Efficacy of Integrating the Management of Pain and Addiction via Collaborative Treatment (IMPACT) in Individuals With Chronic Pain and Opioid Use Disorder: Protocol for a Randomized Clinical Trial of a Digital Cognitive Behavioral Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain is common among individuals with opioid use disorder (OUD) who are maintained on medications for OUD (MOUD; eg, buprenorphine or methadone). Chronic pain is associated with worse retention and higher levels of substance use. Treatment of individuals with chronic pain receiving MOUD can be challenging due to their increased clinical complexity. Given the acute and growing nature of the opioid crisis, MOUD is increasingly offered in a wide range of settings, where high-quality, clinician-delivered, empirically validated behavioral treatment for chronic pain may not be available. Therefore, digital treatments that support patient self-management of chronic pain and OUD have the potential for wider implementation to fill this gap. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the efficacy of Integrating the Management of Pain and Addiction via Collaborative Treatment (IMPACT), an interactive digital treatment program with asynchronous coach feedback, compared to treatment as usual (TAU) in individuals with chronic pain and OUD receiving MOUD. METHODS: Adult participants (n=160) receiving MOUD and reporting bothersome or high-impact chronic pain will be recruited from outpatient opioid treatment programs in Connecticut (United States) and randomized 1:1 to either IMPACT+TAU or TAU only. Participants randomized to IMPACT+TAU will complete an interactive digital treatment that includes 9 modules promoting training in pain and addiction coping skills and a progressive walking program. The program is augmented with a weekly personalized voice message from a trained coach based on daily participant-reported pain intensity and interference, craving to use opioids, sleep quality, daily steps, pain self-efficacy, MOUD adherence, and engagement with IMPACT collected through digital surveys. Outcomes will be assessed at 3, 6, and 9 months post randomization. The primary outcome is MOUD retention at 3 months post randomization (ie, post treatment). Secondary outcomes include pain interference, physical functioning, MOUD adherence, substance use, craving, pain intensity, sleep disturbance, pain catastrophizing, and pain self-efficacy. Semistructured qualitative interviews with study participants (n=34) randomized to IMPACT (completers and noncompleters) will be conducted to evaluate the usability and quality of the program and its outcomes. RESULTS: The study has received institutional review board approval and began recruitment at 1 site in July 2022. Recruitment at a second site started in January 2023, with a third and final site anticipated to begin recruitment in January 2024. Data collection is expected to continue through June 2025. CONCLUSIONS: Establishing efficacy for a digital treatment for addiction and chronic pain that can be integrated into MOUD clinics will provide options for individuals with OUD, which reduce barriers to behavioral treatment. Participant feedback on the intervention will inform updates or modifications to improve engagement and efficacy. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05204576; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05204576. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/54342.
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 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 | 0,019 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,007 |
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 ».