Naši kolegové – posílení a navigační podpora (OP-ENS)

Účelem této studie je vyhodnotit předběžnou účinnost a sociální platnost OP-ENS (Naši vrstevníci – posílení a podpora navigace). 12měsíční intervence peer health navigator zpívat návrh klinické studie na vzorku dospělých příjemců Medicaid s tělesným postižením žijících v komunitě.

Účastníci budou náborováni prostřednictvím komunitních a klinických sítí a prověřováni z hlediska způsobilosti. Účastníci budou náhodně rozděleni buď do intervenčních nebo obvyklých pečovatelských skupin. Účastníkům intervenční skupiny bude přiřazen vyškolený peer zdravotní navigátor (který je zároveň osobou s tělesným postižením). Pomocí strukturovaného procesu identifikace bariér, stanovení cílů a plánování akcí budou peer zdravotní navigátoři spolupracovat s účastníky, aby pomohli řešit jejich potřeby a obavy týkající se zdravotní péče, včetně takových věcí, jako je komunikace mezi pacientem a poskytovatelem, doprava, přístup k trvalému lékařskému vybavení. Je důležité si uvědomit, že peer zdravotní navigátoři nejsou poskytovateli zdravotní péče a neposkytují lékařské nebo zdravotní rady. Účastníci intervenční studie jsou požádáni, aby se během studijního období setkávali se svým peer zdravotním navigátorem alespoň jednou měsíčně. Pro podporu účasti na této intervenci jsou do protokolu studie začleněny progresivní mikropobídky. Pro podporu rovnováhy je pro obvyklou pečovatelskou skupinu vytvořen podobný mikropobídkový plán.

Sběr dat – Všichni účastníci, bez ohledu na skupinové přiřazení, budou dotazováni ve 3 časových bodech (základní stav, 6 měsíců, 13 měsíců) pomocí self-reportových měření přístupu ke zdravotní péči, kvality a výsledků, stejně jako měření sociální podpory a pacienta. aktivace. Sběrači dat budou zaslepeni vůči skupinovému přiřazení a nebudou zapojeni do realizace intervence OP-ENS.

Analýza dat - Vyšetřovatelé použijí model smíšených účinků s použitím každého výsledku studie jako časově proměnlivé závislé proměnné a léčebné skupiny (PHN vs. obvyklá péče) jako hlavního fixního účinku. Základní charakteristiky včetně rasy/etnické příslušnosti, pohlaví a socioekonomického statusu budou zadány jako časově invariantní kovariáty, pokud budou pozorovány rozdíly ve výchozích skupinách (i přes randomizaci). Zachycení objektu bude modelováno jako náhodný efekt. Nulová hypotéza bude zamítnuta, pokud bude pozorován významný účinek interakce skupina*čas. Vyšetřovatelé předpokládají, že PHN bude mít příznivější sklon trajektorie výsledků studie než odpovídající kontrolní skupina. Pro každou hypotézu bude provedena post-hoc analýza k posouzení rozdílu v každé výsledné proměnné mezi dvěma skupinami v různých časových bodech. Smíšené modely poběží pomocí PROC MIXED od SAS 9.3 (Cary, NC). Metodou odhadu bude maximální věrohodnost (ML). Různé kovarianční struktury (regresivní prvního řádu, složená symetrie, toeplitz, variační složky, nestrukturované) budou pečlivě prozkoumány a porovnány pro nejlepší přizpůsobení modelu, Akaike's Information (AIC) a Bayesian Information Criteria (BIC). Tyto statistiky jsou funkcemi pravděpodobnosti protokolu a lze je porovnávat mezi modely. Vzhledem k tomu, že chybějící údaje jsou v longitudinální studii nevyhnutelné, budou hodnoty tam, kde je to možné, imputovány buď pomocí náhrady průměrné (mediánové) nebo formálních imputačních postupů, jako je EM algoritmus, pokud chybějící údaje jsou MCAR (chybějící zcela náhodně) nebo MAR (chybějící náhodně). Pokud chybějící data jsou NMAR (nechybějí náhodně), přístup "směs vzorů" se použije k výpočtu "váženého průměru" parametrů, které jsou spojeny s chybějícími údaji, aby se odhadlo, jaká by data byla.