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数字健康评论(680)
在线酒精干预:系统综述

在线酒精干预:系统综述

在线酒精干预:系统综述

本文作者:

安吉拉·怀特1 ； 大卫·卡瓦纳2 作者Orcid Image； 海伦·斯托曼2 ； 布瑞特·克莱因3. ； 弗朗西斯Kay-Lambkin4、5 ； 朱迪Proudfoot6 作者Orcid Image； 朱迪庄士贤7 ； 杰森·康纳1 ； 阿曼达·贝克4 作者Orcid Image； 艾米丽·海恩斯2 ； 罗斯年轻2
文章 作者 引用作者(196) Tweetations (3) 指标

    审查

    1青年药物滥用研究中心，昆士兰大学卫生科学学院，澳大利亚昆士兰

    2澳大利亚布里斯班昆士兰科技大学健康与生物医学创新研究所和心理与咨询学院

    3.澳大利亚墨尔本斯威本大学生命和社会科学学院国家理疗中心

    4国家毒品和酒精研究中心，新南威尔士大学，澳大利亚悉尼

    5澳大利亚纽卡斯尔大学卫生学院大脑和心理健康研究中心

    6澳大利亚悉尼新南威尔士大学精神病学学院黑狗研究所

    7澳大利亚昆士兰科技大学商学院广告、市场营销和公共关系学院

    通讯作者:

    安吉拉·怀特博士

    青少年药物滥用研究中心

    健康科学学院

    昆士兰大学

    精神健康中心K楼

    皇家布里斯班和妇女医院，Hertson Qld

    昆士兰,4029

    澳大利亚

    电话:61 7 3365 5246

    传真:61 7 3365 5488

    电子邮件:angela.white@uq.edu.au


    背景:针对酒精问题的在线项目的可用性显著增加。对支持这些项目的研究证据进行系统的审查是及时的。

    目的:我们的目的是回顾在线干预对酒精滥用的有效性。系统检索了Medline、psyinfo、Web of Science和Scopus网站上1998年以后发表的英文摘要(不包括论文)。搜索词有:(1)Internet、Web*;(2)在线、电脑*;(3)酒精*;(4) E\effect*， trial*， random*(其中*表示通配符)。从已识别的论文中向前和向后搜索也进行了。如果(1)通过互联网提供和获取初级干预，(2)干预侧重于节制或停止酒精消费，(3)研究是一项与酒精相关的筛查、评估或干预的随机对照试验，则纳入文章。

    结果:文献检索最初获得31项随机对照试验(rct)，其中17项符合纳入标准。在这17项研究中，12项(70.6%)是在大学生中进行的，11项(64.7%)专门关注高危、重度或酗酒者。样本量从40到3216(中位数261)，其中12项(70.6%)研究主要涉及简短的个性化反馈干预。利用已发表的数据，可以从17项研究中的8项中提取出效应大小。关于每周或每月的酒精单位，并基于5项随机对照试验(其中可提取每周或每月酒精单位的测量值)，对治疗后的差异效应值从0.02到0.81(平均值0.42，中位数0.54)。简短的个性化反馈干预的前后效应大小从0.02到0.81，在2个多会话模块化干预中，前后效应大小均为0.56。峰值血液酒精浓度(BAC)的前后差异效应量范围为0.22至0.88，平均效应量为0.66。

    结论:现有证据表明，用户可以从在线酒精干预措施中受益，这种方法对不太可能获得传统酒精相关服务的群体，如妇女、年轻人和高危用户尤其有用。然而，考虑到允许提取效应量的研究数量有限，结果测量和随访期的异质性，以及以学生为基础的研究的大比例，应谨慎行事。需要在社区样本中进行更广泛的随机对照试验，以更好地了解特定在线酒精治疗方法的效果、项目剂量、电话或面对面干预的附加效应，以及传播和营销的有效策略。

    医学网络杂志2010;12(5):e62

    doi: 10.2196 / jmir.1479

    关键字

    酒精； 药物； 互联网； 身体健康； 网站交互性； 在线治疗； 在线信息


    世界卫生组织(世卫组织)估计，全世界约有20亿人饮用酒精饮料，7,630万人被诊断患有酒精使用障碍[1］．酒精的使用与各种各样的身体、精神和社会伤害有关[1]，有害使用被列为世界上导致过早死亡和残疾的第五大风险因素[2］．据估计，酒精造成了全世界3.8%的死亡和4.6%的残疾调整生命年损失，造成中等收入国家国民生产总值的1%以上损失[3.］．这些障碍会对社会功能产生负面影响[4并导致与酒后驾驶、工作表现和旷工、攻击性行为以及家庭和其他关系冲突相关的伤亡[5］．不幸的是，年轻人受到了显著的影响，18至35岁的人消费高峰最高，短期伤害风险最大[6，7］．

    酒精消费对整个社区构成的挑战之大，已经引发了大量针对简短、低成本干预措施的研究。这些干预措施已证明有效[8]，并了解了初级保健和专家级别提供服务的方式。然而，仍有必要让那些有危险饮酒水平或轻度酗酒问题的人参与进来，他们不愿或根本不愿通过传统保健服务或自助团体寻求帮助[8］．使这一问题更加严重的是，缺乏经常为酗酒问题提供有效干预措施的卫生保健专业人员，特别是在农村和偏远地区[9，10］．此前关于通过邮件或其他阅读疗法进行酒精干预的研究表明，这些传递方法是有效的[11，12]，但如果不连同电话支助一起使用，就会延误通过邮件及时提供支助和反馈。

