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基于短信的年轻人戒烟干预的有效性:一项随机对照试验

干预组与对照组受试者在以下变量上存在基线差异:性别(χ 21 =3.1;P=.08)、危险饮酒(χ 21 =4.8;P吸烟状况(χ 21 =13.3，P我们对偶尔吸烟者和日常吸烟者进行了辅助的独立分析，然后检查了这些亚组中的基线差异。

雪华铃Haug，Michael P Schaub，Vigeli Venzin，基督教迈耶，乌尔里希约翰

医学互联网研究，2013;15(8):e171

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社会存在对问题大麻使用者依从性指导的影响:CANreduce 2.0随机对照试验方案

感兴趣的次要结果将包括前一周在标准化大麻关节中使用的大麻数量(如消费日记中所示)他等[10])。参与者可以在照片中展示的三种不同的大麻形式中进行选择，并在第二步中为每个类别选择五种不同的标准关节(1/10克，1/6克，1/4克，1/3克和1/2克含量图片)。这些关节要么是纯大麻，要么是大麻和烟草的混合。

曼努埃尔·阿曼，雪华铃Haug，安德烈亚斯•温格，基督教windblown市，大卫·迪伯特，托马斯·伯杰，佬司的，马克•沃尔特，Michael P Schaub

遥感学报，2018;7(1):30 - 30

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注意缺陷/多动障碍筛查阳性的成人大麻使用:CANreduce 2.0随机对照试验亚组分析

具有统计学意义的判定标准为P参与者以男性为主(263/367,71.6%)。平均年龄27.9岁(SD 7.5岁)。年龄差异无统计学意义(P=.15)或最高教育水平(P=.36)，在有和没有注意缺陷/多动障碍的个体之间进行检测。最大比例的参与者来自瑞士(140/367,38.1%)，其次是奥地利(134/367;36.5%)和德国(91/367,24.7%)。

约阿希姆Ahlers，基督教windblown市，Mareike奥格斯堡，安德烈亚斯•温格，多丽丝Malischnig，Nikolaos Boumparis，托马斯·伯杰，佬司的，大卫·迪伯特，雪华铃Haug，Michael P Schaub

[J] .医学与互联网学报，2010;24(4):830138

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基于网络和短信的干预减少初出期成人饮酒问题的适当性和有效性的前后研究

项目参与者的受教育程度较低(U=17402.0;P3个月后，477名有资格参加项目的学生中有367名(76.9%)完成了随访评估:项目参与者280/364 (76.9%);非参与者87/113(77.0%)。损耗分析显示，戒烟者成为吸烟者的可能性显著增加(χ2=6.2;P= 0.01)，最近一个月内出现RSOD的频率更高(U=17297.5，P= .02点)。

雪华铃Haug，Michael P Schaub，Vigeli Venzin，基督教迈耶，乌尔里希约翰，格哈德Gmel

医学互联网研究，2013;15(9):e196

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用户体验和个人定制的基于互联网和移动支持的跨诊断干预焦虑症的效果:混合方法研究

然而，完成者在BAI上的焦虑水平(中位数33)显著低于未完成者(中位数44.50,U=80.5, z= -2.27，P= .02点)。有关基线差异的完整概述，请参见多媒体附录1。考虑到后评估时诊断状态的变化，在完成诊断性访谈的个体中，46%(18/39)仍然至少有一种焦虑症，54%(21/39)不再被诊断为患有任何焦虑症。

Kiona K Weisel，Anna-Carlotta Zarski，托马斯·伯杰，托拜厄斯Krieger，克里斯蒂安·T·莫泽，Michael P Schaub，丹尼斯Gorlich，马蒂亚斯•伯克，大卫·迪伯特

[J] .中国医学信息学报，2016;22(9):1186 - 1186

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一个基于网络的自助干预与不聊天咨询，以减少大麻使用的问题大麻使用者:三组随机对照试验

0.16,P=。87, d=-0.14, 95% CI -0.43 ~ 0.14)。

Michael P Schaub，安德烈亚斯•温格，奥利弗·伯格，Thilo贝克，佬司的，伊芙琳比勒，雪华铃Haug

医学互联网学报，2015;17(10):e232

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参与基于手机的青少年生活技能干预及其与参与者特征和结果的关联:基于树的分析

6个月随访时的磨耗与该方案的使用显著相关(t423.14=25.3;P该干预由开源行为干预平台Mobile Coach设计并发起[38,39]。原始研究方案由瑞士苏黎世大学文理学院伦理委员会批准(批准号18.6.5;批准日期:2018年6月21日)。

拉奎尔·帕斯·卡斯特罗，雪华铃Haug，鲁道夫Debelak，罗伯特·雅克布，托拜厄斯Kowatsch，Michael P Schaub

中国医学信息学报;2009;31 (1):888 - 888

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解决酒精使用问题的参与式健康促进移动应用程序(黎明计划):随机对照试验方案

基于6个月时的小估计效应量f= 0.10(相当于效应量d=0.2)，重复测量之间的相关性r=0.5，我们将需要每组60人进行基于0.80的幂和alpha设置为的主要分析P除审计(仅限基线)和不良事件[47](基线和最终时间点;见表1)。主要结果将是AUDIT-consumption (AUDIT-C)分数的变化。

罗伯特·J·泰特，杰西卡·J·L·柯克曼，Michael P Schaub

中国生物医学工程学报，2018;7(5):888 - 888

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