Der psychische Gesundheitszustand der Allgemeinbevölkerung während der COVID-19-Pandemie und sein Zusammenhang mit der Einhaltung staatlich initiierter nicht-pharmakologischer epidemiologischer Interventionen (NPIs)

Diese Studie zielt darauf ab, das Ausmaß häufiger psychopathologischer Symptome (d. h. Depressionen und generalisierte Angstzustände) in einer Allgemeinbevölkerung während der strengen sozial distanzierten, von der Regierung initiierten nicht-pharmakologischen Interventionen (NPIs) im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie zu untersuchen. Die Studie versucht auch, die Prädiktoren für generalisierte Angstzustände und depressive Symptome sowie Prädiktoren für die Adhärenzrate bei staatlich initiierten nicht-pharmakologischen epidemiologischen Interventionen (NPIs) zu untersuchen.

Das Ziel des Projekts ist:

• Informieren Sie die Politik, die Öffentlichkeit, Wissenschaftler und Gesundheitspraktiker über die psychologischen Zusammenhänge der von der Regierung initiierten Maßnahmen im Zusammenhang mit COVID-19.
• Bereitstellung einer Grundlage für politische Entscheidungsträger und Angehörige der Gesundheitsberufe, um Interventionen einzusetzen, die die breite Öffentlichkeit vor möglicherweise erhöhten psychologischen Stressoren, Leiden und Funktionsstörungen während der gesellschaftlichen Bewältigung der Pandemie schützen.
• Helfen Sie den politischen Entscheidungsträgern, die Zusammenhänge zwischen demografischen Variablen und psychologischen Symptomen und der Adhärenz besser zu verstehen, indem Sie ein erstes Verständnis der Adhärenzquoten vermitteln, die dazu beitragen können, der Gesellschaft aus epidemiologischer Sicht bei der Bekämpfung des COVID-19-Virus zu helfen, indem Faktoren gefördert werden, die die Adhärenz erhöhen.

Hypothesen im Zusammenhang mit der allgemeinen Psychopathologie - Symptomniveaus bei Depressionen und Angstzuständen

1. H1: Maßnahmen zur sozialen Distanzierung im Zusammenhang mit der Pandemie (NPIs) sind mit erhöhten depressiven und generalisierten Angstsymptomen in der Allgemeinbevölkerung verbunden, wie durch Vergleiche mit Prävalenzraten von GAD und Depressionen aus anderen Benchmark-Studien mit ähnlichen Stichproben während Zeiten ohne Pandemie gezeigt wurde .

   Exploratorisch: Untersuchen Sie die Unterschiede im Ausmaß depressiver und generalisierter Angstsymptome in verschiedenen demografischen Untergruppen der Stichprobe.

2. H2: Die demografischen Variablen Geschlecht, Alter, Beziehungsstatus und Bildungsniveau werden signifikante Prädiktoren für Psychopathologie (d. h. Depression und Angst) sein, wobei Frauen stärkere Symptome aufweisen, jüngere Erwachsene und Alleinstehende schwerwiegendere Symptome aufweisen und Personen mit höherem Bildungsniveau zeigt weniger schwere Symptome von Angst und Depression. Das Vorhandensein einer selbstberichteten psychologischen Diagnose ist ein signifikanter Prädiktor für Depressions- und Angstsymptome, wobei diejenigen, die eine Diagnose angeben, voraussichtlich stärkere Symptome von Angst und Depression aufweisen.
3. H3: Unfreiwilliger Arbeitsplatzverlust und Autonomiefrustration werden signifikant höhere Psychopathologieniveaus vorhersagen, wobei diejenigen, die ihren Arbeitsplatz unfreiwillig verlieren, und diejenigen, die einen Mangel an Autonomie verspüren, ein höheres Maß an Angst und Depression melden.
4. H4: Wahrgenommene Kompetenz, ausreichender Informationszugang und Stress in Bezug auf eine längere Isolationsperiode werden die Psychopathologie signifikant vorhersagen, wobei die ersteren beiden mit niedrigeren Symptomniveaus und die letzteren mit stärkeren Symptomen verbunden sind.
5. H5: Höheres Bewältigungsverhalten, wie z. B. positive Dinge zu tun, die sonst nicht getan werden; Natur erleben; sowie körperliche Aktivität werden mit geringeren Angstzuständen und depressiven Symptomen in Verbindung gebracht.

