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Enregistrement W2946883528 · doi:10.2196/12389

Web-Based Prescription Opioid Abuse Prevention for Adolescents: Program Development and Formative Evaluation

2019· article· en· W2946883528 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah K. Moore, Michael Grabinski, Sarah Y. Bessen, Jacob T. Borodovsky, Lisa A. Marsch

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseDartmouth College
Mots-clésSubstance abuse preventionSubstance abuseFormative assessmentMedicineOpioid use disorderMedical prescriptionIntervention (counseling)Web applicationPrevention sciencePsychologyOpioidPsychiatryNursingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The unprecedented number of youths engaged in nonmedical use of prescription opioids (POs), as well as the myriad negative consequences of such misuse, emphasizes the importance of prevention efforts targeting this public health crisis. Although there are several science-based, interactive drug abuse prevention programs focused on preventing the use of nonprescription drugs in youths, to our knowledge, there are no science-based interactive programs that focus on the prevention of PO abuse among adolescents. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and conduct a formative evaluation of a science-based interactive Web-based program focused on the prevention of PO abuse among adolescents aged 12 to 17 years (Pop4Teens). This study was conducted to prepare for a randomized controlled trial designed to evaluate the effectiveness of Pop4Teens compared with an active control website, JustThinkTwice.com (Drug Enforcement Administration), in impacting knowledge and attitudes about POs and perceptions of risk associated with the abuse of POs, as well as intentions to use and actual use of POs. METHODS: We conducted 6 focus groups with 30 youths (a mean of 5 per group: the eligibility being aged 12-19 years) along a continuum of exposure to POs (in treatment for opioid use disorder, in general treatment for other substance use disorder, prescribed an opioid, and opioid-naïve) and writing sessions with 30 youths in treatment for opioid use disorder (12-19 years) to inform the development of the Web-based prevention tool. Feasibility and acceptability of a prototype of the Web-based intervention were then assessed through individual feedback sessions with 57 youths (drawn from the same populations as the focus groups). RESULTS: We successfully completed the development of a Web-based PO abuse prevention program (Pop4Teens). Analyses of focus group transcripts informed the development of the program (eg, quiz content/format, script writing, and story editing). Selected writing session narratives anchored the planned scientific content by lending credibility and informing the development of compelling storylines intended to motivate the youth to engage with the program. Feedback session data indicated that the Web-based tool could be potentially useful and acceptable. In addition, feedback session participants demonstrated significant increases in their knowledge of key topics related to the prevention of PO abuse after the exposure to sections of the Web-based program. CONCLUSIONS: The opioid crisis is predicted to get worse before it gets better. An effective response will likely require a multipronged strategy inclusive of effective evidence-based prevention programs acceptable to, and accessible by, a majority of youths.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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