    据估计，2009年全球超过四分之一的人口使用互联网[13]， 18至32岁的用户占所有成年互联网用户的30% [14］．鉴于酗酒的高峰年龄为20至29岁[7在标准的面对面酒精和其他药物(AOD)专业服务的使用者中，年轻人的比例不足，互联网可以成为吸引这一群体的有效媒介。事实上，美国14%的年轻成年互联网用户(18至29岁)曾在互联网上搜索有关酒精或毒品问题的信息[15］．

    已开发了若干交互式计算机酒精筛查和干预项目，可通过独立计算机提供[16]或透过互联网。目前的互联网项目包括用户生成的内容应用程序，如Web日志/博客，基于Web的即时消息技术，或讨论板(例如，醇助中心。17])，到交互软件应用程序。即使在交互式应用中，也存在着很大的可变性，从简短的规范反馈干预[18到多阶段模块化的课程(例如，醇教育[19])及涉及治疗师的心理治疗物质调解服务[20.，21］．许多此类项目应用包括简短的干预策略和基于减少伤害理念的教育内容[22]和动机性访谈技巧，这些技巧以自助工作手册的形式呈现[23］．

    许多已发表的关于在线酒精干预的文献都是描述性的[24，提供有关程序发展、应用、可接受性和使用的一般信息[17，25］．对问题饮酒者的几项研究证实了在线酒精筛查和干预的可接受性[26，27使用数据证实，访问这类网站的用户数量将超过传统的面对面服务。林克等人[28]报告称，针对重度饮酒者的酒精特定干预网站“喝下你的酒”(Down Your Drink)平均每月有1039次访问(范围从706到1541次)或每天有34次访问(范围从25到49次)，来自41个国家的1319人在6个月的时间里注册了在线项目。

    互联网上可获得的AOD信息和服务覆盖范围很大，不一定能获得标准AOD服务的人群往往也能获得这些信息和服务。例如，在为期6周的“喝下你的饮料”网络干预活动中，超过一半的参与者是女性。29，而61%使用在线自我评估工具“饮酒习惯测试”(Drinking Habit Test)的人也是如此[30.］．使用在线AOD卫生资源最常被引用的原因之一是其24小时可访问性[29不受地理位置的限制。其他原因包括使用电脑的便利、媒介提供的匿名性和隐私性以及不必参加面对面的会议[31，32］．

    互联网是一种媒介，越来越多地被用于提供酒精资源和服务。与此同时，关于互联网影响的研究也在蓬勃发展，在这一领域发表的研究越来越多。因此，及时评估在线酒精干预项目的有效性现状，为此类干预的临床应用提供信息，并为未来的研究确定方向。


    文献检索与研究选择“，

    通过对Medline、PsycINFO、Web of Science和Scopus数据库的电子搜索，确定了1998年至2009年12月期间发表的英文相关文章。在搜索中使用了以下词汇:(1)Internet, Web*;(2)在线、电脑*;(3)酒精*;(4) E\effect*， trial*， random*(其中*表示数据库的相关通配符)。所有潜在相关文章的标题和摘要都由3位作者(AW、HS、DK)独立审查，以确定是否可能纳入。如果(1)主要干预措施是通过互联网提供和访问(包括密码保护的网站)，(2)干预措施侧重于节制或停止酒精消费，(3)研究是一项与酒精相关的筛查、评估或干预的随机对照试验，则纳入文章。未发表的论文不包括在内。

    数据提取与分析

    数据提取由3位作者(AW, HS, DK)独立完成。本综述中采用的主要结局指标是10克单位酒精的数量;尽可能将报告的结果转换为这一指标。使用合并基线标准差[33］．得到各组治疗后或随访平均值与基线平均值的差异。实验组变化分数减去对照组变化分数，结果除以合并标准差。在没有提供全套数据的情况下，计算条件之间的前后效应大小时采用了从基线到治疗后的平均变化及其相关的标准偏差。如果发表的论文或联系作者的数据不充分或无法获得，则相关研究将被排除在相关分析之外。


    研究描述

    文献检索确定了31项研究，其中17项是符合纳入标准的在线网络酒精干预项目图1)．在向有关论文的主要作者求证后，两项研究[8，34]被排除在效应大小的分析之外，因为计算机干预是在内部网平台上进行的，而不是通过互联网。同一研究小组的第三项研究也被纳入[35因为干预是基于网络开发的，并且是在线提供的，尽管在这项特定研究的过程中是通过学生健康诊所的计算机访问的。牛顿等的研究[36和Turrisi等人[37]也被排除在主要结果分析之外，因为它们包含了重要的面对面成分。计算了17个确定的随机对照试验(rct)中的8个的差异效应大小。

    ‎
    图1。研究识别分析流程图
    查看此图
    参与者

    大多数符合入选标准的研究以大学生为目标(12/17或70.6%)，但也有一些研究招募了普通公司员工[38，39]或社区成员[40-42］．虽然基于大学的研究一般涉及18至25岁的参与者，但在其他研究中，报告的中位数年龄为43.1岁。征聘人数和参与率差别很大。这似乎在一定程度上是由研究的目标人群、激励措施的存在、营销和招聘策略以及是否强制参与(表1)．事实上，Matano等人[38]发放了8567份邀请函，完成了316项干预前调查。

    研究样本量从40到3216(中位数196)，64.7%(11/17)的随机对照试验针对高危、重度或酗酒者。女性的比例为27.6%至77.9%(平均54.5%，中位数52%)，大大高于大多数AOD诊所(表1)．

