„Sociální přijetí mezi vrstevníky a muskuloskeletální bolest u dospívajících“

Jen málo studií zkoumalo sociální faktory ve spojení s muskuloskeletální bolestí u adolescentů, jako je vnímaná akceptace vrstevníky. Dospívání je zranitelné období života, kdy jsou důležité vztahy s vrstevníky pro rozvoj sociálních, emocionálních a behaviorálních dovedností. Sociální vztahy byly v předchozích studiích spojeny s několika zdravotními výsledky. Tato studie si proto klade za cíl zjistit, zda sociální akceptace mezi vrstevníky souvisí s muskuloskeletální bolestí u adolescentů.

Výzkumné otázky jsou:

1. Existuje významná souvislost mezi vnímanou sociální akceptací mezi vrstevníky během prvního ročníku střední školy a přetrvávající bolestí MSK o dva roky později u adolescentů?
2. Je psychická tíseň modifikátorem účinku vztahu mezi vnímanou sociální akceptací mezi vrstevníky během prvního ročníku střední školy a bolestí MSK o dva roky později u adolescentů?

Metoda:

Jedná se o prospektivní kohortovou studii využívající data ze studie Fit Futures (FF). Studenti z prvního ročníku střední školy byli na začátku zařazeni do Fit Futures 1 (FF1) a o dva roky později byli sledováni do Fit Futures 2 (FF2). Studenti odpovídali na obsáhlý dotazník zahrnující biologické, psychologické a sociální proměnné. Během školních hodin také absolvovali měření výšky a hmotnosti.

Základní charakteristiky budou extrahovány z FF1 s údaji shromážděnými v období 2010-2011. Budou prezentovány a porovnány základní charakteristiky adolescentů, kteří se zúčastnili studie, a adolescentů, kteří byli ztraceni ve sledování. Informace o věku, pohlaví, socioekonomickém stavu rodičů (SES) a indexu tělesné hmotnosti (BMI) budou použity k popisu studijního vzorku a jako potenciální zmatky.

Společenská akceptace mezi vrstevníky byla měřena pěti otázkami z revidované norské verze Profil sebepojetí pro dospívající; stupnice pro sociální kompetence a psychologický stres byla měřena pomocí Hopkinsova seznamu symptomů-10.

Statistické analýzy:

Všechny statistické testy budou oboustranné a budou uvedeny nominální p-hodnoty. Všechny intervaly spolehlivosti (CI) budou hlášeny jako 95 %. Budou provedeny předběžné analýzy četností, chybějících dat a normality. Předpoklad normální distribuce bude zkoumán pomocí histogramů a QQ grafů. Normálně rozdělená data budou popsána s průměry a standardními odchylkami (SD), zkreslená data budou prezentována s mediány a rozsahy. Kategorická data budou vykazována jako počty a procenta. Všechny statistické analýzy budou provedeny pomocí statistického softwaru SPSS (SPSS Inc, Chicago, IL, USA).

Účastníci s chybějícími údaji o výsledku budou z analýz vyloučeni. Chybějící údaje o proměnné expozice budou řešeny vícenásobnými imputacemi, pokud chybějící údaje nejsou velmi nízké (<10 %). Vypočte se dvouletá míra výskytu u účastníků, kteří na začátku neuvádějí žádnou bolest MSK a rozvine se u nich přetrvávající bolest MSK během období sledování, prezentovaná jako procento s 95% CI.

Logistická regrese:

Hlavní analýzy budou provedeny na vzorku adolescentů, kteří na začátku neuvádějí žádnou přetrvávající bolest MSK. Sekundární analýzy budou provedeny v celém vzorku bez ohledu na stav bolesti na začátku. Binární logistická regrese bude provedena se sociálním přijetím mezi vrstevníky jako expozicí a přetrvávající bolestí MSK jako výsledkem. Pohlaví a chronické nemoci budou zahrnuty jako matoucí.

Moderační analýzy:

Analýza moderování bude provedena tak, jak je popsáno Hayesem, s použitím makro modelu PROCESS 1 v SPSS. V analýze bude zahrnuta sociální akceptace jako expozice, bolest MSK jako výsledek a psychologický stres jako možný modifikátor účinku. Pohlaví a chronické nemoci budou zahrnuty jako matoucí. Regresní koeficienty a OR budou uvedeny v obrázcích a tabulkách. Intervaly spolehlivosti pro modifikátor efektu budou konstruovány s použitím bootstrap metody s korekcí zkreslení s 5000 bootstrap vzorky.

Další analýzy:

Budou provedeny analýzy předčasného ukončení, aby se prozkoumalo možné zkreslení opotřebení porovnáním základních charakteristik mezi účastníky ztracenými při sledování a respondenty při sledování. Chí-kvadrát test bude použit pro srovnání kategoriálních proměnných, nezávislý výběrový t-test pro srovnání normálně rozdělených spojitých proměnných a Mann-Whitney U test pro srovnání dat se zkresleným rozdělením.