mHealth-app voor het veranderen van alcoholgebruik bij Native American Indian People in Alaska (CIRCLE)

Southcentral Foundation (SCF) heeft een lange geschiedenis van betrokkenheid van belanghebbenden en erkent dat betrokken patiënten informatie zoeken, samenwerken met zorgverleners en eerder gezonde keuzes en ziektespecifiek zelfmanagementgedrag vertonen. SCF heeft kwalitatieve methoden gebruikt om de veranderende behoeften van patiënten te identificeren en eraan te voldoen. Voortbouwend op het werk in Aim 1 en Aim 2, waarin patiëntfeedback werd gegeven over zowel de Connections-app als de beoogde meetinstrumenten, omvat het werk in dit Aim onder meer het testen van een aangepaste versie van de app met SCF-patiënten.

De Connections-app ondersteunt individuen bij herstel door terugval te verminderen en prosociale betrokkenheid te bevorderen. Met de app kunnen mensen hun nuchterheid volgen, nieuwe herstelvaardigheden leren, behandelplannen volgen, herinneringen instellen, een dagboek bijhouden over hun herstel en nuttige video's en getuigenissen ontdekken via een uitgebreide bronnenbibliotheek. De app heeft ook een "herstelhulpknop" die kan worden ingedrukt wanneer de deelnemer dringende hulp nodig heeft. Voorbeelden van Connections-inhoud zijn motiverende gesprekken, meditaties, sprekers over verslavingsherstel, stressmanagement en woedebeheersing. Het onderzoeksteam voegde extra cultureel betekenisvolle inhoud, afbeeldingen, muziek, video's, herstelhulpmiddelen en getuigenissen toe. Connections maakt gebruik van een HIPAA- en HITRUST-compatibel interactief peer-platform, waarmee gebruikers elkaar privéberichten kunnen sturen en/of kunnen deelnemen aan groepschats. De onderzoekers zullen de mogelijkheden voor massaberichten en groepschats van de app gebruiken om deelnemers te betrekken bij gefaciliteerde discussies die in overeenstemming zijn met het beleid, de diensten en de behandelingsfilosofieën van SCF. Het studieteam zal aanvullende onderwerpen toevoegen, zoals nuchterheid, veranderingen in levensstijl, culturele inhoud en modules voor het opbouwen van vaardigheden op basis van de Community Reinforcement Approach.

Deelnemers wordt gevraagd de app minimaal 3 maanden te gebruiken, met een follow-up van 6 maanden. Deelname aan het onderzoek is geheel vrijwillig en vertrouwelijk. De onderzoekers zijn van plan niet meer dan 125 AN/AI-volwassenen te rekruteren die aangeven hun alcoholgebruikspatroon te willen veranderen. De onderzoekers zullen trachten op zodanige wijze bij SCF te rekruteren dat er voldoende vertegenwoordiging is van in de steden en op het platteland wonende klant-eigenaren. Individuen kunnen al dan niet betrokken zijn bij of een geschiedenis hebben van behandelingsdiensten specifiek voor alcoholgebruiksstoornissen. De onderzoekers hebben geen toegang tot de medische dossiers van klant-eigenaren voor wervingsdoeleinden. De onderzoekers zijn ook van plan om na zes maanden maximaal 25 deelnemers te interviewen en kwalitatieve gegevens te verzamelen over hun ervaringen met het gebruik van de app.

Data-analyseplan:

Interviews worden woordelijk getranscribeerd en geanonimiseerd voorafgaand aan analyse. Transcripten worden gevalideerd op juistheid en geüpload naar ATLAS.ti voor gegevensbeheer en codering, met categorische demografische informatie. Leden van het kwalitatieve onderzoeksteam voeren analyses uit in vier iteratieve stappen: (1) zich vertrouwd maken met de gegevens, (2) a priori en opkomende codes genereren of toepassen op de gegevens, (3) zoeken naar thematische patronen, en (4) zoeken naar demografische patronen. Consistentie wordt gehandhaafd door middel van een gedeeld codeboek, teamcodering van geselecteerde transcripties en regelmatige vergaderingen om discrepanties te bespreken en op te lossen.

Gegevensanalyse van de haalbaarheid en aanvaardbaarheid van de Connections-app omvat beschrijvende statistieken van het aantal interacties met de app en het totale aantal dagen dat de app is geopend. Bivariate beschrijvende statistiek zal worden gebruikt om verschillen in haalbaarheid te onderzoeken op basis van demografische gegevens en basiswaarnemingen.

Data-analyse voor enquêtegegevens omvat beschrijvende statistieken en mixed effects-modellering om rekening te houden met de correlatie van herhaalde metingen binnen klant-eigenaardeelnemers voor kwaliteit van leven, alcoholgebruik en -problemen, zelfeffectiviteit in nuchterheid en stadia van verandering voltooid in samenwerking met onze externe adviseurs. Als onderdeel van deze analyse zullen gegevens worden geëvalueerd op selectiebias en meetfouten of misclassificatiebias die veelvoorkomende uitdagingen zijn bij herhaalde metingen en longitudinale datasets voor de volksgezondheid.