Hypothesen zur Einhaltung von staatlich initiierten nicht-pharmakologischen Interventionen

1. H1: Angesichts früherer Faktoren im Zusammenhang mit der Einhaltung früherer Pandemien, wie z. B. Zugang zu Informationen und Vertrauen in die eigene Regierung, prognostizieren die Ermittler hohe Raten der Einhaltung von staatlich initiierten nicht-pharmakologischen Maßnahmen (d. h. die meisten Befragten werden sich fast an NPIs halten). jeden Tag), in Norwegen, wo sowohl die öffentlichen Mittel als auch das Vertrauen in die Regierung hoch sind.
2. H2: Die demografischen Variablen Geschlecht, Alter, Bildungsniveau und Beschäftigungsstatus sind signifikante Prädiktoren für die Einhaltung von NPIs, wobei Frauen, ältere Erwachsene und Personen mit höherem Bildungsniveau höhere Einhaltungsraten aufweisen, während diejenigen, die derzeit beschäftigt sind, niedrigere Raten der Einhaltung.
3. H3: Selbstgewählte vs. angewiesene soziale Distanzierung und Altruismus werden signifikante Prädiktoren für die Einhaltung von NPIs sein, wobei diejenigen, die sich selbst entscheiden, sich zu distanzieren, niedrigere Einhaltungsraten aufweisen, und diejenigen mit hohen Werten für Altruismus höhere Einhaltungsraten aufweisen.
4. H4: Die situativen Variablen ausreichender Zugang zu Informationen und Schwierigkeiten, von zu Hause aus zu arbeiten, sind signifikante Prädiktoren für die Einhaltung, wobei erstere mit höheren Einhaltungsraten und letztere mit niedrigeren Einhaltungsraten verbunden sind.
5. H5: Gesundheitsangst, Angst vor der Ansteckung wichtiger anderer Personen und Angst vor Ansteckung anderer sind mit höheren Adhärenzraten verbunden.

Exploratorisch: Zusätzlich werden die Ermittler explorativ untersuchen, ob die folgenden Variablen mit den Adhärenzraten zusammenhängen, nämlich; Depressionslevel, GAD-Level, ob man vermutet, mit dem COVID-19-Virus infiziert zu sein, und sich Sorgen über die verlängerte Dauer von NPIs machen.

Multiple lineare Regression wird verwendet, um theoretisierte Prädiktoren in drei multiplen Regressionsanalysen zu bewerten mit: 1) depressiven Symptomniveaus als DV; 2) Generalisierte Angstsymptome als DV; und die letzte multiple Regressionsanalyse mit 3) Einhaltungsgraden als DV.

Spezifische Prädiktoren für erhöhte depressive Werte und spezifische Hypothesen für die multiple Regression:

1. Geschlecht: Frauen berichten über höhere depressive Werte, wie durchgängig in der psychopathologischen Literatur zu finden ist (Nolen-Hoeksema, 2001; Thayer et al., 2003).
2. Alter: Jüngere Probanden berichten von schlechteren psychischen Gesundheitssymptomen als ältere Probanden, wie zuvor in einer großen epidemiologischen skandinavischen Studie festgestellt wurde (z. B. Molarius et al., 2009).
3. Beziehung/Familienstand: Personen in einer Beziehung werden weniger depressive Symptome erfahren, wie frühere Studien gezeigt haben (z. B. LaPierre, 2009; Zhang & Li, 2010). Es wurde berichtet, dass Verheiratetsein im Vergleich zu Single ein geringeres Risiko für die meisten psychischen Störungen bei beiden Geschlechtern hat (z. B. Scott et al., 2010).
4. Bildungsniveau: Ein niedrigeres Bildungsniveau ist mit vermehrten depressiven Symptomen verbunden (Lorant et al., 2003; Molarius & Granström, 2018).
5. Unfreiwilliger Arbeitsplatzverlust im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie und unabhängig davon, ob jemand derzeit beschäftigt ist oder nicht: Unfreiwilliger Arbeitsplatzverlust wird mit einem höheren Maß an depressiven Symptomen in Verbindung gebracht, wie in anderen Studien hervorgehoben wurde (z. B. Gallo et al., 2006; Kim & Knesebeck , 2016). Dies basiert ferner auf der Hypothese von The Economic Stress, wonach der Verlust des Arbeitsplatzes mit vermehrten Symptomen psychischer Störungen in Verbindung gebracht wurde (z. B. Castalano & Dooley, 1983).
6. Mangel an Autonomie: Basierend auf der Selbstbestimmungstheorie von Deci und Ryan gehen die Forscher davon aus, dass Autonomy Frustration depressive Symptome signifikant vorhersagen wird, wobei häufigere Berichte über Autonomy Frustration mit einem höheren Maß an depressiven Symptomen verbunden sind. Daher werden diejenigen, die sich freiwillig sozial distanzieren, weniger nachteilige psychische Symptome erfahren.
7. Wahrgenommene Kompetenz: Basierend auf der Assoziation von Kompetenz und Symptomen von Depressionen und Angstzuständen (z. B. Tindall & Curtis, 2019) stellen die Forscher die Hypothese auf, dass die selbst wahrgenommene Kompetenz das depressive Niveau signifikant vorhersagt, wobei ein höheres Maß an wahrgenommener Kompetenz mit einem niedrigeren depressiven Niveau assoziiert ist Symptome.
8. Ausreichender Zugang zu Informationen: In Übereinstimmung mit früheren Erkenntnissen (z. B. Brooks et al., 2020) stellen die Forscher die Hypothese auf, dass ein ausreichender Zugang zu Informationen ein wichtiger Schutz vor psychischer Belastung ist, und sagen voraus, dass ein ausreichender Zugang zu Informationen mit einem geringeren Grad an psychischer Belastung verbunden sein wird depressive Symptome.
9. Stressoren im Zusammenhang mit der Dauer der nicht-pharmakologischen Pandemiemaßnahmen: Da Stress aufgrund längerer Isolations- und Quarantänezeiten mit einer schlechteren psychischen Gesundheit in Verbindung gebracht wurde (z. B. Brooks et al., 2020), stellen die Forscher diese Variable als signifikanten Prädiktor für Depressionen auf Ebenen, bei denen erhöhter Stress aufgrund einer längeren Zeit der sozialen Distanzierung mit einem höheren Maß an depressiven Symptomen einhergeht.

