Aplikace mHealth pro změnu užívání alkoholu u indiánů z Aljašky (CIRCLE)

Southcentral Foundation (SCF) má za sebou dlouhou historii zapojení zainteresovaných stran a uznává, že angažovaní pacienti vyhledávají informace, spolupracují s poskytovateli a je u nich pravděpodobnější, že projeví zdravé volby a chování při samostatném řízení specifickém pro určité onemocnění. SCF používá kvalitativní metody k identifikaci a uspokojení měnících se potřeb pacientů. V návaznosti na práci v cíli 1 a cíli 2, které poskytly zpětnou vazbu pacientům jak o aplikaci Connections, tak o zamýšlených nástrojích pro měření, bude práce v tomto cíli zahrnovat testování upravené verze aplikace s pacienty s SCF.

Aplikace Connections podporuje jednotlivce v rekonvalescenci snížením recidivy a podporou prosociální angažovanosti. Aplikace umožňuje lidem sledovat jejich střízlivost, učit se novým dovednostem zotavení, sledovat léčebné plány, nastavovat připomenutí, deník o svém uzdravení a objevovat užitečná videa a svědectví prostřednictvím rozsáhlé knihovny zdrojů. Aplikace má také „tlačítko nápovědy pro obnovení“, které lze stisknout, kdykoli účastník potřebuje naléhavou pomoc. Příklady obsahu Connections zahrnují motivační rozhovory, meditace, řečníky pro zotavení ze závislosti, zvládání stresu a zvládání hněvu. Studijní tým přidal další kulturně smysluplný obsah, grafiku, hudbu, videa, nástroje pro obnovu a posudky. Connections používá interaktivní peer platformu kompatibilní s HIPAA a HITRUST, která uživatelům umožňuje soukromě si posílat zprávy a/nebo se účastnit skupinových chatů. Vyšetřovatelé využijí možnosti aplikace pro hromadné zasílání zpráv a skupinový chat, aby zapojili účastníky do usnadněných diskusí, které jsou v souladu se zásadami, službami a filozofií léčby SCF. Studijní tým přidá další témata, jako je střízlivost, změny životního stylu, kulturní obsah a moduly pro budování dovedností založené na přístupu k posílení komunity.

Účastníci budou požádáni, aby aplikaci používali po dobu nejméně 3 měsíců s následným 6měsíčním sledováním. Účast ve studii bude zcela dobrovolná a důvěrná. Vyšetřovatelé plánují naverbovat ne více než 125 dospělých AN/AI, kteří hlásí touhu změnit své vzorce užívání alkoholu. Vyšetřovatelé se pokusí získat ve SCF nábor takovým způsobem, aby měli odpovídající zastoupení od městských a venkovských zákazníků-vlastníků. Jednotlivci mohou nebo nemusí být zapojeni do léčebných služeb specificky pro poruchy související s užíváním alkoholu nebo mít v minulosti takové služby. Vyšetřovatelé nebudou mít přístup k lékařským záznamům zákazníků-vlastníků pro účely náboru. Vyšetřovatelé také plánují po 6 měsících vyslechnout až 25 účastníků a shromáždit kvalitativní údaje o jejich zkušenostech s používáním aplikace.

Plán analýzy dat:

Rozhovory budou doslovně přepsány a budou před analýzou zbaveny identifikace. Přepisy budou ověřeny z hlediska přesnosti a nahrány na ATLAS.ti pro správu dat a kódování s kategorickými demografickými informacemi. Členové kvalitativního výzkumného týmu provedou analýzu ve čtyřech opakovaných krocích: (1) seznámení se s daty, (2) generování nebo aplikace apriorních a emergentních kódů na data, (3) hledání tematických vzorů a (4) hledání demografických vzorců. Konzistence bude udržována prostřednictvím sdílené kódové knihy, týmového kódování vybraných přepisů a pravidelných schůzek k projednání a vyřešení nesrovnalostí.

Analýza dat proveditelnosti a přijatelnosti aplikace Connections bude zahrnovat popisnou statistiku počtu interakcí s aplikací a celkový počet dní, kdy byla aplikace přístupná. Dvourozměrné deskriptivní statistiky budou použity k prozkoumání rozdílů v proveditelnosti podle demografie a základního pozorování.

Analýza dat pro údaje z průzkumu bude zahrnovat deskriptivní statistiky a modelování smíšených efektů, které zohlední korelaci opakovaných měření kvality života, konzumace alkoholu a problémů, vlastní účinnosti ve střízlivosti a fází změn dokončených ve spolupráci s našimi účastníky. externí konzultanti. V rámci této analýzy budou data vyhodnocena z hlediska výběrového zkreslení a chyb měření nebo zkreslení nesprávné klasifikace, což jsou běžné problémy v opakovaných měřeních a dlouhodobých souborech údajů o veřejném zdraví.