Increasing Peer Support for Opioid Use Disorder Recovery During COVID-19 Through Digital Health: Protocol for a National Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Increasing numbers of opioid overdoses have been observed during the COVID-19 pandemic, likely reflecting the pandemic’s multiple effects on this already vulnerable population. People in recovery from opioid use disorder (OUD) have reported disproportionate psychosocial distress and isolation, as well as significant disruptions in access to treatment, including peer support, during the COVID-19 pandemic. Peer support is a key component of many evidence-based OUD recovery programs; it improves recovery capital, treatment engagement, and perceived social support and reduces psychosocial distress, particularly when used in conjunction with other evidence-based treatments, such as medication for OUD. Objective This study aims to evaluate a novel mobile peer support app platform among a national sample of individuals in recovery from OUD as an adjunct to usual care during the COVID-19 pandemic. Methods Individuals residing in the United States who are aged ≥18 years; own a smartphone; and self-report being in recovery for an OUD, being in treatment for an OUD (ie, in the past 30 days received prescribed methadone, naltrexone, or buprenorphine), or currently receiving some form of assisted recovery support (n=1300) will be recruited through online, targeted social media advertisements. Eligible participants will be randomly assigned (1:1) to a mobile peer recovery support intervention utilizing a novel smartphone-based app or to a control. Participants will complete 1 baseline survey and then a follow-up survey 1, 3, and 6 months after randomization. The primary aim of recovery capital will be determined by the change in recovery capital between study groups over the 6-month study period. We will also examine treatment engagement by using administrative data from a subset of individuals (n=650) residing in Rhode Island and Indiana. Results As of June 2022, we enrolled 43 participants. Conclusions If this mobile app demonstrates efficacy among a large national sample of patients, it has the potential to augment existing treatment programs, improve recovery capital, and reduce the disproportionate impacts of COVID-19 on this vulnerable population. Conflicts of Interest None declared. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT05405712; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05405712
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».