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斯坦福大学研究如何避免与酒精有关的健康问题
上传时间: 2024-01-10 11:01:30           浏览量: 203

斯坦福大学的布莱恩萨福莱托(Brian Suffoletto)医学博士是急诊医学副教授,他认为与急诊科病人的互动是识别特定风险的宝贵机会,利用数字设备促进急诊科病人出院后的积极行为改变。下面托普仕老师给大家介绍一下斯坦福大学研究所揭示的数字工具如何避免与酒精有关的健康问题的相关内容。

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       一、基本情况

  Brian Suffoletto花了10多年的时间针对各种医疗风险(从年轻人酗酒到分心驾驶)开发数字行为干预措施。利用他在数字工具方面的工作和研究情况,这些数字工具可以识别和解决饮酒对个人健康造成的负面影响。

  Brian Suffoletto认为急诊科医生历来使用一种“筛查、简单干预和转诊治疗(SBIRT)”的方法,该方法采用动机访谈技术,试图说服患者减少饮酒。但我们很少有时间或环境来有效解决饮酒对患者健康的影响。此外,急诊科的病人往往分心、疼痛甚至醉酒,因此对这些信息的接受度很低。

  Brian Suffoletto开始探索使用包括短信在内的数字技术,以微小但重复的方式接触人们,从而长期影响他们的健康行为。可以识别急诊科的高危病人,然后与他们沟通,试图影响他们的日常决策。

  流利的语言取决于100多块肌肉在高级感官、认知和运动过程的协调下进行快速而精确的协调,研究人员发现,可以通过发音(喘气声、咕噜声或咯吱声)、音调、响度、频率和其他变量来评估一个人的声音。使用绕口令作为压力测试,揭示这一错综复杂的协调系统中的细微干扰。然后,根据这些可测量的声音变化,Brian Suffoletto建立了一个模型,其预测酒精中毒的准确率高达98%。

       二、干预原理

  干预有两个组成部分:频率和强度。适时干预背后的整体理念是,我们可以确定某些行为的风险期或机遇期,然后利用数字设备在最佳时机引导人们向健康行为的方向发展。

  Brian Suffoletto领导了几个研究项目,通过数字生物标记远程检测酒精摄入量,分析GPS跟踪的移动、发短信的速度和错误以及步态模式。在一项步态分析研究中,让参与者携带智能手机走20步,记录加速度计数据。然后,让受试者喝下足够的酒精,使呼气酒精浓度达到 0.20%,并在随后的几个小时内重复同样的步行,研究人员利用加速度计数据测量步态变化。

  Brian Suffoletto认为,这些数字提示的内容,能够帮助人们进行自我监控的时机。通过简明扼要和关注短期目标,我们可以让人们利用自身的内在动力,这比说教要有效得多。

  以上就是斯坦福大学研究如何避免与酒精有关的健康问题的相关内容。如果您对美国留学感兴趣,欢迎您在线咨询托普仕留学老师(Tops6868)。托普仕留学专注美国TOP30名校申请,采用5v1服务模式,21步精细服务流程,硬性四维标准+六维背景提升等留学服务体系,为学生申请美国名校提供保障。

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