作用，并应更多地关注改变药物使用的可能好处，Mays等人，2015年）。最后，尽管自我报告的改变意图与随访时的使用频率相关，但当前分析中的许多其他过程变量（包括对个性化规范反馈的满意度）与结果无关需要进行更多的研究，以确定对后续结果最关键的会话中定制/分支变量。这些努力将利用技术提供的简短干预措施的独特透明度，以最大限度地提高其效率和效益。确认本研究由NIDA资助编号1 R01 DA026003（PI Schwartz）支持引用Bertholet，N.，Palfai，T.，Gaume，J.，Daeppen，J.B.，塞茨河，巴西-地2014年。 短暂的酒精激励干预真的像我们想象的那样有效吗？酒精Clin. 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