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Enregistrement W3082474342 · doi:10.2196/21676

Development and Acceptability of a Method to Investigate Prescription Drug Misuse in Daily Life: Ecological Momentary Assessment Study

2020· article· en· W3082474342 sur OpenAlexvenueno aff
Lauren M. Papp, Alexandra Barringer, Shari M. Blumenstock, Pamela Gu, Madison Blaydes, Jaime Lam, Chrystyna D. Kouros

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of Health
Mots-clésMedical prescriptionProtocol (science)MedicinePrescription Drug MisusePsychiatryPsychologyAlternative medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prescription drug misuse and abuse is an established public health challenge, and young adults are particularly affected. There is a striking lack of real-time, naturalistic data collection assessing intentions to misuse and other precipitating factors at the time of actual misuse, leaving the conditions under which individuals are most likely to misuse prescription medications unknown. Ecological momentary assessment (EMA) apps and protocols designed to capture this information would accelerate and expand the knowledge base and could directly contribute to prevention and treatment efforts. OBJECTIVE: The objectives of this study are to describe the development and administration of a mobile app and the EMA protocol designed to collect real-time factors associated with college students' prescription drug misuse intentions and behaviors in daily life; present completion rates, compliance, acceptability, and reactivity associated with the EMA protocol for participants who endorsed recent prescription drug misuse at screening (ie, risk group; n=300) and those who did not (ie, nonrisk group; n=55); and establish initial construct validity by linking the reports of misuse behaviors in daily life collected via the EMA app to prescription drug misuse reported on a standard survey. METHODS: An EMA data collection app and protocol were designed specifically to capture hypothesized contextual factors along with prescription drug misuse intentions and behaviors in daily life. Using this protocol, young adult college students (N=352) completed signal- and event-contingent reports over a 28-day period. When the intention to misuse a prescription drug was endorsed, a brief follow-up prompt was sent 15 min later to collect participants' indications of whether or not misuse had occurred. RESULTS: Risk-group participants were significantly more likely than nonrisk counterparts to endorse any prescription drug misuse intentions in daily life (P<.001), to complete one or more follow-up reports (P<.001), and to endorse any prescription drug misuse behavior in daily life on the follow-ups (P<.001). Overall, participants demonstrated consistent engagement with the EMA procedures and returned an average of 74.5 (SD 23.82; range 10-122) reports. Participants in the risk and nonrisk groups did not differ in the number of reports they completed (P=.12), the number of their reporting days (P=.32), or their average completion rates (P=.14). The results indicated some evidence of reactivity to the momentary reporting procedure. Participants reported uniformly positive experiences and remained highly engaged throughout the reporting protocol and broader study. CONCLUSIONS: The novel EMA app and protocol provide an effective way to assess real-time factors associated with prescription drug misuse intentions and behaviors in daily life. The resulting investigations offer the potential to provide highly translatable information for research and prevention efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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