Auswirkungen einer Sensibilisierungsintervention im Klassenzimmer auf die Nachfrage nach psychischer Gesundheitsversorgung bei Jugendlichen in Indien

Hintergrund und Begründung:

Schulen werden als strategisch wichtige Plattform zur Verbesserung des Zugangs junger Menschen zu psychischer Gesundheitsversorgung empfohlen, auch in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (Patton et al., 2016). Neben einem begrenzten Angebot an wirksamen Behandlungen wirkt sich ein geringes Bewusstsein für psychische Gesundheitsprobleme und deren Behandlung oft als Hindernis für die Suche nach Hilfe in Schulen aus. In einer Reihe von weltweit durchgeführten Studien wurde gezeigt, dass Interventionen zur Verbesserung der psychischen Gesundheitskompetenz die Nachfrage nach psychischer Gesundheitsversorgung bei jungen Menschen erhöhen, auch in Umgebungen mit geringen Ressourcen. Die Evidenz ist jedoch nicht schlüssig, da viele der bestehenden Studien mit einem hohen Bias-Risiko verbunden sind (Wei et al., 2013; Wei et al., 2015; Kutcher et al., 2016).

Formative Untersuchungen an staatlich geführten Sekundarschulen in Neu-Delhi, Indien, zeigten, dass es keine psychiatrischen Dienste gab und Jugendliche nur begrenzte Kenntnisse über die psychiatrische Versorgung hatten. Die Ermittler haben daher Sensibilisierungsmaßnahmen entwickelt, um die Überweisung an und die Aufnahme eines neu entwickelten Schulberatungsdienstes zu fördern. Diese Sensibilisierungsaktivitäten wurden sowohl für die Umsetzung in der gesamten Schule als auch auf Klassenebene entwickelt und sollen von nicht spezialisierten Beratern durchgeführt werden. Die zusätzliche Ressourceninvestition in Sensibilisierungsmaßnahmen auf Unterrichtsebene kann gerechtfertigt sein, wenn diese Komponente zu einer deutlich höheren Nachfrage führt. Diese Studie versucht daher, die zusätzliche Wirkung der Sensibilisierungssitzung im Klassenzimmer auf die Nachfrage nach Schulberatung in Neu-Delhi zu bewerten.

Diese Studie ist Teil eines größeren Forschungsprogramms namens PRIDE (PRemIum for aDolEscents). Das übergeordnete Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer transdiagnostischen, stufenweisen Intervention, die auf häufige psychische Störungen bei schulpflichtigen Jugendlichen in Indien abzielt. Die PRIDE-Interventionsarchitektur beinhaltet zwei aufeinanderfolgende psychologische Behandlungen mit zunehmender Intensität. Der erste Schritt ist eine kurze Problemlösungsintervention durch Laienberater. Jugendliche mit anhaltenden psychischen Gesundheitsproblemen werden an eine transdiagnostische Behandlung mit höherer Intensität durch Psychologen überwiesen.

Die hier beschriebene Studie ist in eine Host-Studie eingebettet, die die Wirksamkeit der Problemlösungsintervention niedriger Intensität testet. Die eingebettete Studie wird die Auswirkungen der Sensibilisierungsaktivitäten im Klassenzimmer über die Aktivitäten auf Schulebene hinaus auf die für die Gaststudie generierten Überweisungsraten bewerten.

Studiendesign und Setting:

In einem eingebetteten Rekrutierungsversuch wird ein Cluster (Klassen)-randomisiertes kontrolliertes Design mit abgestuftem Keil in 70 Klassen in sechs von der Regierung geführten Sekundarschulen in Neu-Delhi angewendet.

Zulassungskriterien: Bitte beachten Sie den Abschnitt über die Zulassung.

Interventionen: Siehe Abschnitt Interventionswaffen.

Ergebnisse: Siehe Abschnitt zu Ergebnismessungen.

Versuchsschema:

Die Studie wird über 12 Wochen durchgeführt und 70 Klassen rekrutieren. Die Empfehlungsergebnisse für die Schüler werden alle vier Wochen für diese Klassen gemeldet. Da jede Klasse durchschnittlich 50 Teilnehmer hat, wird die Studie rund 3400 Studenten während der gesamten Testdauer von 12 Wochen begleiten.

