První roky mimo domov: Nechat jít a zůstat ve spojení (FYAH:LGSC)

Toto je randomizovaná kontrolovaná studie (RCT) se dvěma experimentálními podmínkami (Příručka a Příručka+) a kontrolou. Každá podmínka se bude skládat ze 450 dvojic student/rodič, přibližně polovina v kohortě 1 a polovina v kohortě 2. Účastníci budou v letech 2017 a 2018 rekrutováni z prvních tříd na Washington State University výzkumnou skupinou pro sociální rozvoj (SDRG) na adrese University of Washington. Rodiče v obou experimentálních podmínkách dostanou příručku v létě před začátkem školy. Příručka obsahuje doporučené začátky konverzace, kontrolní seznamy a aktivity, které má provést dvojka rodičů/žáků. Aktivity vycházejí z teorie sociálního a emocionálního vývoje a jsou navrženy tak, aby se zabývaly rizikovými a ochrannými faktory pro tuto věkovou skupinu při přechodu k životu nezávisle na rodičích. Příručka plus rodiče budou navíc během podzimního a jarního semestru pravidelně dostávat textové zprávy, z nichž některé jsou navrženy tak, aby je informovaly o významných univerzitních událostech (např. domácí fotbalové zápasy), o nichž je známo, že jsou vysoce rizikovými obdobími. Každá kohorta bude sledována po dobu dvou let. Rodiče vyplňují průzkumy na začátku (jaro před nástupem studentů) a v podzimním semestru. Studenti dokončují průzkumy na začátku a každý semestr během prvních dvou let ve škole.

Konkrétní cíle projektu jsou následující:

Cíl 1: Otestovat účinnost Lettting Go and Staying Connected, teoreticky vedené, vývojově zacílené a empiricky podporované příručkové intervence pro rodiče studentů přecházejících na vysokou školu. Vyšetřovatelé předpokládají, že studenti v podmínkách příručky se budou zapojovat do méně rizikového chování, včetně iniciace, užívání a zneužívání látek (alkohol, marihuana, opiáty a stimulanty na předpis) a chování rizikového z hlediska HIV/sexu. V důsledku toho budou studenti příručky také hlásit méně fyzických, emocionálních, sociálních a akademických škod. Vyšetřovatelé otestují kontrolní podmínku vs. „Pouze příručka“ a „Příručka Plus“ (vylepšená verze zásahu, která přidává strategicky načasovanou službu krátkých zpráv a/nebo e-maily určené ke zvýšení využití zásahu).

Cíl 2: Otestovat teoreticky specifikované mediační cesty mezi využitím příručky a očekávanými intervenčními změnami v rizikovém chování/souvisejících škodách. Vyšetřovatelé očekávají, že účinek příručky na výsledky žáků bude zprostředkován chováním rodičů i žáků, jak je popsáno v následující cestě: 1) Zapojení rodičů do intervence a její využití 2) Praktiky rodičů v řízení rodiny, podpora autonomie, a emocionální podpora 3) Studenti vnímané odměny za zdravé chování 4) Zdravé vztahy s rodiči a vrstevníky 5) Zdravé přesvědčení a jasné standardy vedoucí k 6) Snížení užívání návykových látek a sexuálního rizikového chování; zvýšený akademický výkon.

Cíl 3: Identifikovat specifické atributy komunikace mezi rodiči a studentem, které předpovídají užívání návykových látek studentem a chování rizikového z hlediska HIV/pohlavního styku a které se s nimi shodují. Na začátku prvního semestru budou vyšetřovatelé intenzivně zkoumat studenty během 2 období po 7 dnech, aby se dozvěděli o jejich každodenní komunikaci s rodiči a jejich každodenním rizikovém chování. Protože o komunikaci mezi rodiči a žákem v této vývojové fázi toho víme jen málo, vyšetřovatelé provedou deskriptivní a průzkumné analýzy obsahu, emočního tónu, načasování, trvání, způsobu a frekvence komunikace rodičů se svými studenty a prozkoumají, jak tyto aspekty komunikace se týká rizikového chování studentů a souvisejících škod na mezilidské i vnitřní úrovni.

