Soins communautaires pour les adolescents des minorités atteints de TDAH : améliorer la fidélité grâce à la supervision assistée par apprentissage automatique et à la rétroaction sur la fidélité.

L'étude Y02 de cette étude est un petit essai clinique de phase 1/phase 2 (N = 72) d'une intervention de supervision conçue pour améliorer la fidélité au traitement du thérapeute et les résultats ultérieurs de la prestation de services. La conception parallèle comprend l'assignation aléatoire de patients éligibles et consentants dans trois agences communautaires à deux bras d'intervention de supervision active (LC4S ou ESAU) en utilisant une stratégie de randomisation en blocs permutés qui tient compte de l'agence. Les participants recevront des interventions comportementales de la part du personnel de l'agence communautaire et leur utilisation des services sera suivie à l'aide des dossiers de santé électroniques du projet et de l'agence. Les thérapeutes et les superviseurs de l'agence participeront également à cet essai. Les thérapeutes seront randomisés pour recevoir soit LC4S soit ESAU de leur superviseur (double randomisation) en utilisant une stratégie de randomisation en bloc qui tient compte du site. Les superviseurs administreront les deux conditions de supervision dans cet essai ; cependant, les enquêteurs évalueront systématiquement la contamination pour déterminer si cette conception est appropriée pour un futur R01.

Pour minimiser les biais, les adolescents et les parents participants ne seront pas informés du groupe auquel ils ont été affectés. Cependant, le masquage complet des thérapeutes et des superviseurs n'est pas possible dans cet essai car les superviseurs et les thérapeutes sauront s'ils participent à des activités de supervision assistées par la technologie ou à des activités de supervision standard en raison de la nature de ces conditions. Cependant, l'investigateur principal aveugle les thérapeutes et les superviseurs aux hypothèses de notre étude et à la nature des mesures des résultats afin de minimiser les biais dans l'essai. Bon nombre de ces mesures seront observationnelles et objectives (c.-à-d. dossiers de thérapie, enregistrements audio de thérapie), ce qui devrait réduire les biais découlant des auto-déclarations. Les enquêteurs évalueront également s'il existe des effets de groupe sur l'exactitude de l'auto-évaluation du thérapeute. Toutes les interventions seront réalisées par le personnel de l'agence, qui ne sera pas tenu de suivre les protocoles d'intervention car l'un des résultats de cette étude est la mesure dans laquelle les thérapeutes de l'agence suivent les procédures d'intervention avec les conseils de leurs superviseurs. Les évaluations de l'étude seront administrées par voie électronique via Care4 et la collecte des données sera supervisée par le personnel de l'étude.

Chaque mesure de fidélité sera analysée à l'aide d'un modèle mixte/croissance distinct (Duncan et al., 1999). Dans cette conception, les séances de traitement (niveau 1) sont imbriquées chez les adolescents (niveau 2), qui sont imbriqués chez les thérapeutes (niveau 3). Chaque adolescent assiste jusqu'à 10 séances; chaque thérapeute traite 3 adolescents. Les superviseurs servent de niveau supérieur supplémentaire, mais avec si peu de superviseurs (environ 6), cela sera résolu en incluant des variables prédictives fictives représentant les superviseurs. L'effet direct de LC4S par rapport à ESAU sur l'interception et la pente de fidélité sera testé pour chaque résultat de fidélité (voir le tableau 3). Avec le temps centré sur la première session, l'interception reflète la fidélité initiale pour la condition ESAU, l'effet de groupe reflète la différence de fidélité initiale entre ESAU et LC4S, l'effet temporel reflète le changement linéaire de fidélité au fil du temps pour la condition ESAU, et l'interaction de temps et de groupe reflète la différence entre ESAU et LC4S dans le changement linéaire de fidélité au fil du temps. Dans le cadre du R34, nous estimerons la corrélation intraclasse (ICC) et l'effet de conception pour l'effet de regroupement du thérapeute et du superviseur sur les résultats afin de déterminer dans quelle mesure un regroupement supplémentaire sera nécessaire dans un futur R01. L'ICC varie de 0 à 1, les valeurs les plus élevées reflétant une plus grande proportion de variance aux niveaux supérieurs (ici, thérapeute et superviseur plutôt qu'adolescent). Les enquêteurs testeront également les pentes linéaires et non linéaires pour déterminer la forme attendue de la LGCA dans un futur R01. Le temps nécessaire à la compétence MI du thérapeute, la proportion d'EBT délivrée à la 10ème session et le nombre de sessions et de jours jusqu'à l'achèvement de l'EBT seront modélisés à l'aide d'une régression (linéaire, logistique ou de Poisson en fonction de la distribution des variables résultantes) avec le groupe comme un prédicteur. L'exactitude de l'auto-évaluation du thérapeute sera analysée à l'aide de la régression polynomiale (Laird & LaFleur, 2013).

En utilisant le package R powerlmm, les enquêteurs ont une estimation de 0,8 pouvoir de détecter des effets importants (d = 0,8) représentant les différences entre les groupes au niveau de l'adolescent (niveau 2) ; les enquêteurs ont 0,4 puissance de détection des effets moyens (d = .5) représentant les différences entre les groupes au niveau de l'adolescence. Nos hypothèses se situent toutefois principalement au niveau du thérapeute (niveau 3), qui compte moins d'unités (c'est-à-dire 12 thérapeutes par condition contre 36 adolescents par condition). Ainsi, les mesures des effets au niveau de l'adolescent et au niveau du thérapeute seront estimées. Pour la puissance du calcul de l'ICC, les enquêteurs ont utilisé le package ICC.Sample.Size R basé sur Zou (2012). Avec une taille d'échantillon de 72 participants, 10 observations par participant, alpha égal à 0,05 et un test bilatéral, les enquêteurs ont plus de 0,9 puissance détecte un ICC de 0,2. Les valeurs de l'ICC pour les données transversales telles que les enfants dans les salles de classe sont d'environ 0,2 (Hedges et Hedberg, 2007). Les enquêteurs s'attendent à une excellente précision pour estimer les valeurs de l'ICC dans cette étude.