Atención comunitaria para adolescentes de minorías con TDAH: mejora de la fidelidad con supervisión asistida por aprendizaje automático y comentarios de fidelidad.

Y02 de este estudio es un ensayo clínico pequeño (N=72) de fase 1/fase 2 de una intervención de supervisión diseñada para mejorar la fidelidad al tratamiento del terapeuta y los resultados posteriores de la prestación de servicios. El diseño paralelo incluye la asignación aleatoria de pacientes elegibles y que consienten en tres agencias comunitarias a dos brazos de intervención de supervisión activa (LC4S o ESAU) utilizando una estrategia de aleatorización de bloques permutados que representa la agencia. Los participantes recibirán intervenciones conductuales del personal de la agencia comunitaria y se hará un seguimiento de la utilización de sus servicios mediante registros de salud electrónicos del proyecto y de la agencia. Los terapeutas y supervisores de la agencia también participarán en este ensayo. Los terapeutas serán asignados al azar para recibir LC4S o ESAU de su supervisor (doble aleatorización) mediante una estrategia de aleatorización por bloques que tenga en cuenta el sitio. Los supervisores administrarán ambas condiciones de supervisión en este ensayo; sin embargo, los investigadores evaluarán sistemáticamente la contaminación para evaluar si este diseño es apropiado para un futuro R01.

Para minimizar el sesgo, los participantes adolescentes y padres no serán informados del grupo al que han sido asignados. Sin embargo, el enmascaramiento completo de terapeutas y supervisores no es factible en este ensayo porque tanto los supervisores como los terapeutas sabrán si están participando en actividades de supervisión asistida por tecnología o actividades de supervisión estándar debido a la naturaleza de estas condiciones. Sin embargo, el investigador principal cegará a los terapeutas y supervisores a las hipótesis de nuestro estudio y la naturaleza de las medidas de resultado para minimizar el sesgo en el ensayo. Muchas de estas medidas serán observacionales y objetivas (es decir, registros de terapia, grabaciones de audio de terapia), lo que debería reducir el sesgo derivado de los autoinformes. Los investigadores también evaluarán si hay efectos grupales en la precisión del autoinforme del terapeuta. Todas las intervenciones serán proporcionadas por el personal de la agencia, a quien no se le exigirá que siga los protocolos de entrega de la intervención porque un resultado de este estudio es la medida en que los terapeutas de la agencia siguen los procedimientos de intervención con la orientación proporcionada por sus supervisores. Las evaluaciones del estudio se administrarán electrónicamente a través de Care4 y el personal del estudio supervisará la recopilación de datos.

Cada medida de fidelidad se analizará usando un modelo mixto/de crecimiento separado (Duncan et al., 1999). En este diseño, las sesiones de tratamiento (nivel 1) están anidadas dentro de los adolescentes (nivel 2), que están anidados dentro de los terapeutas (nivel 3). Cada adolescente asiste hasta a 10 sesiones; cada terapeuta trata a 3 adolescentes. Los supervisores sirven como un nivel superior adicional, pero con tan pocos supervisores (aproximadamente 6), esto se abordará mediante la inclusión de variables predictoras ficticias que representen a los supervisores. El efecto directo de LC4S frente a ESAU en la intercepción y la pendiente de la fidelidad se evaluará para cada resultado de fidelidad (consulte la Tabla 3). Con el tiempo centrado en la primera sesión, la intercepción refleja la fidelidad inicial para la condición ESAU, el efecto de grupo refleja la diferencia de fidelidad inicial entre ESAU y LC4S, el efecto del tiempo refleja el cambio lineal en la fidelidad a lo largo del tiempo para la condición ESAU y la interacción de tiempo y grupo refleja la diferencia entre ESAU y LC4S en el cambio lineal de la fidelidad a lo largo del tiempo. Como parte del R34, estimará la correlación intraclase (ICC) y el efecto de diseño para el efecto de agrupamiento del terapeuta y el supervisor en el resultado para determinar hasta qué punto se necesitará un agrupamiento adicional en un futuro R01. El ICC varía de 0 a 1, y los valores más grandes reflejan una mayor proporción de variación en los niveles más altos (aquí, terapeuta y supervisor en lugar de adolescente). Los investigadores también probarán pendientes tanto lineales como no lineales para determinar la forma esperada de la LGCA en un futuro R01. El tiempo hasta la competencia MI del terapeuta, la proporción de EBT entregada en la décima sesión y el número de sesiones y días hasta la finalización de la EBT se modelarán mediante regresión (lineal, logística o de Poisson según la distribución de las variables resultantes) con el grupo como vaticinador. La precisión del autoinforme del terapeuta se analizará mediante regresión polinomial (Laird & LaFleur, 2013).

Utilizando el paquete R powerlmm, los investigadores tienen una estimación de 0,8 potencia para detectar efectos grandes (d = 0,8) que representan diferencias de grupo en el nivel de adolescentes (nivel 2); los investigadores tienen .4 poder para detectar efectos medios (d = .5) representando las diferencias de grupo a nivel adolescente. Nuestras hipótesis, sin embargo, se basan principalmente en el nivel del terapeuta (nivel 3), que tiene menos unidades (es decir, 12 terapeutas por condición versus 36 adolescentes por condición). Como tal, se estimarán las medidas de los efectos a nivel del adolescente y del terapeuta. Para potenciar el cálculo de ICC, los investigadores utilizaron el paquete ICC.Sample.Size R basado en Zou (2012). Con un tamaño de muestra de 72 participantes, 10 observaciones por participante, alfa igual a .05 y una prueba de dos colas, los investigadores tienen más de .9 poder detectar un ICC de 0.2. Los valores de ICC para datos transversales, como los niños dentro de las aulas, son de aproximadamente 0,2 (Hedges & Hedberg, 2007). Los investigadores esperan una excelente precisión para estimar los valores de ICC en este estudio.