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Enregistrement W4310705207 · doi:10.2196/37609

Using Social Media to Engage Justice-Involved Young Adults in Digital Health Interventions for Substance Use: Pilot Feasibility Survey Study

2022· article· en· W4310705207 sur OpenAlexvenueno aff
Anna J. Harrison, Johanna B. Folk, Christopher Rodriguez, Amanda Wallace, Marina Tolou‐Shams

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of Health
Mots-clésPsychological interventionEconomic JusticePopulationSocial mediaYoung adultPrisonPsychologyMedicineGerontologyPsychiatryEnvironmental healthPolitical scienceCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young adults involved in the justice system have high rates of substance use disorders and low rates of treatment engagement. Most justice-involved young adults are supervised in the community-not incarcerated in jail or prison-where they have ongoing access to substances and experience significant barriers to care. When they do engage in treatment, they tend to have worse outcomes than justice-involved adolescents and older adults. Despite the need to develop targeted treatments, there are unique challenges in recruiting this population into clinical research. Digital health technology offers many novel avenues for recruiting justice-involved young adults into clinical research studies and disseminating substance use disorder treatments to justice-involved young adults. Because the vast majority of young adults regularly use one or more social media platforms, social media may offer a cost-effective and efficient way to achieve these goals. OBJECTIVE: This study aimed to describe the process and feasibility of using social media platforms (Facebook and Reddit) to recruit justice-involved young adults into clinical research. Justice-involved young adults recruited from these platforms completed a survey assessing the acceptability of digital health interventions to address substance use in this population. METHODS: Justice-involved young adults (aged 18-24 years) were recruited through paid advertisements placed on Facebook and Reddit. Participants responded to a web-based survey focused on their substance use, treatment use history, and acceptability of various digital health interventions focused on substance use. RESULTS: A national sample of justice-involved young adults were successfully enrolled and completed the survey (N=131). Participants were racially diverse (8/131, 6.1% American Indian individuals; 27/131, 20.6% Asian individuals; 23/131, 17.6% Black individuals; 26/131, 19.8% Latinx individuals; 8/131, 6.1% Pacific Islander individuals; 49/131, 37.4% White individuals; and 2/131, 1.5% individuals who identified as "other" race and ethnicity). Advertisements were cost-effective (US $0.66 per click on Facebook and US $0.47 per click on Reddit). More than half (72/131, 54.9%) of the participants were on probation or parole in the past year and reported hazardous alcohol (54/131, 51.9%) or drug (66/131, 57.4%) use. Most of the participants (103/131, 78.6%) were not currently participating in substance use treatment. Nearly two-third (82/131, 62.6%) of the participants were willing to participate in one or more hypothetical digital health interventions. CONCLUSIONS: Social media is a feasible and cost-effective method for reaching justice-involved young adults to participate in substance use research trials. With limited budgets, researchers can reach a broad audience, many of whom could benefit from treatment but are not currently engaged in care. Proposed digital health interventions focusing on reducing substance use, such as private Facebook groups, SMS text message-based appointment reminders, and coaching, had high acceptability. Future work will build on these findings to develop substance use treatment interventions for this population.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,686
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,080 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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