10. Psychologische Diagnose: Da die Art des Erhaltens einer Diagnose gemäß dem DSM das gleichzeitige Auftreten mehrerer Symptome innerhalb eines Symptom-Clusters (d. h. einer Störung) beinhaltet, möchten die Ermittler die psychologische Diagnose in der multiplen Regression kontrollieren, wo die Ermittler Erwarten Sie, dass die psychologische Diagnose ein signifikanter Prädiktor für depressive Ebenen ist, wobei diejenigen, die eine Diagnose melden, ein größeres Maß an depressiven Symptomen zeigen.

    Die folgenden etablierten drei Schutzvariablen werden auch in die multiple Regressionsanalyse einbezogen:

11. Körperliche Aktivität
12. Natur erfahren
13. Positive Dinge tun, die während der Zeit der sozialen Distanzierung nicht anders getan werden.

Spezifische Prädiktoren für erhöhte generalisierte Angstniveaus und spezifische Hypothesen für die multiple Regression:

1. Geschlecht: Die Forscher stellten die Hypothese auf, dass das Geschlecht ein signifikanter Prädiktor für GAD ist, wobei Frauen mit höheren Scores von GAD-Symptomen assoziiert sind, wie in anderen epidemiologischen Studien hervorgehoben wurde (z. B. Grant et al., 2007; Hunt et al., 2002).
2. Alter: Jüngere Probanden berichten von schlechteren psychischen Gesundheitssymptomen als ältere Probanden, wie zuvor von ähnlichen großen epidemiologischen skandinavischen Studien festgestellt wurde (z. B. Molarius et al., 2009).
3. Beziehung/Familienstand: Die Ermittler gehen davon aus, dass eine Beziehung mit einer Abnahme der generalisierten Angstsymptome verbunden ist, wie an anderer Stelle festgestellt wurde (z. B. Scott et al., 2010).
4. Bildungsgrad: Die Forscher stellen die Hypothese auf, dass Bildung ein signifikanter Prädiktor für generalisierte Angstsymptome ist, wobei ein höherer Bildungsgrad mit verringerten GAD-Symptomen assoziiert ist, wie in anderen epidemiologischen Studien in Norwegen festgestellt wurde (Bjelland et al., 2008).
5. Unfreiwilliger Arbeitsplatzverlust im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie, unabhängig davon, ob jemand derzeit beschäftigt ist oder nicht: Unfreiwilliger Arbeitsplatzverlust führt zu verstärkten GAD-Symptomen, basierend auf früheren Erkenntnissen zu Arbeitslosigkeit und Angstsymptomen (z. B. Westman, 2004) und basierend auf der Hypothese von The Economic Stress , wo der Verlust des Arbeitsplatzes mit vermehrten Symptomen psychischer Störungen in Verbindung gebracht wurde (z. B. Castalano & Dooley, 1983).
6. Mangel an Autonomie: Basierend auf der Selbstbestimmungstheorie von Deci und Ryan stellen die Forscher die Hypothese auf, dass Autonomy Frustration depressive Symptome signifikant vorhersagen wird, wobei höhere Berichte über Autonomy Frustration mit einem höheren Grad an generalisierten Angstsymptomen verbunden sind. Daher werden diejenigen, die sich freiwillig sozial distanzieren, weniger nachteilige psychische Symptome erfahren.
7. Wahrgenommene Kompetenz: Basierend auf der Assoziation von Kompetenz und Symptomen von Depressionen und Angstzuständen (z. B. Tindall & Curtis, 2019) stellen die Forscher die Hypothese auf, dass die selbst wahrgenommene Kompetenz das allgemeine Angstniveau signifikant vorhersagen wird, wobei ein höheres Maß an wahrgenommener Kompetenz mit einem niedrigeren Maß an Angst verbunden ist generalisierte Angstsymptome.
8. Ausreichender Zugang zu Informationen: In Übereinstimmung mit früheren Erkenntnissen (z. B. Brooks et al., 2020) stellen die Forscher die Hypothese auf, dass ein ausreichender Zugang zu Informationen ein wichtiger Schutz vor psychischer Belastung ist, und sagen voraus, dass ein ausreichender Zugang zu Informationen mit einem geringeren Grad an psychischer Belastung verbunden sein wird depressive Symptome.
9. Stressoren im Zusammenhang mit der Dauer der nicht-pharmakologischen Pandemiemaßnahmen: Da Stress aufgrund längerer Isolations- und Quarantänezeiten mit einer schlechteren psychischen Gesundheit in Verbindung gebracht wurde (z. B. Brooks et al., 2020), stellen die Forscher diese Variable als signifikanten Prädiktor für generalisiert auf Angstniveaus, bei denen erhöhter Stress aufgrund einer längeren Zeit der sozialen Distanzierung mit einem höheren Maß an generalisierten Symptomen verbunden ist.

