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Enregistrement W4307230175 · doi:10.2196/42373

The PharmNet Harm Reduction Intervention for Community Pharmacies: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4307230175 sur OpenAlexvenueno aff
Lori Ann Eldridge, Jon Agley, Beth E. Meyerson, Lilian Golzarri‐Arroyo

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés(+)-NaloxoneRandomized controlled trialMedicineOpioid overdoseHarm reductionPharmacyIntervention (counseling)Medical emergencyOpioidFamily medicineNursingPublic healthSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The overdose epidemic in the United States has continued to worsen despite substantial efforts to mitigate its harms. The opioid antagonist naloxone has been identified as a key means of reducing the prevalence of fatal overdoses. An important evidence-based approach to optimizing naloxone's impact is to seed it throughout the community, because bystanders are often able to reverse overdoses more quickly than first responders and sometimes are the only possible means of overdose reversal. As part of a multipronged approach to distributing naloxone nationwide, community pharmacies have been identified as ideal venues for naloxone dispensing, especially under standing orders. However, dispensing rates remain surprisingly low, and there is a need to understand how best to engage community pharmacies in naloxone-based harm reduction services. OBJECTIVE: The objective of this trial is to determine whether a tailored, pragmatic pharmacy intervention (PharmNet) results in greater naloxone dispensing relative to baseline (the prior 3 months) compared to a control condition. This pilot trial is intended to determine whether it is appropriate to invest the substantial resources that would be required to conduct a full-scale, randomized controlled study of PharmNet. METHODS: We will conduct a 3-month randomized controlled pilot trial consisting of 2 parallel groups with a 4:3 allocation ratio. A group of 7 independent pharmacies from rural areas in Indiana will be randomly assigned to either the PharmNet intervention arm (n=4) or the control arm (n=3). The primary outcome will be overall naloxone dispensing (both at cost and free), and secondary outcomes will include the distribution of referral cards and multiple variables at the level of individual staff members. Dispensing data will be collected for the 3 months prior to the intervention and the 3 months of the intervention, and all other data will be collected using a pretest-posttest design. The primary analysis will be a generalized linear mixed model with a Poisson distribution with fixed effects for group, time, and their interaction and a random effect for pharmacy ID to account for repeated measures within pharmacies. RESULTS: This study was approved by the Indiana University institutional review board in 2 phases (August 2, 2021, and April 26, 2022) and was funded by the Indiana University Grand Challenge: Responding to the Addictions Crisis. CONCLUSIONS: If this study produces evidence that the PharmNet intervention results in increased naloxone dispensing relative to control pharmacies, it will be both appropriate and important to study it in a large, full-scale randomized controlled trial. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/42373.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,007
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1180,017

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 Opus0,317
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,279 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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