Verbesserung der Behandlungsdienste für den Drogenkonsum, um die Zahl der Schulabbrecher zu verringern und die Inanspruchnahme ambulanter Behandlungen bei aufstrebenden Erwachsenen zu verbessern (P2P)

Aufstrebende Erwachsene (EAs; Alter 18-25) haben höhere Raten von Substanzgebrauchsstörungen als jede andere Altersgruppe und wurden von der Opioidkrise besonders hart getroffen. EAs zeigen auch eine schlechte Einhaltung von Gesundheitsprogrammen im Zusammenhang mit Drogenkonsumdiensten, mit höheren Abbrecherquoten und einer geringeren Inanspruchnahme von Diensten als jede andere Altersgruppe. Diese schlechte Einhaltung führt zu verheerenden Folgen, einschließlich fortgesetztem Substanzkonsum, Inhaftierung und Überdosierung. Darüber hinaus tragen hohe Abbrecherquoten dazu bei, dass die Kosten für die Behandlungssysteme in die Höhe schnellen, was auf akutere Serviceanforderungen, teure Inanspruchnahme von Diensten und lange Wartelisten zurückzuführen ist. Kostengünstige Strategien, die darauf abzielen, die Therapieadhärenz bei Substanzkonsumdiensten zu verbessern und die auf die einzigartigen Entwicklungsbedürfnisse von EAs zugeschnitten sind, sind ein dringender Bedarf. Darüber hinaus ist wenig über Risikofaktoren für den Schulabbruch bekannt, die für diese Altersgruppe spezifisch sind, was effektive Systemreaktionen auf dieses signifikante Problem behindert.

Gleichzeitig nutzen Suchdienstsysteme zunehmend Peer-Recovery-Supports (PRS; d. h. paraprofessionelle Fachkräfte, die „lebende Erfahrung“ mit Suchtproblemen haben), um die Behandlungsergebnisse zu verbessern, ohne dass erhebliche zusätzliche Kosten entstehen. Die von PRS bereitgestellten Dienste wurden jedoch nicht speziell darauf zugeschnitten, EA-Ausfälle zu reduzieren, und nur wenige wurden überhaupt streng getestet. Die aktuelle Studie wird eine innovative EA-spezifische Verbesserung der Dropout-Prävention zu üblichen Behandlungsdiensten evaluieren, die von PRS in gemeinschaftsbasierten Behandlungskliniken für Substanzgebrauch bereitgestellt wird (Ziel 1). Die Ermittler werden ein randomisiertes Stufenkeil-Cluster-Design anwenden, was dazu führt, dass jede Klinik eine longitudinale Phase der üblichen Dienste und eine longitudinale Phase zur Verhinderung von Ausfällen hat. Die beiden Phasen werden anhand von objektiven Daten aus klinischen Diagrammen hinsichtlich der EA-Abbruchraten und der Servicenutzung verglichen.