10. Psychologische Diagnose: Da die Art des Erhaltens einer Diagnose gemäß dem DSM das gleichzeitige Auftreten mehrerer Symptome innerhalb eines Symptom-Clusters (d. h. einer Störung) beinhaltet, möchten die Ermittler die psychologische Diagnose in der multiplen Regression kontrollieren, wo die Ermittler Erwarten Sie, dass die psychologische Diagnose ein signifikanter Prädiktor für generalisierte Angstzustände ist, wobei diejenigen, die eine Diagnose melden, ein größeres Maß an generalisierten Angstsymptomen aufweisen.

    Die folgenden etablierten drei Schutzvariablen werden auch in die multiple Regressionsanalyse einbezogen:

11. Körperliche Aktivität
12. Natur erfahren
13. Positive Dinge tun, die während der Zeit der sozialen Distanzierung nicht anders getan werden.

Spezifische Prädiktoren für Adhärenz und spezifische Hypothesen für die multiple Regression:

1. Geschlecht: In Übereinstimmung mit früheren Erkenntnissen, die geschlechtsspezifische Unterschiede bei der Einhaltung und Konformität mit Regeln aufzeigen (z. B. Cooper, 1979; Costa et al., 2001; Weisberg et al., 2011), nehmen die Forscher an, dass die Compliance-Raten bei Frauen im Vergleich höher sein werden zu Männern. Es gab gemischte Beweise in Bezug auf demografische und beschäftigungsbezogene Merkmale in Bezug auf die Einhaltung (Webster et al., 2020).
2. Alter: Die Forscher gehen davon aus, dass ältere Erwachsene höhere Compliance-Raten zeigen werden, was mit früheren Erkenntnissen zur allgemeinen Risikowahrnehmung und altersbedingten Unterschieden in der Risikobereitschaft übereinstimmt (z. B. Rolison et al., 2013).
3. Bildungsniveau: In Übereinstimmung mit früheren Studien (z. B. Hakes & Viscusi, 2004), in denen festgestellt wurde, dass ein höheres Bildungsniveau mit einer genaueren Risikowahrnehmung verbunden ist, gehen die Forscher davon aus, dass diejenigen mit höherer Bildung in der Stichprobe mit höheren Adhärenzraten in Verbindung gebracht werden .
4. Altruismus: Altruismus wurde als potenziell wichtige Variable in Bezug auf die Steigerung der Therapietreue theoretisiert (z. B. Brooks et al., 2020; Webster et al., 2020). Die Ermittler gehen von der Hypothese aus, dass Altruismus ein signifikanter Prädiktor für die Einhaltung ist, wobei ein höheres Maß an Altruismus mit einem höheren Maß an Einhaltung verbunden ist.
5. Selbstgewählte versus angewiesene soziale Distanzierung: Die Forscher gehen von der Hypothese aus, dass diejenigen, die sich entschieden haben, sich selbst zu distanzieren, im Gegensatz zu denen, die angewiesen wurden, sich in Quarantäne oder Isolation zu befinden, eine geringere Adhärenz aufweisen, wie in einer früheren Studie zu SARS berichtet wurde (z. B. DiGiovanni et Al., 2004).
6. Beschäftigungsstatus: In Übereinstimmung mit früheren Erkenntnissen aus der SARS-Pandemie, die von Porten et al. (2006) stellen die Ermittler die Hypothese auf, dass der aktuelle Beschäftigungsstatus (ob die Personen arbeiten oder nicht) mit der Adhärenz zusammenhängen, wobei diejenigen, die arbeiten, eine geringere Adhärenz zeigen.
7. Ausreichender Zugang zu Informationen: Die Ermittler gehen davon aus, dass Berichte über ausreichenden Zugang zu Informationen ein Prädiktor für die Compliance sind, wobei ein höheres Maß an berichtetem Zugang zu Informationen mit einem höheren Maß an Compliance verbunden ist, wie in anderen Studien festgestellt wurde (Braunack-Mayer et al., 2013; Hsu et al., 2006; Webster et al., 2020).
8. Stressoren im Zusammenhang mit der Dauer der nicht-pharmakologischen Pandemiemaßnahmen: Exploratorisch. Die Ermittler werden explorativ untersuchen, wie die Belastung durch eine längere Dauer von Pandemiemaßnahmen mit dem Grad der Einhaltung zusammenhängt.
9. Schwierigkeiten bei der Arbeit von zu Hause aus: Die Ermittler gehen davon aus, dass diejenigen, die es schwierig finden, von zu Hause aus zu arbeiten, eine geringere Einhaltung zeigen.
10. Übertragung anderer: Es wurde früher festgestellt, dass der Glaube, andere zu übertragen, die Adhärenzraten erhöht (DiGiovanni et al., 2004). Die Ermittler gehen davon aus, dass diese Überzeugung ein signifikanter Prädiktor für die Einhaltung ist, wobei ein höherer Grad an Überzeugung mit einem höheren Grad an Einhaltung verbunden ist.
11. Angst vor einer Ansteckung des Lebensgefährten mit dem Virus: Die Forscher gehen davon aus, dass die Angst vor einer Ansteckung des Lebensgefährten mit dem Virus mit einer höheren Adhärenz verbunden sein wird, basierend auf der evolutionären Verwandtschaftsselektionstheorie (Hamilton, 1964), die den Wunsch zu schützen und zu gewährleisten beinhaltet das Überleben der nächsten Familie und Verwandten.
12. Gesundheitsangst: Die Ermittler gehen davon aus, dass diejenigen mit Gesundheitsangstsymptomen höhere Compliance-Raten melden werden.
13. Depression: Explorative. Die Ermittler zielen darauf ab, GAD-Spiegel und ihre Beziehung zur Adhärenz in der Probe explorativ zu untersuchen.
14. GAD: Erkundend. Die Ermittler zielen darauf ab, depressive Ebenen und ihre Beziehung zur Adhärenz in der Stichprobe explorativ zu untersuchen.
15. Verdacht auf Covid: Einige Studien (z. B. Teh et al., 2012) haben ergeben, dass Personen die Quarantäne unterbrechen, um einen Arzt aufzusuchen, da sie eine ansteckende Krankheit vermuten. Es könnte auch möglich sein, dass Personen mit Verdacht auf COVID zu Hause bleiben. Die Ermittler haben also keine spezifische Hypothese in Bezug auf die Richtung, sondern nur, dass der Verdacht auf COVID ein signifikanter Prädiktor für die Einhaltung sein wird.

