Treatment of Substance Use Disorders With a Mobile Phone App Within Rural Collaborative Care Management (Senyo Health): Protocol for a Mixed Methods Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 worsened an already existing problem in substance use disorder (SUD) treatment. However, it helped transform the use of telehealth, which particularly benefits rural America. The lack of specialty addiction treatment in rural areas places the onus on primary care providers. Screening, brief intervention, and referral to treatment (SBIRT) is an evidenced-based strategy commonly used in primary care settings to target SUD outcomes and related behaviors. The integration of telehealth tools within the SBIRT pathway may better sustain the program in primary care. Building on Mayo Clinic's experience with collaborative care management (CoCM) for mental health treatment, we built a digitally native, integrated, behavioral health CoCM platform using a novel mobile app and web-based provider platform called Senyo Health. OBJECTIVE: This protocol describes a novel use of the SBIRT pathway using Senyo Health to complement existing CoCM integration within primary care to deliver SUD treatment to rural patients lacking other access. We hypothesize that this approach will improve SUD-related outcomes within rural primary care clinics. METHODS: Senyo Health is a digital tool to facilitate the use of SBIRT in primary care. It contains a web-based platform for clinician and staff use and a patient-facing mobile phone app. The app includes 16 learning modules along with data collection tools and a chat function for communicating directly with a licensed drug counselor. Beta-testing is currently underway to examine opportunities to improve Senyo Health prior to the start of the trial. We describe the development of Senyo Health and its therapeutic content and data collection instruments. We also describe our evaluation strategy including our measurement plan to assess implementation through a process guided by Consolidated Framework for Implementation Research methods and effectiveness through a waitlist control trial. A randomized controlled trial will occur where 30 participants are randomly assigned to immediately start the Senyo intervention compared to a waitlist control group of 30 participants who will start the active intervention after a 12-week delay. RESULTS: The Senyo Health app was launched in May 2023, and the most recent update was in August 2024. Our funding period began in September 2023 and will conclude in July 2027. This protocol defines a novel implementation strategy for leveraging a digitally native, clinical platform that enables the delivery of CoCM to target an SUD-specific patient population. Our trial will begin in June 2025. CONCLUSIONS: We present a theory of change and study design to assess the impact of a novel and patient-centered mobile app to support the SBIRT approach to SUD in primary care settings. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06743282; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT06743282. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/65693.
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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 | 0,030 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,115 | 0,015 |
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 ».