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Enregistrement W4285089934 · doi:10.2196/39412

Development of a Digital Game Intervention Targeting Suicide Prevention in Adolescents Who Misuse Opioids

2022· article· en· W4285089934 sur OpenAlexvenueno aff
Claudia-Santi F. Fernandes, Francesca Giannattasio, Hilary P. Blumberg, Lynn E. Fiellin

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthGeorgia Clinical and Translational Science Alliance
Mots-clésFocus groupSuicide preventionIntervention (counseling)PsychologyCoping (psychology)DistressPoison controlMedicineSuicidal ideationClinical psychologyPsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Suicide is the second leading cause of death in adolescents aged 14-18 years. Adolescents who misused prescription opioids are more likely to experience suicidal thoughts and behaviors than adolescents who did not. Compelling evidence shows “serious games” (ie, games for a purpose other than solely entertainment) can promote healthy behaviors, reduce risk factors, enhance protective factors through skill-building, and target prevention. Objective Our primary objective was to design and develop a digital game intervention that models the process of a safety planning intervention. We explored peer and student perceptions around potential warning signs, coping strategies, and seeking help among youth who may be at greater risk of suicide due to misuse of opioids. Methods We conducted 8 focus groups with a total of 30 participants, including 9 high school–aged adolescents (aged 16-18 years), 8 college-aged youth (aged 18-21 years), and 13 providers, as well as 5 interviews with adults who had experience with opioids in their youth (aged 40-47 years) to inform the content of the digital game intervention. Focus groups and interviews were conducted via Zoom between February 2022 and April 2022. A semistructured focus group/interview guide was developed, pilot tested, and used in focus groups and interviews. The guides align constructs from the intersectional ecological model to better identify how to help students cope with social and cultural stressors and how to strengthen individual and community assets. Using this lens, questions were related to potential warning signs of emotional distress, coping strategies, and seeking help to prevent suicidal thoughts and behaviors among youth who misuse opioids. Focus groups and interviews were approximately 60-90 minutes. Debrief summaries were completed after each one. Participants received a $25 gift card and additional mental health and opioid misuse resources following the session. Focus groups and interviews were audiotaped and then transcribed. Results Findings will inform the development of a digital game intervention to prevent suicide among adolescents who misuse opioids. Salient themes were extracted from the focus groups and interviews. They include themes related to previous substance misuse, later diagnosis of a mental health disorder, grief, bullying, stigma, family dynamics, and the role of identity. Potential story lines will focus on improving one’s self-esteem, managing conflict at home, navigating peer influence, addressing concerns about seeking help, and increasing access to resources for seeking help based on identity. Gameplay will incorporate techniques that enhance mindfulness, emotion regulation, interpersonal effectiveness, and distress tolerance from dialectical behavioral therapy for adolescents. Conclusions Digital game interventions may play a critical role in preventing suicide among youth who misuse opioids. Next steps include a pilot randomized controlled trial to evaluate the user experience, acceptability, and feasibility of the intervention in fall 2022. Conflicts of Interest None declared. Acknowledgments This study was funded by CTSA grant number KL2 TR001862 from the National Center for Advancing Translational Science (NCATS)/National Institutes of Health (NIH).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
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