    干预措施

    在符合标准的研究中，70.6%(12/17)评估了简短的个性化反馈的影响，41.2%(7/17)审查了在线多模块信息/教育处理(通常包含个性化反馈)。对照组通常接受心理教育资源(10/17或58.8%)或完成在线评估。

    试验持续时间

    治疗后评估在治疗后1周到12个月之间进行，有几项研究在多个时间点进行了评估。在17项研究中，7项(47.1%)最长随访时间为1个月，4项(23.5%)最长随访时间为3个月，3项(17.6%)在干预后随访至6个月。只有Kypri等人[35]进行了为期12个月的随访。

    干预组报告的保留率为38.9%至100%，对照组为33.4%至100%。治疗条件中位报告的保留率在1个月时为83.4%，3个月时为74.5%，6个月时为74.5%。在对照组中，相同时间点的中位保留率分别为80%、70.4%和74.9%。Kypri等的研究[35]报告的12个月保留率为83.5%，对照组为86.3%。

    一些研究只报告了用户留存数据。杜马斯和汉娜的研究[39和杜马斯等人[43]报告的1个月全样本保留率分别为63.3%和88.2%，Walters等[23]的研究报告显示，2个月的保留率为71.7%，4个月的保留率为77.4%。Motano等人[38]的研究报告称，3个月时整个样本的保留率为83.8%。

    结果

    在所有研究中采用了各种各样的结果评估，包括与典型饮酒场合或单次饮酒最多时的酒精消耗量(如单位酒精克数、标准饮料数量或血液酒精浓度)的一些测量。在许多情况下，酒精消费频率的衡量标准要么是每次4杯或6杯或6杯以上，要么是饮酒过量。数量和频率与指定的评估期间有关(典型的一周、前一周、2或6周，或至多12个月)。几项研究评估了酒精使用与特定事件的关系(例如，21圣生日(44，回家，假日，或酒吧之夜[45])。一些研究包括饮酒对个人、社会、性或法律后果的衡量[34，36，46，47]，保护因素[45，与酒精有关的知识[19，36，随时准备改变[40，45，48，寻求帮助的意愿[48，与饮酒有关的自我效能感[46]，或结果预期[36，46］．

    表1。在线酒精相关随机对照试验的特点
    作者 招聘池 干预组的描述和规模 对照组的描述和规模 年龄报告平均(SD)及/或范围(年) 百分比
    比威克等人[49］一个 通过学生经历调查招募的大学生 个性化规范反馈
    N = 234    		 评估只有
    N = 272    		 平均21.3 (SD 3.7) 69
    Chiauzzi等[45］b 2nd和图4th来自5所大学的大四学生对当地广告做出反应，随后被筛查为酗酒者 MyStudentBody是一个提供激励反馈和酒精相关资源的网站
    N = 131    		 “酒精和你”，一个只提供教育材料的网站
    N = 134
    		 平均19.9(标准差1.6) 54
    克罗姆等人[19］ 所有进入1圣大学生年级 参与者调查、知识测试和在线课程
    N = 1608    		 调查与知识测验
    N = 1608
    		 18至24岁 49.1
    坎宁安等人[41］b 通过普通人群电话调查发现问题饮酒者 基于web的个性化反馈(约10分钟)
    N = 92    		 酒精教育资源列表
    N = 93
    		 平均40.1(标准差13.4) 47
    杜马斯和汉娜[39］c 当地5家公司的工作人员 (1)网络反馈(约15分钟)n = 60(2)网络反馈和动机性访谈n = 63 评估只有
    N = 73
    		 18至24岁 73
    杜马斯等人[43］ 大学生必须接受酒精咨询 基于网络的个性化规范反馈(15分钟)
    N = 46    		 网络教育(约45分钟)
    N = 31    		 平均19.2 (SD 1.33) 18至24 27.6
    海丝特等人[40］ 报纸广告招募酗酒者
    		 在线酒精教育资源和基于网络的酒精节制计划
    N = 40    		 获得在线酒精教育资源
    N = 44    		 干预组平均48.7;对照组平均52.1 56
    赫斯塔德等人[47］b, d 1圣大学生年级 (1)酒精教育，3小时模块化课程
    N = 26
    (2)酒精eCHECKUP TO GO (eCHUG)， 20分钟个性化规范反馈程序
    N = 31    		 评估只有
    N = 25
    		 平均18.1 (SD 0.3) 51
    Kypri等人[50］b 酗酒的大学生主修心理学和参加大学保健 基于网络的动机评估和个性化反馈(10至15分钟)
    N = 1251    		 筛查只
    N = 1184
    		 平均19.7(标准差1.8)，17至24 45.3
    Kypri等人[35］b 酒精使用障碍鉴定测试(AUDIT)得分≥8分的本科生 (1)多剂量动机干预
    N = 145

