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Enregistrement W4408865371 · doi:10.2196/57468

Stigma and Behavior Change Techniques in Substance Use Recovery: Qualitative Study of Social Media Narratives

2025· article· en· W4408865371 sur OpenAlexvenueno aff
Annie Chen, Lexie Chenyue Wang, Shana Johnny, Sharon Wong, Rahul K. Chaliparambil, Mike Conway, Joseph E. Glass

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésSubstance usePsychological interventionPsychologyStigma (botany)Social mediaCannabisIntervention (counseling)Behaviour changeQualitative researchContent analysisNarrativeBehavior changeAddictionSocial stigmaSocial psychologyClinical psychologyMedicinePsychotherapistPsychiatryComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Existing literature shows that persons with substance use disorder (SUD) experience different stages of readiness to reduce or abstain from substance use, and tailoring intervention change strategies to these stages may facilitate recovery. Moreover, stigma may serve as a barrier to recovery by preventing persons with SUDs from seeking treatment. In recent years, the behavior change technique (BCT) taxonomy has increasingly become useful for identifying potential efficacious intervention components; however, prior literature has not addressed the extent to which these techniques may naturally be used to recover from substance use, and knowledge of this may be useful in the design of future interventions. OBJECTIVE: We take a three-step approach to identifying strategies to facilitate substance use recovery: (1) characterizing the extent to which stages of change are expressed in social media data, (2) identifying BCTs used by persons at different stages of change, and (3) exploring the role that stigma plays in recovery journeys. METHODS: We collected discussion posts from Reddit, a popular social networking site, and identified subreddits or discussion forums about 3 substances (alcohol, cannabis, and opioids). We then performed qualitative data analysis using a hybrid inductive-deductive method to identify the stages of change in social media authors' recovery journeys, the techniques that social media content authors used as they sought to quit substance use, and the role that stigma played in social media authors' recovery journeys. RESULTS: We examined 748 posts pertaining to 3 substances: alcohol (n=316, 42.2%), cannabis (n=335, 44.8%), and opioids (n=135, 18%). Social media content representing the different stages of change was observed, with the majority (472/748, 63.1%) of narratives representing the action stage. In total, 11 categories of BCTs were identified. There were similarities in BCT use across precontemplation, contemplation, and preparation stages, with social support seeking and awareness of natural consequences being the most common. As people sought to quit or reduce their use of substances (action stage), we observed a variety of BCTs, such as the repetition and substitution of healthful behaviors and monitoring and receiving feedback on their own behavior. In the maintenance stage, reports of diverse BCTs continue to be frequent, but offers of social support also become more common than in previous stages. Stigma was present throughout all stages. We present 5 major themes pertaining to the manifestation of stigma. CONCLUSIONS: Patterns of BCT use and stigmatizing experiences are frequently discussed in social media, which can be leveraged to better understand the natural course of recovery from SUD and how interventions might facilitate recovery from substance use. It may be important to incorporate stigma reduction across all stages of the recovery journey.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,013
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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