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物质使用和Instagram参与之间的关系,以告知基于社交网络的筛选模型:多模态横断面研究
研究结果显示,深度学习模型显著预测了风险饮酒,定义为“喝了超过。一个少喝酒精饮料一个过去一年至少有一次。
布兰登·G·伯格曼,Weiyi吴,丽莎·马什,本杰明·S·克罗泽,蒂莫西·C·德莱斯,赛义德娜斯
中国医学杂志,2020;22(9):e21916
利用Facebook进行减少吸烟和戒烟干预:Facebook用户参与和社会支持预测减少吸烟
这样做,我们设计一个通过减少吸烟和戒烟干预一个Facebook组主要有两个理论指导的干预组成部分:(1)消息曝光反吸烟的媒体内容一个系统的方式,同时战略性地改变信息传递频率(高vs低);(2)不同层次的社会支持和参与系统(高vs低)。
Sunny Jung Kim,丽莎·马什,玛丽·F·布鲁内特,杰西Dallery
中国医学杂志,2017;19(5):e168
正如在一个最近的一项研究将机器学习技术应用到推特上一个心理健康诊断,分析社交媒体上关于物质使用问题的自我披露沟通的语言特性一个在有药物使用问题的人群中识别沟通主题和未满足需求的新机会[39]。
Sunny Jung Kim,丽莎·马什,杰弗里·T·汉考克,阿玛伦德拉·K·达斯
中国医学医学杂志,2017;19(10):e353
计算器被定义为一个工具来计算多少钱花在香烟上每个时间段。日历被定义为一个工具跟踪每天吸烟的数量随着时间的推移,并设置戒烟日期。催眠应用程序包含录音一个人提供一个催眠的方法。配给应用程序允许用户设置提醒,提醒他们在一天中什么时候可以抽他们分配的每一支烟。混合类型执行上述两个或多个功能。
Joelle C Ferron,玛丽·F·布鲁内特,帕梅拉·盖革,丽莎·马什,安娜·M·Adachi-Mejia,斯蒂芬·巴特尔斯
JMIR Hum Factors 2017;4(1):e7
在男男性行为高危男性中促进艾滋病毒自我检测和接触前预防的网络平台的比较:纵向队列研究方案
例如,物质使用在年轻的男男性行为者[4]中很普遍,使用物质,特别是酒精和安非他命,与不使用有关一个避孕套,一个传播艾滋病毒感染的关键危险因素[5-7]。
谢伊·M·莱姆利,杰弗里·D·克劳斯纳,肖恩·杨,Chrysovalantis Stafylis,卡洛琳Mulatya,尼尔·奥登,"谢,莱斯利Revoredo,Dikla Shmueli-Blumberg,艾米丽Hichborn,艾琳McKelle,Landhing莫兰,佩特拉·雅各布斯,丽莎·马什
JMIR Res Protoc 2020;9(10):e20417
从一个全美大约有1100个FQHC,我们选择了威斯康星大学附属的FQHC作为一个飞行员网站;一个相对较小,农村,独立的FQHC与综合行为健康服务(包括成瘾治疗)作为一个第二个网站;城市FQHC主要服务于一个少数民族人口作为我们的第三个地点。一个每个地点的临床医生受试者数量有限。
安德鲁·库安贝克,大卫·H·古斯塔夫森,丽莎·马什,摘要Ming-Yuan直,瑞秋本非常优秀,菲奥娜McTavish,罗伯塔约翰逊,兰德尔·T·布朗,玛丽母马,Dhavan V Shah
中国医学网络杂志,2018;20(1):e37
基于网络的处方阿片类药物滥用预防青少年:计划发展和形成性评价
青少年非医疗使用处方阿片类药物(NMUPO) -使用一个没有或不一致的处方一个医生的命令——是一个不断升级的公共健康问题。尽管一个在过去几年中,这类毒品在青少年中的使用趋于稳定,占总人口的14.0% (2068/14,765)一个在高中学生的样本一个2017年一项具有全国代表性的研究支持终身滥用处方阿片类药物[1]。
莎拉·K·摩尔,迈克尔Grabinski,莎拉Bessen,雅各布·T·博罗多夫斯基,丽莎·马什
JMIR Form Res 2019;3(3):e12389
尽管一个有希望的影响,行为健康的数字治疗方法尚未在实践中广泛实施。技术——尤其是互联网——也可以充当一个向患者、提供者、研究人员和政策利益相关者传播科学的强大平台。
莎拉·E·罗德,凯瑟琳·M·西维,索尼娅·欧伦,艾伦·J·巴德尼,丽莎·马什
中国医药卫生杂志2019;6(4):e11686
一个第二项研究在大麻使用者身上重复了这些发现(N=933)。同样,大多数人(55.2%,515/933)尝试过吸电子烟,其中27.2%(140/515)在开车时吸电子烟,34.2%(176/515)在公共场合吸电子烟,14.2%(73/515)在工作时吸电子烟。一个J Budney,未发表数据,2016年7月)。在一个第三项研究,我们收集了年轻大麻使用者的大麻使用调查数据(14-18岁;N=2630),并重复了我们之前的成人研究结果。
探索社区生成的社交媒体内容对检测抑郁症的效用:对Instagram的分析研究
其他可用的信息一个给定用户是社区生成的内容,例如一个帖子的“赞”/评论,朋友的“墙”帖子和追随者,所有这些都不是由个人用户自己生成的,但包含了关于一个考虑到用户和朋友对的双向粘性一个社交媒体平台。在这项研究中,我们假设基于文字的社区生成的内容包含了可以用于MDD筛选的信息。