Die Teilnehmer wurden gebeten, eine Reihe validierter Fragebögen auszufüllen, darunter demografische Variablen, psychologische Symptome, situationsbedingte Faktoren im Zusammenhang mit den Folgen des COVID-19-Virus, Persönlichkeitsmerkmale und Variablen der psychologischen Bedürfnisse, Überzeugungen und Ängste im Zusammenhang mit COVID-19 B. Einhaltung von staatlich initiierten nicht-pharmakologischen epidemiologischen Maßnahmen (NPIs), in zufälliger Reihenfolge. Einige Fragebögen werden als Ganzes gegeben, während andere Fragen eine theoretisch motivierte Auswahl von Elementen aus validierten Fragebögen enthalten, mit dem Ziel, topologische Überschneidungen zu vermeiden. Diese Studie ist Teil eines „The Norwegian COVID-19, Mental Health and Adherence Project“, das mehrere Studien umfasst. Um die Teilnehmer nicht mit langen Fragebögen zu überfordern und zu belasten, und aufgrund der erwähnten empirischen Bedenken hinsichtlich topologischer Überschneidungen (d Projekt) in einigen Skalen mit großen Item-Inhaltsüberschneidungen wurden einzelne Items theoriegeleitet von drei unabhängigen klinischen Psychologen und klinischen Spezialisten für Erwachsenenpsychopathologie ausgewählt.

Die Datenerhebung begann während des Zeitraums mit der strengsten und gleichen Anzahl von staatlich initiierten nicht-pharmakologischen Interventionen (NPIs) in Norwegen, und die Datenerhebung wurde eingestellt, sobald diese NPIs geändert oder neue Informationen über NPIs hinzugefügt wurden. Die Daten enthalten eine direkt identifizierbare Variable (Kontaktinformationen) für Teilnehmer gemäß dem Gesetz über die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der EU, die den Teilnehmern die Möglichkeit geben soll, ihre Daten auf Anfrage löschen zu lassen. Die Daten werden daher auf einem sicheren Server der Universität Oslo aufbewahrt und erst nach Anonymisierung abgerufen. Stoppregel für die Datenerhebung: Stoppregel: 1) Sofort, wenn von der Regierung initiierte NPIs geändert werden oder neue Informationen über NPIs gegeben werden (um kognitive Variablen zu kontrollieren) und/oder 2) sobald die Studie genügend Teilnehmer erreicht hat, die der Aussagekraftanalyse ( 10000 Teilnehmer).