    (2)单剂动机干预
    N = 138    		 信息小册子
    N = 146
    		 平均20.1 (SD 2.2)， 17 ~ 29 52
    马塔诺等人[38］ 职场员工网站 关于酒精风险的完整的个性化反馈，关于酒精使用的信息，以及关于压力和应对的反馈
    N未指定
    		 关于酒精的一般信息和关于压力和应对的有限的个别反馈
    N未指定
    		 平均39.9 (SD 11.3) 77.9
    摩尔等人[51］ 便利样本1个圣大三学生选修了3门大学课程 基于网络的酗酒干预
    N = 59    		 基于通信的酗酒干预
    N = 57    		 平均21.7 (SD 0.2)， 18 - 25 57.8
    邻居等人[44］b 在两个学期内满21岁的大学生打算在生日当天喝2杯或2杯以上的饮料 基于web的个性化反馈
    N = 150    		 评估只有
    N = 145
    		 20岁 51.1
    Riper等人[42］b 全国性报纸和健康相关网站的广告招募成年问题饮酒者 基于网络的多成分认知行为疗法自助干预
    N = 130    		 在线心理教育酒精使用手册
    N = 131    		 18 ~ 65岁，干预组平均45.9 (SD 8.9)，对照组平均46.2 (SD 9.2) 49
    赛兹等人[48］ 1圣被认定从事有害酒精使用的在校大学生(审计≥8) 广泛的个性化简短反馈干预
    N = 324    		 个性化的最小短暂干预
    N = 326    		 18岁及以上 63.7
    沃尔特斯等人[23］ 在这项研究中，一年级的大学生被评为“高危”饮酒者 eCHUG，个性化规范反馈计划(20分钟)
    N未指定
    		 评估只有
    N未指定
    		 未指定 48.1
    Weitzel等人[46］ 自称每周饮酒超过1次的大学生通过电子邮件和校园广告进行招募 在线每日日记和个性化定制信息
    N = 20    		 在线每日调查
    N = 20    		 平均19.2岁，18岁以上 55

    一个所示为基线样本量和数据。本研究的数据显示在表2只包括治疗后可用的参与者。

    b对部分或全部指标进行意向治疗分析。

    c本研究包括第二种干预条件，包括基于网络的反馈和动机性访谈(MI)。然而，动机性访谈的组成部分是面对面传递的，而不是通过互联网，因此，第二种干预条件的效应量数据不包括在平均效应量的计算中。

    d完成酒精教育课程是整个大学的行政要求。

    干预措施的效果

    酒精单位

    基于5个rct [41-43，47，49，即每周或每月可提取酒精单位，对治疗后的差异效应值范围为0.02至0.81(中位数0.54)(表2)．使用参与者的完整样本，平均差异效应大小为0.42。如果在坎宁安的研究中发现问题饮酒者41](而不是完整的样本数据集)，效应大小上升到0.47。简短个性化反馈方案的前后差异效应大小[41，43，47，49介于0.02到0.81之间(平均值0.39，中位数0.33)，对于Riper等人的多会话模块化程序[42和Hustad等人(酒精教育)[47]，在每种情况下得到的前后差异效应量为0.56。

    采用科恩效应量评估基准[52]，对摄入的酒精单位的影响一般在小到中等范围。一个显著的例外是Hustad和同事的研究[47以大学为样本。该研究检查了两种最常用的针对大学生重度饮酒的电子干预措施的有效性:一种是醇教育(AlcoholEdu)，一个教育风格的多环节模块化互联网项目;另一种是酒精检查(eCHUG)，一种基于个性化规范反馈的干预措施。就每月每次饮酒高峰而言，eCHUG个性化规范反馈干预产生了较大的差异效应值(0.81)。

    只有1个随机对照试验允许提取酒精单位的后续效应大小。Cunningham及其同事的研究[41]的在线CheckYourDrink.net网站(10分钟的在线规范和酒精严重程度反馈)导致6个月随访时全样本的小差异效应大小为0.23。当只包括来自已确定的问题饮酒者的数据时，获得了适度的差异效应大小(0.43)。

    血液酒精浓度

    可从2项随机对照试验获得血液酒精浓度峰值(BAC)的前后数据[44，47) (表3)，结果平均差异效应大小为0.66。Hustad等人的个性化规范反馈方案[47eCHUG和Neighbors等[44]的差异效应值分别为0.87和0.22。有趣的是，eCHUG干预产生的BAC效应值为0.88，与更广泛的模块化3小时在线酒精项目(酒精教育)在同一试验中测试的效果相当。

    其他测量指标

    从5个rct中提取了不同的效应值[39，43，44，49，51与21的饮酒量有关圣生日(44，每次饮酒的单位[49]，峰值消费[39，43，饮酒至中毒的频率[39，43]，或30天的饮酒量[51) (表3)．大多数研究在这些测量上得到的效应量都很小。然而，值得注意的是摩尔等人[51该研究采用了一个控制组，与干预组主要不同的是递送方式(通过邮政服务)，而不是关键内容。在这项研究中，邮政快递比互联网快递在30天内的酒精使用量(每次饮酒次数)下降更大(差异效应值= -0.26)。然而，这反映了邮政控制组在基线时更高的消费量(平均3.15 vs平均2.49):处理后的酒精量在各组之间是相当的(邮政2.51，互联网2.53)。

