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Enregistrement W4399771689 · doi:10.2196/59224

An Automated Text Messaging Intervention to Reduce Substance Use Self-Stigma (Project RESTART): Protocol for a Feasibility and Acceptability Pilot Study

2024· article· en· W4399771689 sur OpenAlexvenueno aff
Adams L. Sibley, Seth M. Noar, Kathryn E. Muessig, Nisha C. Gottfredson, Catherine Paquette, Abby G Spears, William C. Miller, Vivian F. Go

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésPsychoeducationStigma (botany)Psychological interventionIntervention (counseling)Short Message ServiceMedicinePsychologyHarm reductionProtocol (science)Medical educationInternet privacyPsychiatryNursingAlternative medicinePublic healthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stigma is a barrier to treatment and harm reduction seeking in people who use drugs. Most stigma reduction interventions offer psychotherapy or psychoeducation in group-based clinical settings, failing to reach people who are not in treatment. SMS text messaging is an effective and acceptable modality for delivering health information to people who use drugs and may be a suitable conduit for providing information and advice to understand and cope with stigma. OBJECTIVE: This paper presents the protocol for a study that aims to determine the feasibility, acceptability, and preliminary effectiveness of a 4-week automated SMS text message intervention to increase stigma resistance and reduce self-stigma in people who use drugs. METHODS: We designed a novel automated SMS text message intervention to address the four personal-level constructs of stigma resistance: (1) not believing stigma and catching and challenging stigmatizing thoughts, (2) empowering oneself through learning about substance use and one's recovery, (3) maintaining one's recovery and proving stigma wrong, and (4) developing a meaningful identity and purpose apart from one's substance use. Theory-based messages were developed and pilot-tested in qualitative elicitation interviews with 22 people who use drugs, resulting in a library of 56 messages. In a single-group, within-subjects, community-based pilot trial, we will enroll 30 participants in the Resisting Stigma and Revaluating Your Thoughts (RESTART) intervention. Participants will receive 2 daily SMS text messages for 4 weeks. Implementation feasibility will be assessed through recruitment, enrollment, retention, and message delivery statistics. User feasibility and acceptability will be assessed at follow-up using 23 survey items informed by the Theoretical Framework of Acceptability. Primary effectiveness outcomes are changes in self-stigma (Substance Abuse Self-Stigma Scale) and stigma resistance (Stigma Resistance Scale) from baseline to follow-up measured via a self-administered survey. Secondary outcomes are changes in hope (Adult Dispositional Hope Scale) and self-esteem (Rosenberg Self-Esteem Scale). Feasibility and acceptability will be assessed with descriptive statistics; effectiveness outcomes will be assessed with paired 2-tailed t tests, and group differences will be explored using ANOVA. Overall, 12 participants will also be selected to complete acceptability interviews. RESULTS: This pilot study was funded by the National Institute on Drug Abuse in April 2023 and received regulatory approval in January 2024 by the University of North Carolina-Chapel Hill Institutional Review Board. Recruitment and enrollment began in March 2024. Follow-up visits are expected to conclude by May 2024. Results will be disseminated in relevant peer-reviewed journals. CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first study to address substance use stigma via a self-help SMS text messaging program. Results will add to the nascent literature on stigma reduction in people who use drugs. This protocol may interest researchers who are considering text messaging to address psychosocial needs in hard-to-reach populations. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06281548; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT06281548. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/59224.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,007

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.

Tête enseignante Opus0,514
Tête enseignante GPT0,671
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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