Maßnahmen (wie oben unter spezifischen Hypothesen erwähnt):

PHQ-9; GAD-7; Einhaltung der acht von der Regierung initiierten NPIs in Norwegen; demographische Variablen (Geschlecht; Alter; Beziehungs-/Familienstand; Erwerbsstatus; Bildungsgrad); Situationsvariablen im Zusammenhang mit Covid-19 (Ob der Befragte aufgrund der Folgen von Covid-19 seinen Arbeitsplatz verloren hat; ausreichender Zugang zu Informationen; Stress/Sorge darüber, dass NPI länger andauert; ob es eine eigene Entscheidung ist, zu Hause zu bleiben/sozial isoliert zu sein oder war angewiesen, sich in Quarantäne/Isolation zu begeben; Verdacht auf COVID; Angst, andere zu übertragen; Angst, dass wichtige andere Personen mit COVID infiziert werden; Schwierigkeiten, von zu Hause aus zu arbeiten); Personenmerkmalsvariablen (Autonomiefrustration; wahrgenommene Kompetenz); und ob man eine psychologische Diagnose hat oder nicht; Schutzfaktoren (körperliche Aktivität; positive Dinge tun, die sonst nicht gemacht werden; Natur erleben).

Die Ergebnisvariablen sind PHQ-9; GAD-7; und Gesamtpunktzahl der Adhärenzniveaus gegenüber den NPIs. Die anderen Variablen sind Prädiktoren dieser drei Ergebnisvariablen. Bitte sehen Sie oben (Abschnitt Hypothesen) genau nach, welche Prädiktoren zu welcher Ergebnisvariablen gehören.

Indizes:

Bei einem akzeptablen Cronbach-Alpha (Cronbach-Alpha >= 0,7) werden die Ermittler vier Variablen kombinieren, die Gesundheitsangst und Todesangst im Zusammenhang mit COVID-19 messen.

Inferenzkriterien

Angesichts der großen Stichprobengröße in dieser Studie definieren die Forscher ihr Signifikanzniveau im Voraus:

p < 0,001, um signifikant zu bestimmen.

Schätzung der Stichprobengröße:

Das erwähnte „Norwegian COVID-19, Mental Health and Adherence Project“ umfasst mehrere Studien, von denen einige einen komplexen Systemansatz (Netzwerkanalyse) beinhalten. Diese multivariaten Analysen erfordern große Stichproben, und die Leistungsanalyse wurde entsprechend durchgeführt. Gemäß den Leitlinien zur Leistungsanalyse von Fried & Cramer (2017) wird empfohlen, dass die Anzahl der Teilnehmer mindestens dreimal so groß ist wie die Anzahl der geschätzten Parameter. Konservativere Empfehlungen von Roscoe (1975) für multivariate Forschung empfehlen jedoch eine Stichprobengröße, die zehnmal größer ist als die Anzahl der geschätzten Parameter. Mit den konservativeren Schätzungen von Roscoe umfasste eine optimale Stichprobengröße daher etwas mehr als 10000 Personen. Gemäß der oben erwähnten Stoppregel würden die Ermittler aufgrund der Wichtigkeit, die NPI-Variable konstant zu halten, die Datensammlung stoppen, selbst wenn die Ermittler das Ziel N nicht erhalten. Glücklicherweise wurde während eines Zeitraums mit identischen NPIs über die Zeit hinweg eine ausreichende Stichprobe erreicht Land.

So wurden die Teilnehmer erreicht:

Zu den Teilnehmern gehört die allgemeine Bevölkerung von Erwachsenen (Alter >= 18) aus allen Regionen (d. h. Bezirken) Norwegens, die Chancengleichheit und die Wahrscheinlichkeit einer Teilnahme an der Studie haben.

Angesichts der Zeitsensibilität des Projekts und des strengen und zeitaufwändigen Prozesses, um eine Genehmigung für den Zugriff auf Registerdaten zu erhalten, beantragten die Ermittler keinen Zugriff auf Registerdaten (z. B. Adresse, Telefon oder E-Mails der allgemeinen Bevölkerung). Da ein solcher Datenzugriff in Norwegen sehr streng und reguliert ist und der Zeitrahmen eines solchen Antrags die Variation einer wichtigen Variablen hätte umfassen können, die die Ermittler konstant halten wollten (nämlich identische NPIs (nicht-pharmakologische Interventionen), die über den Zeitrahmen angewendet wurden). der Datenerhebung). Daher beantragten die Ermittler keine Registerdaten, versuchten aber dennoch, eine Wahrscheinlichkeitsstichprobe durch die unten erläuterten Mittel zu erhalten. Die Ermittler erreichten die allgemeine norwegische Bevölkerung systematisch auf die folgenden sechs Arten, mit dem Ziel, der gesamten erwachsenen Bevölkerung die gleiche Chance zu geben, an der Umfrage teilzunehmen:

