Einsamkeit während strenger und aufgehobener sozialer Distanzierungsprotokolle gegen die COVID-19-Pandemie

Hypothesen und Forschungsfragen:

Die Hypothesen (Hs) und explorativen Forschungsfragen der vorliegenden Studie waren:

H1: Die Aufhebung der sozialen Distanzierungsprotokolle ist mit einer geringeren Einsamkeit verbunden. Sondierungsfrage 1. Wie hoch ist der Anteil, der eine verlässliche Veränderung der Einsamkeit zeigt? Explorationsfrage 2. Welche Assoziationen bestehen zwischen den stabilen (demografischen) Faktoren Alter, Geschlecht, Bildungsniveau, Zivilstand, Beschäftigungsstatus, psychiatrischer Diagnosestatus und Flüchtlingsstatus mit der Veränderung der Einsamkeit von T1 zu T2? H2: Von den psychologischen Faktoren werden ein höheres Niveau bei T1 und eine geringere Verringerung von T1 bis T2 bei Sorgen um den Arbeitsplatz und/oder die Wirtschaft, Sorgen um die Gesundheit (Gesundheitsangst), maladaptive mentale und verhaltensbezogene Bewältigung sowie negative und positive Metakognitionen mit weniger assoziiert sein Verringerung der Einsamkeit von T1 bis T2, über den Einfluss bereits bestehender stabiler Risikofaktoren hinaus.

Explorative Frage 3. Welche potenziellen Schutzwirkungen haben die Ausübung neuer positiver Aktivitäten zu Hause, das Erleben der Natur und die Durchführung von Aerobic-Übungen? Das heißt, hängt ein höheres Niveau bei T1 und eine stärkere Zunahme dieser Aktivitäten von T1 bis T2 mit einer stärkeren Verringerung der Einsamkeit von T1 bis T2 zusammen? H3: Mehr Einsamkeit bei T1 wird mit einer geringeren Verringerung depressiver und Angstsymptome von T1 bis T2 verbunden sein. Eine geringere Verringerung der Einsamkeit von T1 bis T2 geht mit einer geringeren Verringerung der Symptome im gleichen Zeitraum einher. Da Variablen im Zusammenhang mit Einsamkeit die Beziehung zwischen Einsamkeit und psychopathologischen Symptomen verfälschen können, werden die Variablen, die signifikante Assoziationen für Hypothese 2 und 3 zeigen, kontrolliert. Die psychiatrische Diagnose wird jedoch nicht als Kontrollvariable berücksichtigt, da der T1-Wert der Depressions- und Angstsymptome kontrolliert wird.

Studiendesign und Teilnehmer Das Design ist eine longitudinale Beobachtungsumfrage der allgemeinen erwachsenen norwegischen Bevölkerung während der COVID-19-Pandemie. Teilnahmeberechtigt sind alle Personen ab 18 Jahren, die in Norwegen leben und daher identischen Distanzierungsprotokollen unterliegen und eine informierte Einwilligung zur Teilnahme an der Studie erteilen. Die strengen Distanzierungsprotokolle wurden in Norwegen am 12. März 2020 eingeführt und die erste Datenerfassung in diesem Zeitraum wurde bereits durchgeführt. Sie dauerte sieben Tage und lag zwischen dem 31. März 2020 und dem 7. April 2020. Daher wurden die strengen Protokolle sowohl in den zwei Wochen vor der Datenerfassung als auch während der Datenerfassungswoche konstant gehalten. Darüber hinaus hat die Regierung in diesem Zeitraum keine neuen Informationen zu Änderungen der Distanzierungsprotokolle vorgelegt, sodass die Erwartungseffekte konstant blieben. Ab dem 15. Juni werden die meisten strengen Distanzierungsprotokolle in Norwegen aufgehoben, und der Zeitraum der Aufhebung der Distanzierungsprotokolle wird ab diesem Datum festgelegt. Die Datenerfassung erfolgt aus der Stichprobe, die Daten in der ersten Sammlung bereitstellt (N = 10.084), beginnend eine Woche nach den Hebedaten, d. h. ab dem 22. Juni. Die Erhebung dauert so lange, bis genügend Daten gesammelt wurden, jedoch nicht länger als drei Wochen.

Die ethische Genehmigung der Studie wurde vom Regionalkomitee für Ethik in der medizinischen und Gesundheitsforschung und vom norwegischen Zentrum für Forschungsdaten (Referenznummern: 125510 bzw. 802810) erteilt, wo das Studienprotokoll und der Analyseplan vor der Datenerfassung genehmigt wurden. Die Studie wird in Übereinstimmung mit den Richtlinien der Stellungnahme „Strengting the Reporting of Observational Studies in Epidemiology“ (STROBE; Von Elm et al., 2007) durchgeführt. Das vorab registrierte Protokoll für eine Studie zur Einsamkeit basierend auf der ersten T1-Datenerfassung finden Sie unter Clinicaltrials.gov (Kennung: NCT04365881). Die Studie ist Teil des norwegischen COVID-19, Mental Health and Adherence Project (Ebrahimi, Hoffart & Johnson, 2020).

Verfahren Die Umfrage wurde systematisch online verbreitet, um der erwachsenen Bevölkerung die gleichen Chancen zur Teilnahme an der Studie zu bieten. Das Verbreitungsverfahren umfasste Informationen über die Umfrage durch Ausstrahlung auf nationalen, regionalen und lokalen Nachrichtenkanälen und die Bereitstellung der Online-Umfrage für eine zufällige Auswahl norwegischer Erwachsener auf Facebook. Das Verbreitungsverfahren wird an anderer Stelle ausführlich beschrieben (Ebrahimi et al., 2020).

