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Enregistrement W3044142822 · doi:10.2196/19496

Stories to Communicate Individual Risk for Opioid Prescriptions for Back and Kidney Stone Pain: Protocol for the Life STORRIED Multicenter Randomized Clinical Trial

2020· article· en· W3044142822 sur OpenAlexvenueno aff
Zachary F. Meisel, Erica Goldberg, Abby Dolan, Esha Bansal, Karin V. Rhodes, Erik P. Hess, Carolyn C. Cannuscio, Marilyn M. Schapira, Jeanmarie Perrone, Melissa A. Rodgers, Michael M Zyla, Jeffrey J Bell, Sharon McCollum, Frances S. Shofer

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialEmergency departmentMedical prescriptionOpioidPhysical therapyChronic painRenal colicAlternative medicineInternal medicinePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prescription opioid misuse in the United States is a devastating public health crisis; many chronic opioid users were originally prescribed this class of medication for acute pain. Video narrative-enhanced risk communication may improve patient outcomes, such as knowledge of opioid risk and opioid use behaviors after an episode of acute pain. OBJECTIVE: Our objective is to assess the effect of probabilistic and narrative-enhanced opioid risk communication on patient-reported outcomes, including knowledge, opioid use, and patient preferences, for patients who present to emergency departments with back pain and kidney stone pain. METHODS: This is a multisite randomized controlled trial. Patients presenting to the acute care facilities of four geographically and ethnically diverse US hospital centers with acute renal colic pain or musculoskeletal back and/or neck pain are eligible for this randomized controlled trial. A control group of patients receiving general risk information is compared to two intervention groups: one receiving the risk information sheet plus an individualized, visual probabilistic Opioid Risk Tool (ORT) and another receiving the risk information sheet plus a video narrative-enhanced probabilistic ORT. We will study the effect of probabilistic and narrative-enhanced opioid risk communication on the following: risk awareness and recall at 14 days postenrollment, reduced use or preferences for opioids after the emergency department episode, and alignment with patient preference and provider prescription. To assess these outcomes, we administer baseline patient surveys during acute care admission and follow-up surveys at predetermined times during the 3 months after discharge. RESULTS: A total of 1302 patients were enrolled over 24 months. The mean age of the participants was 40 years (SD 14), 692 out of 1302 (53.15%) were female, 556 out of 1302 (42.70%) were White, 498 out of 1302 (38.25%) were Black, 1002 out of 1302 (76.96%) had back pain, and 334 out of 1302 (25.65%) were at medium or high risk. Demographics and ORT scores were equally distributed across arms. CONCLUSIONS: This study seeks to assess the potential clinical role of narrative-enhanced, risk-informed communication for acute pain management in acute care settings. This paper outlines the protocol used to implement the study and highlights crucial methodological, statistical, and stakeholder involvement as well as dissemination considerations. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03134092; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03134092. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/19496.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,009

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 Opus0,483
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,109 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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