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Enregistrement W4294919743 · doi:10.2196/37483

“There’s No Heroin Around Anymore. It’s All Fentanyl.” Adaptation of an Opioid Overdose Prevention Counseling Approach to Address Fentanyl Overdose: Formative Study

2022· article· en· W4294919743 sur OpenAlexvenueno aff
Vanessa McMahan, Justine Arenander, Tim Matheson, Audrey M. Lambert, Sarah Brennan, Traci C. Green, Alexander Y. Walley, Phillip O. Coffin

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésOpioid overdoseMedicineIntervention (counseling)FentanylHeroinFocus groupOpioid use disorder(+)-NaloxoneDrug overdosePopulationOpioidMedical emergencyPsychiatryPoison controlAnesthesiaDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Drug overdose mortality continues to increase, now driven by fentanyl. Prevention tools such as naloxone and medications to treat opioid use disorder are not sufficient to control overdose rates; additional strategies are urgently needed. OBJECTIVE: We sought to adapt a behavioral intervention to prevent opioid overdose (repeated-dose behavioral intervention to reduce opioid overdose [REBOOT]) that had been successfully piloted in San Francisco, California, United States, to the setting of Boston, Massachusetts, United States, and the era of fentanyl for a full efficacy trial. METHODS: We used the assessment, decision, adaptation, production, topical experts, integration, training, and testing (ADAPT-ITT) framework for intervention adaptation. We first identified opioid overdose survivors who were actively using opioids as the population of interest and REBOOT as the intervention to be adapted. We then performed theater testing and elicited feedback with 2 focus groups (n=10) in Boston in 2018. All participants had used opioids that were not prescribed to them in the past year and experienced an opioid overdose during their lifetime. We incorporated focus group findings into our initial draft of the adapted REBOOT intervention. The adapted intervention was reviewed by 3 topical experts, and their feedback was integrated into a subsequent draft. We trained study staff on the intervention and made final refinements based on internal piloting. This paper describes the overall ADAPT-ITT process for intervention adaptation, as well as a qualitative analysis of the focus groups. Working independently, 2 authors (VMM and JA) reviewed the focus group transcripts and coded them for salient and common themes using the constant comparison method, meeting to discuss any discrepancies until consensus was reached. Codes and themes were then mapped onto the REBOOT counseling steps. RESULTS: Focus group findings contributed to substantial changes in the counseling intervention to better address fentanyl overdose risk. Participants described the widespread prevalence of fentanyl and said that, although they tried to avoid it, avoidance was becoming impossible. Using alone and lower opioid tolerance were identified as contributors to overdose risk. Slow shots or tester shots were acceptable and considered effective to reduce risk. Naloxone was considered an effective reversal strategy. Although calling emergency services was not ruled out, participants described techniques to prevent the arrival of police on the scene. Expert review and internal piloting improved the intervention manual through increased participant centeredness, clarity, and usability. CONCLUSIONS: We successfully completed the ADAPT-ITT approach for an overdose prevention intervention, using theater testing with people who use opioids to incorporate the perspectives of people who use drugs into a substance use intervention. In the current crisis, overdose prevention strategies must be adapted to the context of fentanyl, and innovative strategies must be deployed, including behavioral interventions. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03838510; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03838510.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 GPT0,413
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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