Die Stoppregel für die erste Datenerfassung sollte sicherstellen, dass die Protokolle zur sozialen Distanzierung zwei Wochen vor und in der Woche während des Datenerfassungszeitraums konstant gehalten wurden, und um Erwartungseffekte zu kontrollieren, indem die Datenerfassung sofort gestoppt wird, sobald Informationen über bevorstehende Informationen vorliegen Änderungen der Protokolle wurden vorgenommen. Die zweite Datenerfassung beginnt eine Woche nach Aufhebung der Social-Distancing-Protokolle (22. Juni) und dauert drei Wochen.

Inferenzkriterien Angesichts der großen Stichprobengröße in dieser Studie definieren die Forscher vorab ihr Signifikanzniveau: p < 0,001, um die Signifikanz zu bestimmen.

Stichprobengröße und Aussagekraft Die Stichprobengröße T1 umfasste 10.084 Teilnehmer und ermittelte die Aussagekraft für die gestellten Fragen. Für die vorliegende Studie werden alle diese Teilnehmer gemäß dem Studienplan zur Teilnahme an T2 eingeladen.

Statistische Analysen Wiederholte Umfragen wie die vorliegende weisen typischerweise viele Ausfälle und fehlende Daten auf. Daher werden wir gemischte Modelle anstelle von gepaarten t-Tests, ANOVAs mit wiederholten Messungen und der gewöhnlichen Regression der kleinsten Quadrate verwenden, um die Daten zu analysieren. Gemischte Modelle verwenden die Maximum-Likelihood-Schätzung, den modernsten Ansatz zum Umgang mit fehlenden Daten (Schafer & Graham, 2002). Insbesondere wenn Daten zufällig fehlen, was in unserer Umfrage wahrscheinlich ist, liefern gemischte Modelle unvoreingenommenere Ergebnisse als die anderen Analysemethoden (O'Connel et al., 2017).

In vorläufigen Analysen und für jede der abhängigen Variablen (ULS-8, PHQ-9, GAD-7) wurde die Kombination aus Zufallseffekten und Kovarianzstruktur der Residuen ermittelt, die die beste Anpassung für das „leere“ Modell (das Modell ohne) ergibt Es werden feste Prädiktoren außer dem Achsenabschnitt ausgewählt. Das Informationskriterium (AIC) von Akaike wird verwendet, um die Passform verschiedener Modelle zu vergleichen. Modelle, die eine Reduzierung des AIC um mehr als 2 ergeben, werden als besser angesehen (Burnham & Anderson, 2004). Zum Einsatz kommt das Programm SPSS 25.0 (IBM Corp, 2018).

Zunächst wird H1 über die Abnahme von ULS-8 getestet, indem ULS-8 als abhängige Variable in einem Modell verwendet wird, das die Zeit (T1 = 0, T2 = 1) als Prädiktor verwendet. Zweitens werden demografische Gruppenvariablen als Prädiktoren hinzugefügt. Drittens werden die T1-Niveaus der Sorgen um den Arbeitsplatz und/oder die Wirtschaft, die Sorge um die Gesundheit (Gesundheitsangst), die maladaptive mentale und verhaltensbezogene Bewältigung sowie negative und positive Metakognitionen als konstante Kovariaten hinzugefügt, zusammen mit den Wechselwirkungen dieser konstanten Kovariaten mit der Zeit . Diese Interaktionen stellen Tests von H2 über die Kovariaten dar, die Veränderungen in der Einsamkeit vorhersagen. Schließlich werden die T2-Niveaus der Sorgen um den Arbeitsplatz und/oder die Wirtschaft, die Sorge um die Gesundheit (Gesundheitsangst), die maladaptive mentale und verhaltensbezogene Bewältigung sowie negative und positive Metakognitionen als konstante Kovariaten hinzugefügt, zusammen mit den Wechselwirkungen dieser konstanten Kovariaten mit der Zeit . Diese Interaktionen stellen Tests von H2 über die Änderung der Kovariaten von T1 bis T2 dar, die eine Änderung der Einsamkeit von T1 bis T2 vorhersagen.

Um den Einfluss des Ausmaßes und der Veränderung der Einsamkeit auf die Veränderung von Depression und Angst (H3) zu analysieren, werden Depression und Angst als abhängige Variablen in zwei gemischten Modellen verwendet, wobei zunächst die Wechselwirkung von Zeit mit Einsamkeit bei T1 und dann die Wechselwirkung von Zeit mit Einsamkeit untersucht wird Einsamkeit bei T2 als Kovariaten. Die Haupteffekte dieser Variablen werden ebenso einbezogen wie alle wesentlichen Begriffe aus den Analysen der Einsamkeit als abhängige Variable.

Zuverlässige Veränderungen der Einsamkeit werden anhand der Formel von Jacobson und Truax (1991) bewertet. Die statistischen Analysen wurden im Programm SPSS 25.0 (IBM Corp, 2018) durchgeführt.

Sensitivitätsanalysen Sensitivitätsanalysen werden durchgeführt, nachdem eine Zufallsstichprobe von Teilnehmern ausgewählt wurde, um den Anteil der Untergruppen in der erwachsenen norwegischen Bevölkerung widerzuspiegeln.