Auswirkungen eines Online-Schulungsprogramms für Physiotherapeuten zum Gewichtsmanagement bei Menschen mit Arthrose

Das Centre for Health Exercise and Sports Medicine an der University of Melbourne hat ein 6-moduliges Online-Schulungsprogramm entwickelt, das darauf ausgelegt ist, Physiotherapeuten im Gewichtsmanagement für Osteoarthritis-Patienten weiterzubilden. Dies ist eine randomisierte kontrollierte Studie, die die Wirksamkeit des Trainingsprogramms auf das Vertrauen des Physiotherapeuten in die Gewichtskontrolle bei Osteoarthritis-Patienten bewertet. Nach Bereitstellung der Einverständniserklärung und Ausgangsdaten werden die Physiotherapeuten entweder a) einem Online-Trainingsprogramm oder b) einer Kontrollgruppe randomisiert. Diejenigen, die in die Online-Trainingsgruppe randomisiert werden, erhalten Zugang zu einem 6-Modul-Trainingsprogramm zum Gewichtsmanagement und haben sechs Wochen Zeit, um alle Module zu absolvieren. Diejenigen, die in die Kontrollgruppe randomisiert wurden, erhalten keine Intervention. Zu Beginn und nach sechs Wochen werden in beiden Gruppen primäre und sekundäre Ergebnismessungen durchgeführt.

Die Forschungsfrage lautet: Welche Auswirkungen hat ein Online-Schulungsprogramm, das darauf ausgelegt ist, Physiotherapeuten im Gewichtsmanagement für Menschen mit Osteoarthritis weiterzubilden? Das primäre Ziel ist es, die Auswirkungen eines Online-Trainingsprogramms auf das selbstberichtete Vertrauen des Physiotherapeuten in das Wissen über Gewichtsmanagement bei Menschen mit Osteoarthritis zu bewerten.

80 Teilnehmer werden rekrutiert und in die beiden Studiengruppen randomisiert. Um eine Effektgröße von 0,8 mit 80 % Power und zweiseitigem Signifikanzniveau von 5 % zu erkennen, sind 26 Teilnehmer pro Gruppe erforderlich. Geht man von einem Verlust von 35 % bei der Nachverfolgung aus, erhöht sich die gleiche Größe auf 40 pro Gruppe (insgesamt 80). Die Studie wird von der University of Melbourne durchgeführt. Die Teilnehmer können in ihrer eigenen Zeit aus der Ferne auf das Training zugreifen und auf alle Ergebnismessungen online zugreifen.

Ein Biostatistiker analysiert verblindete, anonymisierte Daten. Die Analysen werden mit Teilnehmern in zugewiesenen Gruppen durchgeführt, bei Bedarf mit mehrfacher Imputation, um fehlende Daten zu berücksichtigen. Änderungen der selbstberichteten Vertrauenswerte (primäres Ergebnis) werden zwischen den Gruppen nach 6 Wochen unter Verwendung einer linearen Regression (mit der Gruppe als Faktor) verglichen, wobei die Ausgangswerte und die stratifizierenden Variablen angepasst werden. Ähnliche Analysen werden für sekundäre Ergebnisse durchgeführt, die zu Studienbeginn und nach 6 Wochen gemessen wurden. Prozessmaße werden in Form von Mittelwert (SD)/Median (IQ-Bereich) oder Anzahl (Häufigkeit) beschrieben. Zur Überprüfung der Modellannahmen werden diagnostische Standardplots verwendet.

Wenn ein Ungleichgewicht zwischen den Gruppen für relevante Baseline-Merkmale festgestellt wird, werden Sensitivitätsanalysen durchgeführt, die diese Merkmale als Kovariaten in die Modelle zur Bewertung der Behandlungseffekte einbeziehen.

Der Biostatistiker wird auch geplante explorative Analysen durchführen, um potenzielle Moderatoren zu untersuchen, die die Wirkung des Trainings nach 6 Wochen beeinflussen könnten. Zu den vorab identifizierten potenziellen Moderatoren zählen der Praxisstandort (überwiegend privat vs. überwiegend öffentlich), das selbst eingeschätzte Grundvertrauen in das Gewichtsmanagement und jahrelange klinische Erfahrung. Um die Moderation des Effekts der randomisierten Behandlungsgruppe durch den binären potenziellen Moderator (Praxisort) zu bewerten, werden ein Interaktionsterm zwischen randomisierter Gruppe und dem potenziellen Moderator sowie Terme für die randomisierte Gruppe und den potenziellen Moderator in die aufgenommen Ergebnisregressionsmodell. Um die Moderation der Wirkung einer randomisierten Behandlungsgruppe durch kontinuierliche potenzielle Moderatoren (selbst eingeschätztes Vertrauen in das Gewichtsmanagement und jahrelange klinische Erfahrung) zu bewerten, wird der Ansatz der multivariablen fraktionierten polynomialen Interaktion angewendet. Dieser Ansatz ermöglicht, dass nichtlineare funktionelle Formen des kontinuierlichen potenziellen Moderators in das Regressionsmodell für Ergebnisse aufgenommen werden, mit dem Potenzial für separate nichtlineare funktionelle Formen in jeder Behandlungsgruppe.