    表2。在线酒精干预的随机对照试验
    研究 治疗组
    (如果有多个治疗组，则为治疗组1)    		 对照组
    修正酒精单位一个 n 平均(SD)预
    		 平均(SD)岗位 擅长跟进 n 平均(SD)预
    		 平均(SD)岗位 擅长跟进 前后效应量表(d) 预随访效果大小(d）
    比威克等人[49］b 0.80 138 b 9.62 (10.86) 179 b 11.88 (14.9) 0.02b
    Riper等人[42］c 1.00 130 43.7 (21.0) 28.7d 131 43.5 (22.3) 40.6d 0.56
    杜马斯等人[43］c 1.40 46 11.42 (9.2) 6.8 (5.43) 31 9.86 (7.42) 8.1 (8.27) 0.33
    Hustad等[47](1)酒精教育c,e 1.40 26 8.9 (11.62) 11.0 (15.54) 24 9.28 (12.4) 18.14 (17.25) 0.56
    (2) eCHUGc,e 1.40 30. 12.4 (14.29) 10.4 (11.09) 24 9.28 (12.4) 18.1 (17.25) 0.81
    坎宁安等人[41，完整样本c 1.36 92 18.9 (14.82) 14.96 (12.38) 15.1 (12.1) 93 16.18 (13.7) 15.5 (14.0) 15.64 (14.0) 0.23 0.23
    坎宁安等人[41，仅限问题饮酒者 1.36 35 30.6 (17.14) 20.54 (15.23) 21.76 (16.2) 37 25.98 (16.3) 25.02 (16.73) 24.34 (17.0) 0.54 0.43

    一个该表以10克酒精为单位显示平均数。计算时使用规定的饮料尺寸。当一篇论文只提到饮料的数量时，这些数量会根据国家“标准饮料”的大小进行调整[53］．酒精单位每周计算，除非另有说明

    bBewick等人提供的基线数据[49不是来自后处理样品。治疗前后的差异是基于从基线到治疗后的平均差异和相关SDs。该项研究的分析是基于转换后的数据。

    c使用鉴别比较计算平均值。

    d未报告Post SDs。

    e报告的酒精单位是每月。
    表3。在线酒精干预的随机对照试验:在血液酒精浓度和其他酒精相关测量中获得的效应量(d)
    研究和结果测量 治疗组(如果有多个治疗组，则治疗组1) 对照组
    n 平均(SD)预 平均(SD)岗位 n 平均(SD)预 平均(SD)岗位 张后d
    赫斯塔德等人[47(1)酒精教育，峰值BAC 26 0.08
    (0.10)    		 0.08 (0.09) 24 0.07
    (0.08)    		 0.15 (0.15) 0.88
    赫斯塔德等人[47(2) eCHUG, BAC峰值 30. 0.08
    (0.10)    		 0.08 (0.08) 24 0.07 (0.08) 0.15 (0.15) 0.87
    邻居等人[44，在21岁生日时BAC达到峰值 150 0.11 (0.10) 0.10 (0.11) 145 0.12
    (0.11)    		 0.13 (0.13) 0.22
    邻居等人[44，即21岁生日时的饮酒量 150 7.23 (5.29) 6.4 (6.13) 145 7.14 (5.12) 7.00 (5.57) 0.13
    比威克等人[49，单位为每次 138 一个 6.77 (4.54) 179 一个 7.84 (5.78) 0.23一个
    杜马斯和汉娜[39]，即过去30天内因饮酒而中毒的频率(即因酒精而饮酒或过度饮酒的次数) 60 1.44 (2.06) 0.85 (1.63) 73 1.19
    (1.70)    		 1.02 (1.88) 0.22
    杜马斯和汉娜[39]，即酒精消费高峰(个人在前一个月饮酒最多的场合的饮酒量)。 60 5.12 (5.36) 3.55 (3.91) 73 4.15 (4.80) 3.98 (4.70) 0.28
    杜马斯等人[43]，即酒精消费高峰(个人在前一个月饮酒最多的场合的饮酒量)。 46 8.77 (4.53) 6.95 (3.92) 31 6.21 (2.77) 5.88 (3.07) 0.38
    杜马斯等人[43)，饮酒过度中毒(即过去30天内饮酒或过度兴奋的次数)。 46 0.84
    (0.37)    		 0.68 (0.47) 31 0.79 (0.41) 0.71 (0.46) 0.21
    摩尔等人[51］b30天饮酒频率 53 4.74 (5.82) 3.68 (4.95) 47 5.38 (5.83) 5.02 (4.94) 0.12
    摩尔等人[51］b30天饮酒量(每次饮酒次数) 53 2.49 (2.55) 2.53 (2.33) 47 3.15 (2.6) 2.51 (2.33) -0.26

    一个Bewick等人提供的基线数据[49不是来自后处理样品。治疗前后的差异是基于从基线到治疗后的平均差异和相关SDs。这里显示的数据没有转换。

    b该研究的对照组主要不同的是递送方式(通过邮政服务)，而不是关键内容。

    检讨调查结果

    互联网干预为有酒精相关问题的人提供了另一种容易获得的治疗选择。然而，它们的有效性还没有得到系统的评价。迄今为止，发表的在线酒精干预的随机对照试验数量有限。大多数是在大学或学生群体中进行的，并采用了一系列奖励和诱因，以达到可接受的参与率和保留率。这些群体往往很年轻(20岁出头)，女性居多。鉴于这个年龄段的酗酒率很高[7以及年轻人——尤其是女性——[54)——不太可能获得传统的面对面服务，这些学生的参与是一项重要成就。然而，在从这些发现中得出结论时应谨慎行事，因为学生样本在动机、阅读水平、计算机和互联网接入以及计算机读写能力等方面可能不能代表一般群体。

    发表的论文中干预描述的简短、干预吸收和完成率的变化，以及各研究结果测量和随访期的异质性，阻碍了对基于互联网的酒精使用干预的有效性和效用进行概括的能力。总体而言，在线酒精干预(无论是只涉及简短的个性化反馈还是由多个模块组成)似乎在10克酒精单位消耗量、血液酒精浓度和其他一系列酒精相关措施方面带来了微小但有意义的差异降低。特别是，它们似乎比单独的评估或关于酒精的一般教育更有效。

