Assessing the Safety, User Acceptability, Dissemination, and Reach of a Comprehensive Web-Based Resource on Medications for Opioid Use Disorder (MOUD Hub): Protocol for a Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medications for opioid use disorder (MOUD), such as methadone and buprenorphine, are the gold standard for opioid use disorder (OUD) treatment. Owing to various barriers, MOUD access and retention are low in the United States. The internet presents a digital solution to mitigate barriers, but a comprehensive and reliable resource is lacking. We present a user-friendly, web-based resource, the MOUD Hub, that provides reliable information on MOUD. OBJECTIVE: This study aims to assess the safety, acceptability, feasibility of dissemination, and reach of the MOUD Hub using focus groups and advertising on 1 key search engine and 1 social media platform. METHODS: This protocol describes the development of the MOUD Hub and the descriptive observational feasibility study that will be undertaken. The MOUD Hub uses motivational interviewing principles to guide users through the stages of change. The website provides evidence-based information from national health and substance use agencies, harm reduction organizations, and peer-reviewed literature. First, pilot focus groups with 10 graduate students who have lived experience with OUD will be conducted to provide feedback on safety concerns. Then, focus groups with 20-30 potential MOUD Hub users (eg, people with OUD with and without MOUD experience, friends and family, and health care providers) will be conducted to assess safety, acceptability, reach, and usability. Data will be analyzed using inductive thematic analysis. The website will be advertised on Google and MOUD-specific Reddit forums to assess dissemination, reach, and user acceptability based on the total user volume, sociodemographic characteristics, pop-up survey responses, and 1-year engagement patterns. This information will be collected through Google Analytics. Potential differences between users from Google and Reddit will be assessed. RESULTS: The MOUD Hub will be launched in January 2025. Data collected from 5 focus groups (approximately 30-40 participants) will be used to improve the website before launching it. There is no target sample size for the second stage of the study as it aims to assess dissemination feasibility and reach. Data will be collected for a year, analyzed every 3 months, and used to improve the website. CONCLUSIONS: The MOUD Hub offers an innovative theory-based approach, tailored to people with OUD and their family and friends, to increase access to and retention in MOUD treatment in the United States and provides broader harm reduction resources for those not currently in a position to receive treatment or those at risk of resuming illicit opioid use. Findings from this feasibility phase will serve to better tailor the MOUD Hub. After modifying the website based on our findings, we will use a randomized controlled trial to assess its efficacy in increasing MOUD access and retention, contributing to growing research on web-based interventions for OUD. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/57065.
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 | 0,087 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,008 |
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 ».