SDRG má rozsáhlé zkušenosti s náborem, sběrem dat, správou dat a zabezpečením dat. Podrobný plán monitorování bezpečnosti dat vyšetřovatelů obsahuje informace o konkrétních postupech používaných k ochraně informací o účastnících. Vyšetřovatelé budou rekrutovat nedostatečně zastoupené studenty v poměru k procentu studentů Washington State University (WSU). SDRG má také rozsáhlé zkušenosti s udržením účastníků studie, v některých studiích i více než 20 let.

Čištění dat. Vyšetřovatelé provedou testy na hodnoty mimo rozsah, konzistenci mezi body měření, normalitu a vlivné odlehlé hodnoty. Vyšetřovatelé budou řešit jakékoli problémy zkreslení související s odlehlými hodnotami pomocí uznávaných technik (např. analýzy odolné vůči porušení předpokladů). Počty dichotomických proměnných užívání látek jsou často zkreslené; vyšetřovatelé použijí log transformace proměnných a vhodné analýzy (např. analýza přežití nebo Poissonova regrese) podle potřeby.

Selekce a opotřebování. Náhodný výběr studentů pro pozvání do studie by měl zajistit reprezentativní vzorek studentské populace a četné studie prokázaly schopnost výzkumného oddělení Survey Research při SDRG udržet si přes 90 % respondentů po dobu delší než 10 let. Vyšetřovatelé však budou testovat na rozdílnou účast a opotřebení a na pravděpodobnost zkreslených odhadů výsledku; v případě potřeby budou vyšetřovatelé tyto účinky modelovat a používat korekční techniky.

Variabilita v provádění a dávkování. Zejména v případě intervence, kterou si sami provádíte, nejsou implementace a dávkování rozděleny náhodně – například rodiče v intervenčních podmínkách, kteří jsou zvláště motivovaní nebo poddajní, mohou dělat všechny aktivity, zatímco ostatní si mohou vybírat. Nenáhodné rozdělení složek intervence mezi účastníky intervence mate schopnost vyvozovat kauzální závěry o efektech programu a zatemňuje mechanismy efektů programu tím, že považuje implementaci za binární událost. Kromě analýz záměru k léčbě budou vyšetřovatelé využívat nejnovější metodologické pokroky, které umožňují odhad, modelování a kontrolu výběrových efektů při implementaci pomocí bodování sklonu a inverzního vážení pravděpodobnosti.

Chybějící data. Když respondenti vynechají položky nebo vynechají jeden nebo více bodů sběru dat, chybějící údaje mohou způsobit zkreslení a zvýšit pravděpodobnost chyb typu I. Primární analytické přístupy vyšetřovatelů využívají ke správě chybějících dat Full Information Maximum Likelihood (FIML) (38). V případě nadměrného postrádání použijí vyšetřovatelé vícenásobnou imputaci .

Rodinná chyba. Vyšetřovatelé použijí souhrnné proměnné rizikového chování/poškození, ale provedou také samostatné analýzy pro každý výsledek rizika, aby poskytli jemnější pohled na jednotlivé látky, čímž se zvýší pravděpodobnost chyby 1. typu. Odpovědi na položky týkající se užívání látek budou také pravděpodobně vysoce korelované; v takových případech bývají standardní Bonferroniho korekce příliš konzervativní s vyšší pravděpodobností chyby typu 2. Postupy převzorkování (např. Statistical Analysis Software (SAS) Procedura MULTTEST) jsou výkonnější než Bonferroniho test a lze je použít pro kategorické, kontinuální a cenzurované testy dat, smíšené metody analýzy účinků mezi subjekty a longitudinální testy v rámci subjektu (15 148). V případě potřeby se použije globální statistika testu.