    在迄今发表的研究中，有3项尤为突出。Hustad和同事[47]进行了唯一一项对治疗组相对于对照组产生较大差异效应值(大于或等于0.80)的研究。该研究检查了两种最常用的针对大学生重度饮酒的电子干预措施的有效性:一种是酒精教育(AlcoholEdu)，一个教育风格的互联网项目;另一种是基于个性化规范反馈的干预措施(eCHUG)。然而，在解释这些结果时应谨慎，因为35%的受邀参与者不同意或不回应参与研究的邀请。

    摩尔及其同事[51]比较了通过互联网或邮寄方式为大学生提供的预防酗酒项目的有效性和可行性。两种输送方式都能有效减少基线时酗酒的学生的饮酒量，但两种输送方式之间的结果无显著差异，除了30天的酒精使用量，其中邮政干预与更大的减少相关，但治疗后的平均值相似。需要在具有更多可比性的基线分数的样本中进行复制。

    Riper及其同事的审判[42同样值得强调。该研究对问题饮酒者进行了多成分自助干预。在每周摄入10克酒精单位的情况下达到了适度的前后差异效应大小。治疗后，干预组中17.2%的人将自己的饮酒水平降低到荷兰低风险饮酒指南的范围内，而对照组的这一比例为5.5%。每周平均酒精摄入量(每周15个单位)的下降幅度明显大于对照组(每周2.9个单位)。然而，只有45.4%的干预参与者使用了在线干预，只有51.1%的对照组使用了心理教育手册。

    结论

    对研究的影响。

    使用在线干预措施治疗酒精相关问题需要进行更广泛的研究，以确定在线卫生技术的临床适用性和可用性[29，尤其是在非学生的语境中。鉴于这些干预措施在向大量人群提供具有成本效益的干预措施方面的潜在好处，未来的研究应纳入经济分析。正如科普兰和马丁所建议的[24]，对在线干预措施的严格评价将鼓励其更广泛的实施和传播，并增加其对公共卫生和相关服务成本的影响。

    这一领域面临的一个重大挑战是，设备、连接和软件能力的进步比证据库的充分建立要快得多。在这方面，实践建议必须在一定程度上依赖于从使用较老的交付形式的类似干预措施中获得的证据进行类比。但是，将干预措施转移到新的提供模式有可能失去关键的有效成分。重要的是，研究人员必须对新技术进步迅速作出反应，调整治疗方法，并定期进行试验，以确保保留对酒精使用的影响。

    与所有远程交付的干预措施一样，参与者的参与仍然是一个问题。基于互联网的干预措施如果与有针对性的营销活动结合起来，或嵌入常规初级保健中，可能具有更大的影响。需要进一步研究如何最有效地推销和广泛传播这些干预措施。

    对实践的启示

    虽然目前的研究证据是零散的，需要更严格的方法，但它表明，有问题或有风险的使用者可能受益于在线酒精干预措施，对妇女或年轻人等可能无法获得更传统的AOD保健服务的群体来说，这可能是一种有用的预防和第一步。数十年的文献疗法研究增强了我们对这些干预措施的信心。55]和面对面的酒精使用干预措施，包括支持简短干预措施的有力证据[56］．虽然还需要进一步的随机对照试验，但有足够的证据表明，标准的卫生服务和社区运动可以评估和部署在线酒精干预措施，以解决酒精相关问题。

    致谢

    我们要感谢澳大利亚联邦卫生和老龄部为开展这项研究提供资金。作者也希望感谢Rachael Moss, Therese McNally, Dominique Lynch, Suzi George和Greg Picker的贡献。