1. Durch Ausstrahlung auf dem wichtigsten nationalen Nachrichtensender Norwegens, der zum Zeitpunkt der Ausstrahlung fast 1,1 Millionen Zuschauer hatte.
2. Verwendung von Facebook Business Advertising, bei dem die Ermittler allen erwachsenen norwegischen Facebook-Nutzern (3,6 Millionen; 85 % der norwegischen erwachsenen Bevölkerung) die gleiche Chance boten, der Umfrage auf zufällige Weise ausgesetzt zu werden. Die Umfrage erreichte eine zufällige Auswahl von fast 180 000 der erwachsenen Bevölkerung.
3. Ausstrahlung der Umfrage über nationale und regionale Radiosender im ganzen Land
4. Ausstrahlung der Umfrage über lokale Radiosender im ganzen Land
5. Verwendung einer überregionalen Zeitung, um die Teilnehmer über die Umfrage zu informieren
6. Verwendung regionaler und lokaler Zeitungen, um Teilnehmer in allen Regionen und Bezirken Norwegens zu erreichen.

Nur die Facebook-Anzeigen allein erreichten eine Zufallsstichprobe von 85 % der erwachsenen Bevölkerung Norwegens (eine Bevölkerung von 3,6 Millionen auf Facebook von 4,2 Millionen Erwachsenen im Land). Die Ermittler argumentieren, dass die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass die Umfrage die restlichen 15 % nicht auf Facebook, sondern über die 5 anderen Kanäle – einschließlich des nationalen Nachrichtensenders von Norwegen mit 1,1 Millionen Zuschauern zum Zeitpunkt der Ausstrahlung, sowie regional und lokale Zeitungen. Da mindestens eine der derzeitigen Kontaktmethoden das zufällige Erreichen von Teilnehmern aus der gesamten erwachsenen Bevölkerung Norwegens beinhaltet, beurteilen die Ermittler die Stichprobentechnik als gleichbedeutend mit der des Zugangs zu Registerdaten, was einfach das Gleiche beinhalten würde (Auswahl eine zufällige Gruppe von Teilnehmern), mit dem Unterschied, dass die Teilnehmer die freiwillige Umfrage in ihrem physischen Postfach und nicht digital erhalten. Sowohl die derzeit verwendete digitale Methode als auch die häufiger verwendete physische Methode (Registrierungsdaten) beinhalten eine freiwillige Teilnahme, also nicht unbedingt unterschiedliche Rücklaufquoten. Folglich beinhalten beide beteiligten Techniken eine zufällige Ansprache der Teilnehmer, und die Ermittler beurteilen die vorliegende Stichprobentechnik als vergleichbar mit der zufälligen Stichprobenziehung mit Registerdaten.

Statistische Modelle:

Es werden drei multiple Regressionsanalysen durchgeführt; eine mit PHQ-9; der zweite mit GAD-7; und die dritte Gesamtpunktzahl der Einhaltung von NPIs als abhängige Variable. Spezifische Prädiktoren für jede dieser drei multiplen Regressionsanalysen sind oben aufgeführt (Hypothesenabschnitt). Multikollinearität und andere Annahmen werden überprüft; wenn die Multikollinearitätsannahme verletzt wird (wenn VIF > 5 und Toleranz < 0,2; Hocking, 2003; O'Brian, 2007), zum Beispiel aufgrund von Variablen, die sich aufgrund potenzieller topologischer Überlappungen überschneiden können oder nicht (z. B. Gesundheitsangst und GAD). Symptome) werden die Ermittler Gesundheitsängste aus dem Modell entfernen. Da die Forscher das Problem der topologischen Überlappung jedoch in der Planung der Studie durch ein Diskussionspanel mit klinischen Experten angegangen und theoriegeleitet behandelt haben, erwarten die Forscher solche Probleme bei Multikollinearität nicht.

Deskriptive Statistiken mit Häufigkeitstabellen einschließlich N, Mittelwerten und Standardabweichungen und andere deskriptive Standardstatistiken werden die Hypothese bezüglich des allgemeinen Ausmaßes von Depressions- und Angstsymptomen sowie der Adhärenzraten untersuchen. Die Hypothese bezüglich höherer Psychopathologien (d. h. depressiver und Angstsymptome) während der COVID-19-Pandemie wird überprüft, indem der Anteil verglichen wird, der die Grenzwerte für PHQ-9 und GAD-7 erfüllt (jeder Grenzwert = 10 , wie in anderen Studien gefunden) mit Benchmark-Studien aus ähnlichen Populationen in Zeiten ohne Pandemie. GAD-7 wurde in Norwegen validiert, wo sich herausstellte, dass der Cut-off niedriger war als der in anderen Ländern gefundene Cut-off (d. h. GAD-7-Cut-off = 8 in Norwegen, während er in anderen Ländern 10 beträgt; (Johnson , Ulvenes, Øktedalen & Hofart, 2019). Da in unserer Population validierte Benchmark-Studien existieren, werden die Forscher folglich den norwegischen Cut-off für GAD-7 verwenden, aber auch die gemeinsamen Cut-off-Proportionsergebnisse melden (d. h. Cut-off = 10).