Jede Klasse wechselt in 4-wöchigen Abständen (ausgenommen Ferien und Prüfungspausen) über 2 Stufen vom Kontrollzustand in den Interventionszustand. Während der ersten 4 Wochen werden nur Sensibilisierungsmaßnahmen auf Schulebene durchgeführt. In den nächsten 4 Wochen (erster Schritt) erhalten 35 zufällig ausgewählte Klassen (Sequenz 1) die Unterrichtssensibilisierungsintervention. In der letzten 4-Wochen-Periode (zweiter Schritt) erhalten die verbleibenden 35 Klassen (Sequenz 2) die Unterrichtssensibilisierungsintervention. Zeitpläne für die Sensibilisierung in den zugewiesenen Klassen werden den Schulen im Voraus mitgeteilt, um den Zugang zu gewährleisten.

Leistungsberechnung:

Wir haben unsere Leistungsberechnung auf einen Vergleich innerhalb eines Zeitraums für ein abgestuftes Keildesign (Thompson et al., 2018) unter Verwendung des Stata-Pakets „clustersampsi“ gestützt. Basierend auf Pilotdaten erwarteten wir Überweisungsraten von 5 % bzw. 15 % unter den Kontroll- bzw. Interventionsbedingungen mit einem Intra-Cluster-Korrelationskoeffizienten (ICC) von 0,124. Unter Verwendung dieser Parameter hat eine Stichprobengröße von 70 Klassen (durchschnittliche Klassengröße von 50 Schülern) eine Trennschärfe von 92 %, um einen Unterschied von 10 Prozentpunkten (bei Behandlung des Ergebnisses als binomiale Variable) bei einem Signifikanzniveau von 0,05 zu erkennen.

Datensammlung:

Das primäre Ergebnis (Überweisungsrate) wird aus den von Forschern in jeder Schule geführten Überweisungsprotokollen zusammengestellt. Empfehlungsdaten werden über jeden 4-Wochen-Zeitraum aggregiert. Sekundäre Ergebnisse in Bezug auf die Eignung und die klinischen Merkmale von Studenten, die an die Gaststudie überwiesen werden, werden aus dem Stärken- und Schwierigkeiten-Fragebogen (SDQ; Goodman et al., 2000) abgeleitet.

Statistische Analyse:

Die grundlegenden Merkmale der teilnehmenden 70 Klassen, einschließlich Klassengröße und Geschlechterzusammensetzung, werden beschrieben und auf systematische Unterschiede zwischen den beiden Sequenzen hin untersucht. Das primäre Ergebnis wird mithilfe von verallgemeinerten Schätzungsgleichungen (GEE) mit robusten Standardfehlern analysiert. GEE ist eine empfohlene Methode für die Analyse von randomisierten, kontrollierten Stufenkeil-Cluster-Studien, die populationsgemittelte Wirkungen der Exposition unter den Studienbedingungen liefert (Barker et al., 2016). GEE ermöglicht eine Längsschnittanalyse von Daten, ohne auf vollständig spezifizierte Zufallseffektmodelle zurückzugreifen, und kann sowohl auf kontinuierliche als auch auf kategoriale Ergebnisse angewendet werden (Liang und Zeger, 1986). Es liefert sowohl Parameterschätzungen als auch Standardfehler, die für das Clustering von Daten korrigiert werden und trotz Fehlspezifikationen in der Korrelationsstruktur konsistent sind. Für diesen Versuch wird das Clustering von Daten auf Klassenebene spezifiziert. Die Analyse der sekundären und explorativen Ergebnisse wird ebenfalls unter Verwendung der GEE-Methode durchgeführt. Die Sensitivitätsanalyse wird nur anhand eines „Vergleichs innerhalb eines Zeitraums“ von Daten aus dem zweiten Zeitraum durchgeführt (Thompson et al., 2018). Es wird keine Zwischenanalyse vorgenommen.

Prozessevaluation:

Wir werden eine deskriptive Analyse quantitativer Prozessdaten durchführen, um potenzielle Quellen für Variationen bei der Implementierung von Interventionsverfahren zu untersuchen.