Analýzy: Cíl 1: K měření dopadu intervence na změnu v čase budou výzkumníci modelovat latentní růstové křivky (LGC) pro každý z předpokládaných výsledků. Nejprve budou odhadnuty nepodmíněné modely, které potvrdí očekávanou eskalaci napříč 5 vlnami dat. Vyšetřovatelé očekávají dvoufaktorový model: faktor zachycení nastavený na úrovně před testem a faktor lineárního sklonu odhadnutý s faktorem zatížení nastaveným tak, aby indikoval před testem jako zachycení a nestejné intervaly mezi průzkumy. Nelineární sklon bude odhadnut pomocí kvadratických forem pro zatížení, nicméně výzkumníci očekávají primárně lineární nárůsty ve všech 5 časových bodech. Kovariance se typicky odhaduje mezi faktory zachycení a sklonu pro kontrolu úrovní výsledku před testem. Řídicí proměnné budou přidány v dalším kroku. Nakonec bude přidáno přiřazení intervenčních skupin (ve formě 2 fiktivních proměnných) jako prediktorů střední hodnoty a rozptylu faktoru sklonu (náhodné přiřazení by mělo zabránit skupinovým vlivům na sadu zachycení při předběžném testu). Vyšetřovatelé očekávají, že tyto parametry budou odrážet významné pozitivní střední hodnoty sklonu a odchylky v nepodmíněném modelu a v minimálně podmíněném modelu. V konečných modelech se předpokládá, že intervenční fiktivní proměnné mají významný negativní vliv na průměr sklonu a rozptyl ve srovnání s kontrolním stavem, což naznačuje, že obě intervenční podmínky snížily míru eskalace rizikového chování a důsledků a také snížily variabilitu těchto výsledků. Manipulací s kódováním fiktivních proměnných pak mohou vyšetřovatelé testovat srovnání mezi H a H+ s očekáváním, že parametry H+ budou výrazně silněji negativní než parametry pro H.

Cíl 2: Předběžné analýzy záměru léčby (ANCOVA) budou provedeny na mediátorech při každém sledování, jak je popsáno u výsledků výše. Poté budou výše popsané LGC analýzy rozšířeny o zprostředkující proměnné. Před odhadem zprostředkování však bude každý mediátor modelován v průběhu času v modelu LGC, aby se určil jeho tvar (průsečík, lineární sklon a kvadratický sklon) podmíněný kontrolními proměnnými, jak je popsáno pro výsledky v Cíli 1. V případě mediátorů jsou faktory sklonu méně předvídatelné, ačkoli obecně se očekává, že tyto pozitivní faktory týkající se rodičovství a vztahu mezi rodiči a žákem budou časem klesat. Jakmile budou určeny vhodné modely změn, budou odhadnuty souběžné/paralelní procesy růstu u mediátorů a výsledky. Paralelní procesní modelování longitudinálního růstu (LGM) je technika, která se používá ke zkoumání vzájemných vztahů mezi různými vývojovými výsledky, včetně souběžného užívání drog a delikvence, u dospívajících a mladých dospělých a pro testování mechanismů účinků preventivních intervencí. V posledním kroku budou k modelům paralelních procesů přidány fiktivní proměnné stavu intervenční skupiny.

Cíl 3: Vzhledem k průzkumné povaze tohoto cíle neexistují žádné hypotézy. Všimněte si, že změny v komunikaci nejsou určeny ke zprostředkování účinků intervence. Jsou-li však nalezeny významné vztahy mezi intervenčním stavem a komunikačními opatřeními, lze provést průzkumné analýzy pouze na kontrolní skupině, aby lépe odrážely etiologické vztahy neopodstatněné možnými intervenčními vlivy. Předběžné analýzy se zaměří na popis úrovní a proměnlivosti obsahu, emocionálního tónu, načasování, trvání, režimu a frekvence a vypracování vhodných souhrnných skóre, aby tyto faktory co nejlépe odrážely na základě zpráv z průzkumů Time Line Follow Back. Analýzy latentních tříd (LCA) s maximálním odhadem pravděpodobnosti a robustními standardními chybami budou použity k prozkoumání komunikačních vzorců mezi rodiči a žáky pomocí těchto souhrnných skóre. Vyšetřovatelé odvodí empiricky založené třídy účastníků na základě obsahu, emočního tónu, načasování, trvání, režimu a frekvence. To bude zahrnovat odhad řady modelů k určení počtu jedinečných tříd, které nejlépe odpovídají datům, a to porovnáním Bayesian Information Criterion, Lo-Mendell-Rubinem upraveného testu pravděpodobnostního poměru a testu Parametric Bootstrapped Likelihood Ratio napříč modely a výběrem těch nejlepších. šetrný model, který nejlépe sedí.