    利益冲突

    作者参与了基于在线或电话的酒精使用干预措施的开发，但没有从中获得商业利益。

    1. 世界卫生组织，2004年。《2004年全球酒精状况报告》网址:http://www.who.int/substance_abuse/publications/global_status_report_2004_overview.pdf[已访问2010-11-11][WebCite缓存］
    2. 世界卫生组织。有害使用酒精是一个公共卫生问题吗?2008网址:http://www.who.int/features/qa/66/en/index.html[已访问2010-11-11][WebCite缓存］
    3. Rehm J, Mathers C, Popova S, Thavorncharoensap M, Teerawattananon Y, Patra J.酒精使用和酒精使用障碍导致的全球疾病和伤害负担及经济成本。Lancet 2009年6月27日;373(9682):2223-2233。［CrossRef] [Medline］
    4. 布什DM，奥特里JH。工作场所的药物滥用:流行病学、影响和行业反应。Occup Med 2002;17(1):13-25。［Medline］
    5. Wiese JG, Shlipak MG, Browner WS。宿醉。Ann Intern Med 2000年6月6日;132(11):897-902 [免费全文] [Medline］
    6. Rehm J, R室，Monteiro M, Gmel G, Graham K, Rehn N，等。酒精是全球疾病负担的一个危险因素。Eur Addict Res 2003 10月9(4):157-164。［CrossRef] [Medline］
    7. 澳大利亚健康和福利研究所，2008年。2007年国家药物战略住户调查-初步结果网址:http://www.aihw.gov.au/publications/phe/ndshs07-fr/ndshs07-fr.pdf[访问2010-01-01][WebCite缓存］
    8. Kypri K, mccanally HM。基于网络的初级保健干预对多种健康风险行为的随机对照试验预防医学2005;41(3-4):761-766。［CrossRef] [Medline］
    9. McLellan AT, Carise D, Kleber HD。国家成瘾治疗基础设施能否满足公众对高质量护理的需求?2003年9月25(2):117-121。［Medline］
    10. 过量饮酒的筛查和短暂干预:全科医生经验的定性访谈研究。BMJ 2002 10月19日;325(7369):870 [免费全文] [Medline］
    11. 柯林斯SE，凯里KB，斯里文斯基MJ。邮寄个性化的规范反馈作为对高危大学生饮酒者的简单干预。2002年9月63(5):559-567。［Medline］
    12. Kavanagh D, Sitharthan T.对问题饮酒者的简短通信项目的评估。行为治疗1999;30(4):641。［CrossRef］
    13. 国际电信联盟。2009年的世界:信息和通信技术的事实和数据http://www.itu.int/ITU-D/ict/material/Telecom09_flyer.pdf[访问2010-01-01][WebCite缓存］
    14. Jones S, Fox S, 2009年，世代在线。华盛顿特区:皮尤互联网和美国生活项目;2009年1月28日。URL:http://www.pewinternet.org/Reports/2009/Generations-Online-in-2009/Generational-Differences-in-Online-Activities/2-Internet-use-and-email.aspx?r=1[已访问2010-11-11][WebCite缓存］
    15. 福克斯在线健康搜索2006。华盛顿特区:皮尤互联网和美国生活项目;2006 10月26日。URL:http://www.pewinternet.org/~/media//Files/Reports/2006/PIP_Online_Health_2006.pdf.pdf[访问2010-01-01][WebCite缓存］
    16. 邻居C, Larimer ME, Lewis MA。针对描述性饮酒规范的误解:计算机提供的个性化规范反馈干预的有效性。中华临床心理杂志2004年6月;72(3):434-447。［CrossRef] [Medline］
    17. Cunningham JA, van Mierlo T, Fournier R.一个问题饮酒者的在线支持团体:AlcoholHelpCenter.net。2008年2月;70(2):193-198。［CrossRef] [Medline］
    18. Bewick BM, Trusler K, Barkham M, Hill AJ, Cahill J, Mulhern B.旨在减少酒精消费的网络干预的有效性——一项系统综述。2008年7月;47(1):17-26。［CrossRef] [Medline］
    19. 艾森A，库什纳H，麦克劳德M，皇后E，戈登J，福特JL。一种解决大学生成瘾和抑郁的综合方法。中华医学杂志2009;57(4):455-456。［CrossRef] [Medline］
    20. Bickel WK, Marsch LA, Buchhalter AR, Badger GJ。门诊阿片类药物依赖患者的计算机行为治疗:一项随机对照试验。临床精神药理学试验2008年4月16日(2):132-143。［CrossRef] [Medline］
    21. Saitz R, Helmuth ED, Aromaa SE, Guard A, Belanger M, Rosenbloom DL。基于网络的酒精问题筛选和简单干预。预防医学2004年11月39(5):969-975。［CrossRef] [Medline］
    22. 基于网络的酗酒问题治疗。心理社会护理卫生杂志2006年9月44(9):20-27。［Medline］
    23. Walters ST, Vader AM, Harris TR.一项针对酗酒大学生的基于网络反馈的对照试验。预防科学2007年3月8(1):83-88。［CrossRef] [Medline］
    24. 基于网络的药物使用障碍干预:一项定性综述。subabuse treatment 2004年3月26日(2):109-116。［CrossRef] [Medline］
    25. Linke S, McCambridge J, Khadjesari Z, Wallace P, Murray E.危险饮酒心理增强互动在线干预的开发。酒精酒精2008;43(6):669-674 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    26. 云RN，孔雀PL.网络筛查和问题饮酒干预:来自wwwcarebetter.com试点研究的结果。酒精治疗Q 2001;19(2):23-44。［CrossRef］
    27. Cunningham JA, Humphreys K, Koski-Jännes a .在互联网上为问题饮酒提供个性化评估反馈:一个试点项目。2000年11月61(6):794-798。［Medline］
    28. 放下你的酒:一种针对过度饮酒人群的网络干预。酒精酒精2004;39(1):29-32 [免费全文] [Medline］
    29. Linke S, Murray E, Butler C, Wallace P.促进合理饮酒的基于互联网的交互式健康干预:使用模式和对公众成员的潜在影响。J Med Internet Res 2007;9(2):e10 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    30. Koski-Jännes A, Cunningham J, Tolonen K.网络饮酒自我评估——3个月，6个月和12个月的随访。酒精酒精2009;44(3):301-305 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    31. 针对非依赖问题饮酒者，并提供基于互联网的服务，能否扩大酒精问题援助的覆盖面?适度管理自助/互助组织研究。2001年7月;62(4):528-532。［Medline］
