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Enregistrement W7117711682 · doi:10.2196/75132

Integrating a Brief Behavioral Intervention Into Case Management for Mothers With Perinatal Substance Use Disorder: Nonrandomized Pilot Feasibility Study

2025· article· en· W7117711682 sur OpenAlexvenueno aff
Amritha Bhat, Mary Curran, Mary Jane Lohr, Haley Smith, Brittany Blanchard, Susan A. Stoner, Therese M. Grant, Nancy K. Grote

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWashington State University
Mots-clésCase managementPsychological interventionIntervention (counseling)Mental healthRandomized controlled trialContingency managementSubstance usePerinatal periodPilot trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Perinatal substance use disorders (SUD) are frequently comorbid with depression, anxiety, and posttraumatic stress disorder (PTSD), contributing to adverse maternal and child outcomes. Access to integrated mental health support within existing SUD service frameworks is limited, particularly for pregnant and parenting individuals facing socioeconomic and psychosocial instability. Promoting Healthy Families (PHF) is a brief behavioral intervention designed for delivery by case managers serving high-risk perinatal populations with substance use within programs such as Parent Child Assistance Program (PCAP). Objective: This study aimed to evaluate the feasibility of integrating PHF into intensive case management for pregnant and postpartum clients with at-risk perinatal substance use, and to assess preliminary outcomes of measures of maternal depression, anxiety, and PTSD symptoms. Methods: In this nonrandomized pilot study (April 2018-September 2021), eligible clients were allocated to either PCAP alone (control) or to PHF delivered within PCAP (intervention). Case managers completed an anonymous feasibility survey addressing ease of delivery and fit with their workflow. Participating clients completed the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), Generalized Anxiety Disorder-7 Scale, and PTSD (posttraumatic stress disorder) Checklist (PCL-6) at baseline and at 4, 6, and 12 months. Data collection overlapped with the COVID-19 pandemic, which affected service access and delivery. Results: CMs and 1 program supervisor (n=10) reported that PHF was feasible to deliver within PCAP, and respondents indicated clients benefited somewhat (70%) or a lot (30%). Most (70%) noted an increase in workload and recommended additional supervision and training. The pilot study enrolled 58 clients (29 PHF+PCAP and 29 PCAP), with 60% (35/58) completing all follow-up assessments. While differences between groups over time were not statistically significant, changes were in the predicted direction for PHQ-9 and PCL-6 scores. Symptom improvement rates were high: In the PHF+PCAP group, 85% (25/29) showed ≥5-point decreases in PHQ-9 scores, 68% (20/29) had ≥6-point decreases in Generalized Anxiety Disorder-7 Scale scores, and 93% (27/29) had ≥5-point decreases in PCL-6 scores. Conclusions: PHF can be feasibly delivered within an existing intensive case management program for perinatal SUD, with early signals of mental health improvement across both intervention and control groups. Future adequately powered randomized controlled trials should investigate the effectiveness of brief behavioral interventions within perinatal SUD case management programs, optimal delivery timing, and the potential to enhance mental health care integration for high-risk perinatal populations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,372 · 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'étudeEssai non randomisé
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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