Patient Engagement With a Game-Based Digital Therapeutic for the Treatment of Opioid Use Disorder: Protocol for a Randomized Controlled Open-Label, Decentralized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prescription digital therapeutics are software-based disease treatments that are regulated by the US Food and Drug Administration; the reSET-O prescription digital therapeutic was authorized in 2018 and delivers behavioral treatment for individuals receiving buprenorphine for opioid use disorder. Although reSET-O improves outcomes for individuals with opioid use disorder, most of the therapeutic content is delivered as narrative text. PEAR-008 is an investigational device based on reSET-O that uses an interactive, game-based platform to deliver similar therapeutic content designed to enhance patient engagement, which may further improve treatment outcomes. OBJECTIVE: We aim to investigate how participants interact with the prescription digital therapeutic's new content delivery format. Secondary objectives include evaluating treatment success, symptoms of co-occurring mental health disorders, recovery capital, and skill development. METHODS: Due to the COVID-19 pandemic, this study was redesigned using a decentralized model because it was not possible to conduct medication initiation and study visits in person, as initially intended. A decentralized, randomized controlled trial design will be utilized to compare patient engagement with PEAR-008 and that with reSET-O using both subjective and objective assessments. The study population will consist of approximately 130 individuals with opioid use disorder (based on Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders 5 criteria) who have recently started buprenorphine treatment for opioid use disorder. Participants will be virtually recruited and randomly assigned to receive either PEAR-008 or reSET-O. All study sessions will be virtual, and the duration of the study is 12 weeks. The primary outcome measure of engagement is operationalized as the number of active sessions per week with either PEAR-008 or reSET-O. (An active session is any session that contains some active participation in the app, such as navigating to a different screen, engaging with a learning module, or responding to a notification.) Subjective dimensions of engagement will be assessed with participant surveys. The hypothesis is that PEAR-008 will have significantly greater participant engagement than reSET-O. RESULTS: As of February 2021, participant enrollment is ongoing. CONCLUSIONS: This randomized controlled trial will investigate if changing the delivery format and enhancing the content of a prescription digital therapeutic for opioid use disorder will affect how participants use and interact with the prescription digital therapeutic. The study design may serve as a useful model for conducting decentralized studies in this patient population. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04542642; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04542642. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/32759.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,013 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».