Beispiel: Bestimmung der Best Practices für EMA-Studien (Exemplar)

Ecological Momentary Assessment (EMA) ist eine Messmethode, die die wiederholte Erfassung von Echtzeitdaten über das Verhalten und die Erfahrung der Teilnehmer in ihrer natürlichen Umgebung nutzt. EMA wird seit Jahren in der Verhaltenswissenschaft eingesetzt, einschließlich der Forschung zur Untersuchung der umweltbedingten und psychologischen Vorläufer des Zigarettenrauchens, von Substanzstörungen, Angstzuständen, Essen und Schlaf. EMA-Stichprobenstrategien sind typischerweise zeit- oder ereignisbasiert. Die zeitbasierte Probenahme wird auf der Grundlage eines Zeitplans erbeten; zum Beispiel ein tägliches Tagebuch, das jeden Tag zur gleichen Zeit oder in zufälligen Intervallen (z. B. alle 3–4 Stunden) jeden Tag erstellt wird. Im Gegensatz dazu konzentriert sich die ereignisbasierte Probenahme auf ein vordefiniertes Ereignis und wird normalerweise vom Teilnehmer initiiert. Beispielsweise kann ein Teilnehmer aufgefordert werden, jedes Mal, wenn der Teilnehmer eine Zigarette raucht, eine Bewertung einzuleiten.

Mehrere Studien haben die Auswirkungen der EMA-Studiendesignmerkmale auf die Compliance der Teilnehmer untersucht. In einer kürzlich durchgeführten Metaanalyse zur Einhaltung der EMA-Protokolle durch Substanzkonsumenten gab es keine Hinweise darauf, dass die Einhaltungsraten mit der Häufigkeit der Aufforderungen, der Länge des Bewertungszeitraums oder der Erstattung zusammenhängen. Eine andere Studie, die einen gepoolten Datensatz von 10 EMA-Studien verwendete, ergab, dass die Compliance im Laufe der Tage abnahm und je nach Tageszeit erheblich schwankte. In einer Metaanalyse von EMA-Studien in der psychischen Gesundheitsforschung war eine höhere Anzahl von EMAs pro Tag mit einer geringeren Compliance verbunden, nicht jedoch die Anzahl der Tage. Während diese Studien eine vorläufige Anleitung zum EMA-Studiendesign bieten, sind ihre Ergebnisse leider inkonsistent, und die unterschiedliche Berichterstattung über die Studien in Bezug auf die Definition von Compliance, Studiendesign-Elemente und Studienpopulationen erschwert die klare Ableitung von Best-Practice-Richtlinien für das EMA-Design .

In der vorliegenden Studie verwenden die Forscher ein faktorielles Design, um die optimalen Komponenten oder Kombinationen von Komponenten zu identifizieren, um die höchsten Konformitätsraten für Smartphone-basierte ökologische momentane Bewertungen (EMAs) zu erreichen. Darüber hinaus werden die Ermittler den Zusammenhang zwischen den EMA-Designmerkmalen und den Compliance-/Antwortraten der Teilnehmer untersuchen. Ein faktorielles Design ist ideal für die Erforschung dieser Forschungsfragen, da es statistisch effizienter ist, da diese Art von Design weniger Teilnehmer benötigt, um Fragen zu jedem interessierenden experimentellen Faktor zu beantworten.6 In dieser Studie werden die Teilnehmer in 1 von 32 Bedingungen randomisiert (d. h. Anzahl der Fragen pro EMA-Umfrage x Anzahl der EMAs pro Tag x EMA-Aufforderungsplan x EMA-Elementtyp x Zahlungstyp), um Folgendes zu untersuchen:

1. sowohl innerhalb als auch zwischen Subjektfaktoren, die die Rücklaufquoten beeinflussen, und
2. Kontextmerkmale wie Umgebung und Stimmung, die mit besserer Compliance und Engagement der Teilnehmer in Verbindung gebracht werden können. Die Ergebnisse dieser Studie werden breite Anwendungen für die Entwicklung von Best-Practice-Richtlinien für zukünftige Studien unter Verwendung von EMA-Methoden haben.