A Digital Video and Text Messaging Intervention to Support People With Chronic Pain During Opioid Tapering: Content Development Using Co-design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People living with chronic pain report that tapering prescribed opioids is challenging and more support is needed. In our formative research, consumers indicated that mobile health (mHealth) technology could be an acceptable form of support for opioid tapering and may improve tapering self-efficacy. OBJECTIVE: We aimed to evaluate and improve the content of an mHealth intervention before pilot-testing, based on consumer and clinician feedback. METHODS: Participants were 12 consumers and 12 clinicians who evaluated an initial draft of a video script and 90 SMS text messages. Consumers and clinicians rated the appropriateness and likely usefulness (consumers) or likely effectiveness (clinicians) of a video script and a random selection of 15 SMS text messages using a 5-point Likert-type scale (1=totally disagree; 5=totally agree). Each draft SMS text message was reviewed by 2 consumers and 2 clinicians. Texts were deemed acceptable for inclusion in the pilot intervention only if the summed participant ratings of text appropriateness and usefulness or effectiveness were ≥8. Participants were also invited to provide open-text feedback on the draft script and SMS text messages. RESULTS: Consumers generally agreed that the draft video script and text content were likely to be appropriate (video: mean 4.4, SD 0.52; text: mean 4.3, SD 0.79) and useful (video: mean 4.3, SD 0.65; text: mean 4.2, SD 0.84). Similarly, clinicians generally agreed that the draft video script and text content were likely to be appropriate (video: mean 4.5, SD 0.67; text: mean 4.4, SD 0.81) and effective (video: mean 4.0, SD 0.43; text: mean 4.3, SD 0.76). Overall, 77% (69/90) of the draft texts met the threshold rating for acceptability for inclusion in the pilot test of mHealth intervention by consumers, and 82% (74/90) met the threshold for acceptability by clinicians. Consumers' and clinicians' ratings were used to rank order the texts. The top 56 draft texts (all meeting the threshold levels of acceptability) were selected for inclusion in the pilot intervention. When consumer or clinician feedback was provided, the texts meeting the criteria for inclusion in the pilot were further revised and improved. Feedback on the video script was also used to further improve the acceptability of the video script before pilot-testing the intervention. CONCLUSIONS: This study describes the process by which a 28-day mHealth intervention to support patients with chronic pain to taper opioid medications was evaluated and improved before pilot-testing. The mHealth intervention consisted of a 10-minute psychoeducational video about pain and opioid tapering and 56 unique SMS text messages providing information and reassurance (texts delivered twice per day for 28 days). Having established that the content of the mHealth intervention is acceptable to both consumer and clinician groups, the mHealth intervention will be piloted in future research.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».