    32. 李伯曼DZ，黄sw。一种触及问题饮酒者隐藏群体的技术方法。精神科服务2008年3月59(3):297-303 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    33. Morris S.估计前-后-对照组设计的效应大小。组织研究方法2007;11:364。［CrossRef］
    34. Kypri K, Saunders JB, Williams SM, McGee RO, Langley JD, Cashell-Smith ML，等。危险饮酒的网络筛查和简短干预:一项双盲随机对照试验。成瘾2004年11月;99(11):1410-1417。［CrossRef] [Medline］
    35. Kypri K, Langley JD, Saunders JB, Cashell-Smith ML, Herbison P.基于网络酒精筛查和初级保健短暂干预的随机对照试验Arch Intern Med 2008年3月10日;168(5):530-536 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    36. 牛顿NC，安德鲁G，提森M，沃格尔LE。利用互联网提供酒精和大麻预防:一项聚类随机对照试验预防医学2009 6月;48(6):579-584。［CrossRef] [Medline］
    37. Turrisi R, Larimer ME, Mallett KA, Kilmer JR, Ray AE, Mastroleo NR，等。一项评估高危大学生联合酒精干预的随机临床试验。酒精药物杂志2009年7月;70(4):555-567。［Medline］
    38. Matano RA, Koopman C, Wanat SF, Winzelberg AJ, Whitsell SD, Westrup D，等。为减少酒精消费而在工作场所建立互动网站的初步研究。J subabuse treatment 2007 Jan;32(1):71-80。［CrossRef] [Medline］
    39. 杜马斯DM，汉娜E.防止年轻人在工作场所高风险饮酒:基于网络的规范反馈程序。《物质滥用治疗》2008年4月34(3):263-271。［CrossRef] [Medline］
    40. Hester RK, Delaney HD, Campbell W, Handmaker N.适度训练的网络应用:随机临床试验的初步结果。2009年10月37(3):266-276。［CrossRef] [Medline］
    41. Cunningham JA, Wild TC, Cordingley J, van Mierlo T, Humphreys K.基于网络的酒精滥用者干预的随机对照试验。成瘾2009年12月;104(12):2023-2032。［CrossRef] [Medline］
    42. Riper H, Kramer J, Smit F, Conijn B, Schippers G, Cuijpers P.基于网络的问题饮酒者自助:一个实用的随机试验。成瘾2008年2月;103(2):218-227。［CrossRef] [Medline］
    43. 两种基于网络的酒精干预对强制性大学生的评价。J subabuse treatment 2009 Jan;36(1):65-74。［CrossRef] [Medline］
    44. 邻居C, Lee CM, Lewis MA, Fossos N, Walter T.基于互联网的个性化反馈以减少21岁生日饮酒:一项针对特定事件的预防干预的随机对照试验。临床心理咨询杂志2009 Feb;77(1):51-63。［CrossRef] [Medline］
    45. Chiauzzi E, Green TC, Lord S, Thum C, Goldstein M.我的学生团体:一个针对大学生的高危饮酒预防网站。中华医学杂志2005;53(6):263-274。［Medline］
    46. Weitzel JA, Bernhardt JM, Usdan S, Mays D, Glanz K.使用无线手持电脑和量身定制的短信来减少饮酒的负面影响。酒精药物杂志2007年7月;68(4):534-537。［Medline］
    47. 赫斯塔德JT，巴奈特NP，博尔萨里B，杰克逊KM。基于网络的大学生酒精预防:一项随机对照试验。成瘾行为2010年3月35(3):183-189。［CrossRef] [Medline］
    48. Saitz R, Palfai TP, Freedner N, Winter MR, Macdonald A, Lu J，等。大学生在线筛查与简单干预:ihealth研究。酒精酒精2007;42(1):28-36 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    49. Bewick BM, Trusler K, Mulhern B, Barkham M, Hill AJ。基于网络的个性化反馈和社会规范酒精干预在英国大学生中的可行性和有效性:一项随机对照试验。成瘾者行为2008年9月33日(9):1192-1198。［CrossRef] [Medline］
    50. Kypri K, Hallett J, Howat P, McManus A, Maycock B, Bowe S，等。大学生主动网络酒精筛查和简单干预的随机对照试验。Arch Intern Med 2009年9月14日;169(16):1508-1514 [免费全文] [CrossRef] [Medline］
    51. Moore MJ, Soderquist J, Werch C.大学生酗酒预防干预的可行性和有效性通过互联网与邮政邮件。中国医学杂志2005;54(1):38-44。［Medline］
    52. 行为科学的统计权力分析。希尔斯代尔，新泽西州:L. Erlbaum Associates;1988.
    53. Devos-Comby L, Lange JE。“我的酒比你的大”?自定义饮料尺寸和标准饮料的文献综述。Curr Drug Abuse Rev 2008年6月;1(2):162-176。［Medline］
    54. Cunningham JA, Selby PL, Kypri K, Humphreys KN。饮酒者、吸烟者和非法药物使用者使用因特网:这是在万维网上提供干预措施的障碍吗?Med Inform Internet Med 2006 3月31日(1):53-58。［CrossRef] [Medline］
    55. Apodaca TR, Miller WR。阅读疗法对酒精问题有效性的荟萃分析临床精神病学杂志2003年3月59日(3):289-304。［CrossRef] [Medline］
    56. Miller WR, Wilbourne PL. Mesa Grande:治疗酒精使用障碍的临床试验的方法分析。成瘾2002年3月97(3):265-277。［Medline］

    ‎
    大气气溶胶:酒精和其他毒品
    审计:酒精使用障碍鉴定试验
    BAC:血液酒精浓度
    小姐:动机性访谈
    个随机对照试验:随机对照试验
    人:世界卫生组织

    G·安德森编辑;提交15.01.10;P Bendtsen, S Rönnberg;对作者09.02.10的评论;修订版收到16.07.10;接受17.07.10;发表19.12.10

    版权

    ©Angela White, David Kavanagh, Helen Stallman, Britt Klein, Frances Kay-Lambkin, Judy Proudfoot, Judy Drennan, Jason Connor, Amanda Baker, Emily Hines, Ross Young。最初发表在《医学互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)， 2010年12月19日

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