Transformationen Abhängig vom Grad der Schiefe im Vergleich zu theoretischen Möglichkeiten und Interpretationen werden Variablen in ihrem ursprünglichen und validierten Format gemäß der empfohlenen Praxis bewertet, solange dies möglich ist. Da diese Studie psychopathologische Werte in einer allgemeinen Population (und nicht in einer klinischen Population) untersucht, erwarten die Forscher verzerrte Daten zu depressiven und Angstzuständen (wobei die meisten Personen geringe Angst- und Depressionsniveaus melden). Angesichts der Validierung dieser Fragebögen (z. B. PHQ-9 und GAD-7), von denen theoretisch und empirisch (d. h. Validierungsstudien) angenommen wird, dass sie genaue Depressions- und Angstniveaus liefern, ist es möglicherweise weder theoretisch noch empirisch sinnvoll, die Daten zu transformieren. obwohl die Ermittler eine Schiefe erwarten. In ähnlicher Weise erwarten die Ermittler aufgrund der erwähnten Faktoren wie Ressourcen zur Verbreitung von Informationen sowie des Vertrauens der Regierung in Norwegen (siehe oben im Hypothesenabschnitt) auch eine Schiefe in der Gesamtpunktzahl der Einhaltung, wobei die meisten Personen eine hohe Einhaltung zeigen. Diese Schräglage ist zu erwarten. Folglich werden die Ermittler versuchen, diese Variablen in ihrem ursprünglichen und validierten Format gemäß der empfohlenen Praxis zu bewerten, solange dies im Hinblick auf statistische Annahmen möglich ist. Wenn dies jedoch im Hinblick auf die statistischen Annahmen hinter den Analysen nicht möglich ist, kann eine Transformation (z. B. Quadratwurzel oder Log-Transformationen) erforderlich sein, um intervallbasierte Methoden anzuwenden. Obwohl die in dieser Studie geplanten parametrischen Tests robust gegenüber Schiefe sind, werden die Ermittler in jedem Fall den Grad der Schiefe untersuchen und dies anhand der Annahmen und Analysen bewerten, bevor sie die geeignete Analyse auswählen. Die vorregistrierten und geplanten Analysen beinhalten multiple Regression, solange die Annahmen erfüllt sind.

Explorative Analysen:

Die Ermittler werden explorativ die Unterschiede im Ausmaß von Depressionen und generalisierten Angstsymptomen in verschiedenen demografischen Untergruppen in unserer Stichprobe untersuchen.

Die Ermittler werden explorativ untersuchen, ob die folgenden Variablen mit den Adhärenzraten zusammenhängen, nämlich; Depressionslevel, GAD-Level, ob man vermutet, mit dem COVID-19-Virus infiziert zu sein, und sich Sorgen über eine längere Dauer von NPIs machen.

Die Ermittler werden außerdem explorativ den Zusammenhang zwischen wahrgenommener Kompetenz im Umgang mit der COVID-19-Krise und der Variable Ausreichender Zugang zu Informationen bewerten.

Die Ermittler können auch andere explorative Analysen durchführen, an die die Ermittler zum Zeitpunkt der Vorregistrierung noch nicht gedacht haben: Wenn die Ermittler solche explorativen Analysen durchführen, werden die Ermittler sie im veröffentlichten Manuskript gemäß den allgemeinen Veröffentlichungsrichtlinien ausdrücklich als explorativ angeben

Beachten Sie, dass die Projektskizze, der Studienplan und die Analyse auf Antrag bei den Regional Committees for Medical and Health Research Ethics (REC) und dem Norwegian Centre for Research Data 10 Tage vor der Datenerhebung registriert wurden, zwei Komitees, die die Begründung für die Datenerhebung bewerten und Hypothesen sowie die ethischen Aspekte der Studie bewerten, bevor die Datenerhebung zugelassen wird. Die Studie ist auf clinicaltrials.gov registriert nach abgeschlossener Datenerhebung, wobei diese Registrierung jeglicher Auswertung der Daten vorausgeht. Die Registrierung erfolgte zunächst auf osf.io, da hier üblicherweise Querschnittsstudien registriert werden, wo sie noch zu finden sind, wurde aber später auf klinische Studien registriert, da die Prüfer feststellten, dass eine Registrierung von Querschnitten möglich ist Studien auf clinicaltrials.gov (traditionell mit klinischen Studien und RCTs verbunden), Lesen der Richtlinien der Zielzeitschrift für die vorliegende Studie.