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Enregistrement W3119160950 · doi:10.2196/23080

Effect of an mHealth Intervention on Hepatitis C Testing Uptake Among People With Opioid Use Disorder: Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3119160950 sur OpenAlexvenueno aff
Karli R. Hochstatter, Gina Landucci, Klaren Pe‐Romashko, Olivia Cody, Adam Maus, Dhavan V. Shah, Ryan P. Westergaard

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésOpioid use disorderMedicinemHealthRandomized controlled trialHepatitis CAddictionIntervention (counseling)Hepatitis C virusPsychological interventionFamily medicinePsychiatryInternal medicineImmunologyOpioid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The growing epidemic of opioid use disorder (OUD) and associated injection drug use has resulted in a surge of new hepatitis C virus (HCV) infections. Approximately half of the people with HCV infection are unaware of their HCV status. Improving HCV awareness and increasing screening among people with OUD are critical. Addiction-Comprehensive Health Enhancement Support System (A-CHESS) is an evidence-based, smartphone-delivered relapse prevention system that has been implemented among people with OUD who are receiving medications for addiction treatment (MAT) to improve long-term recovery. OBJECTIVE: We incorporated HCV-related content and functionality into A-CHESS to characterize the HCV care continuum among people in early remission and receiving MAT for OUD and to determine whether incorporating such content and functionality into A-CHESS increases HCV testing. METHODS: HCV intervention content, including dissemination of educational information, private messages tailored to individuals' stage of HCV care, and a public discussion forum, was implemented into the A-CHESS platform. Between April 2016 and April 2020, 416 participants with OUD were enrolled in this study. Participants were randomly assigned to receive MAT alone (control arm) or MAT+A-CHESS (experimental arm). Quarterly telephone interviews were conducted from baseline to month 24 to assess risk behaviors and HCV testing history. Cox proportional hazards regression was used to assess whether participants who used A-CHESS were tested for HCV (either antibody [Ab] or RNA testing) at a higher rate than those in the control arm. To assess the effect of A-CHESS on subsets of participants at the highest risk for HCV, additional analyses were performed to examine the effect of the intervention among participants who injected drugs and shared injection equipment. RESULTS: Overall, 44.2% (184/416) of the study participants were HCV Ab positive, 30.3% (126/416) were HCV Ab negative, and 25.5% (106/416) were considered untested at baseline. At month 24, there was no overall difference in HCV testing uptake between the intervention and control participants. However, among the subset of 109 participants who engaged in injection drug use, there was a slight trend toward increased HCV testing uptake among those who used A-CHESS (89% vs 85%; hazard ratio: 1.34; 95% CI 0.87-2.05; P=.18), and a stronger trend was observed when focusing on the subset of 32 participants who reported sharing injection equipment (87% vs 56%; hazard ratio: 2.92; 95% CI 0.959-8.86; P=.06). CONCLUSIONS: Incorporating HCV prevention and care information into A-CHESS may increase the uptake of HCV testing while preventing opioid relapse when implemented among populations who engage in high-risk behaviors such as sharing contaminated injection equipment. However, more studies that are powered to detect differences in HCV testing among high-risk groups are needed. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02712034; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02712034. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/12620.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,352 · 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
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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