Une approche par SMS pour la mesure et la rétroaction dans la coordination des soins globaux (SMARTwrap)

L'objectif de cette Phase II SBIR est de développer et tester un nouveau système de mesure et de rétroaction adapté au Modèle de Services Intégrés (WSM), appelé SMART-Wrap. L'objectif 3 consiste en une étude d'efficacité contrôlée de SMART-Wrap dans laquelle 2 organisations prestataires de WSM (WPO) participeront à un essai randomisé en groupes parallèles. En utilisant une stratégie de recrutement en cascade, 24 équipes de soins seront recrutées, avec 12 équipes randomisées pour l'intervention SMART-Wrap contre 12 pour les « Services Habituels » (SAU), en stratifiant par superviseur pour équilibrer les effets de regroupement. La randomisation sera effectuée au niveau du coordinateur de soins (CC). Chaque superviseur de WPO (n = 12) aura un nombre égal de CC assignés à chaque condition (environ 2 CC par superviseur), ce qui donnera 6 superviseurs dans chaque condition (4 par WPO). Les participants des équipes de soins doivent accepter d'utiliser le prototype SMART-Wrap dans le cadre de leur WSM sur une période de test de 8 mois et compléter des mesures des résultats de service et de mise en œuvre. L'utilisation par les CC de l'évaluation standardisée, de la révision du plan et d'autres comportements promus par SMART-Wrap sera évaluée via des enquêtes mensuelles en ligne. Les investigateurs recruteront n=5 aidants (CG) par CC qui seront l'objectif principal de la collecte de données. Cela donnera un échantillon recruté total de N=120 (n=60 par groupe) d'aidants de jeunes âgés de 8 à 17 ans avec SED. Les participants familiaux participeront pendant 4 mois au total, en commençant dans une période de recrutement de 4 mois. Les participants familiaux répondront aux mesures concernant les services et les résultats des jeunes au départ et à 4 mois.

Les investigateurs émettent les hypothèses suivantes pour nos résultats primaires : (1) comparées aux équipes de soins du groupe témoin, les équipes de soins du groupe SMART-Wrap démontreront (a) une plus grande utilisation des données et de la rétroaction dans la prestation de services ; (b) une plus grande fidélité au processus Wraparound ; (c) un travail d'équipe, une alliance de travail et une satisfaction avec l'intervention auto-déclarés plus élevés ; et (d) des attitudes plus positives envers l'évaluation standardisée ; et (2) comparés au groupe témoin, les aidants des jeunes recevant des services d'équipes de soins utilisant SMART-Wrap rapporteront (a) une plus grande clarté des objectifs ; (b) une plus grande utilisation des stratégies MBC ; (c) une plus grande satisfaction avec les services et les progrès ; (d) une meilleure fidélité à Wraparound ; (e) un fonctionnement d'équipe plus efficace ; et (f) des résultats plus positifs, incluant une réduction du stress de l'aidant et une amélioration des symptômes et du fonctionnement.

Nos hypothèses exploratoires se concentrent sur la supervision pour examiner si (1) les superviseurs randomisés à SMART-Wrap rapportent (a) une plus grande proportion de temps de supervision passé à examiner les données sur les progrès familiaux et la conceptualisation de cas et les stratégies ; (b) une meilleure alliance avec le coordinateur de soins, et (c) une perception plus grande de l'efficacité du CC. Les investigateurs exploreront également (2) la validité de la mesure SMART-Wrap en demandant si les domaines évalués via SMART-Wrap dans la prestation de services (par exemple, alliance, progrès, satisfaction, fonctionnement) sont associés aux données collectées par l'équipe de recherche externe via des entretiens et des enquêtes.

Pour évaluer les différences sur les résultats des jeunes et des CG (fonctionnement des jeunes sur l'Évaluation du Problème Principal (TPA), symptômes des jeunes sur la Liste de Problèmes Abrégée (BPC), et tension de l'aidant sur le Questionnaire de Tension de l'Aidant (CSGQ), les investigateurs utiliseront une série de modèles linéaires hiérarchiques longitudinaux à 3 niveaux (modèle séparé par variable de résultat) pour comparer les différences dans les taux de changement de groupe et les scores moyens par point temporel en fonction de la condition d'intervention. Les investigateurs testeront également les tendances temporelles curvilinéaires sur cinq points temporels de données sur le TPA.

Pour évaluer les résultats de mise en œuvre, les investigateurs effectueront les analyses suivantes. Une série de HLM transversaux à 2 niveaux avec les familles imbriquées dans les CC sera exécutée pour évaluer la fidélité Wraparound des CG et des CC sur l'Indice de Fidélité Wraparound, Version Abrégée en fonction de la condition d'intervention. Des HLM longitudinaux à 3 niveaux séparés seront exécutés pour tester les différences, en fonction de la condition d'intervention, sur la satisfaction des CC sur l'Inventaire de Satisfaction du Thérapeute, les attitudes envers l'évaluation standardisée sur l'échelle des Attitudes envers l'Évaluation Standardisée, et le pourcentage de temps pendant les réunions de supervision passé (1) à examiner les données sur les progrès familiaux et (2) à la conceptualisation de cas et aux stratégies sur le Questionnaire de Processus de Supervision (SPQ) (avec des niveaux pour le point temporel, le CC, et le superviseur sur le SPQ). Des HLM longitudinaux seront exécutés explorant le taux de changement sur l'utilisation des données/rétroaction et d'autres cibles MFS sur le Rapport Mensuel CC (MCR) et le Rapport Mensuel CG (MPR), et les investigateurs testeront les tendances curvilinéaires sur 5 mois. Les investigateurs exploreront les différences sur l'alliance CG et CC sur l'Inventaire d'Alliance de Travail, la satisfaction, et l'assiduité en utilisant des HLM. L'abandon est binomial ; ainsi, les investigateurs utiliseront la Modélisation Généralisée Hiérarchique, fonction de lien log pour estimer les probabilités d'abandon.

Pour évaluer les analyses exploratoires, les investigateurs effectueront les analyses suivantes. Avec deux HLM, les investigateurs prédiront les trajectoires du fonctionnement des jeunes (par exemple, le TPA), tout en tenant compte des changements variables dans le temps des scores totaux MCR et MPR. Pour explorer la validité de la mesure SMART-Wrap, les investigateurs associeront les mesures SMART-Wrap avec d'autres mesures. En utilisant le r de Pearson et les Corrélations Intraclasse (CIC), les investigateurs exploreront la relation entre les scores CC appariés par point temporel sur le fonctionnement des jeunes dans SMART-Wrap et les scores évalués par CG sur le TPA, CGSQ, et BPC. Les investigateurs exploreront également les corrélations r de Pearson entre les évaluations des progrès notées dans SMART-Wrap, et le taux de changement calculé par HLM sur le TPA évalué par l'aidant. Les investigateurs examineront la relation entre la satisfaction parentale enregistrée dans SMART-Wrap et les scores de Satisfaction Parentale. Deuxièmement, les investigateurs étudieront comment l'utilisation du système peut être significativement liée à l'amélioration sur plusieurs résultats, incluant la fidélité, l'alliance de travail, et les problèmes et symptômes des jeunes. Les prédicteurs incluront l'utilisation par les CC et superviseurs des éléments du système SMART-Wrap, l'exhaustivité des données, et le temps dans le système. Pour ces analyses, les investigateurs utiliseront des HLM appropriés aux VD (longitudinaux ou transversaux) Dans toutes les analyses, les investigateurs modéliseront les données manquantes au hasard en utilisant l'estimation du maximum de vraisemblance complète pour tenir compte du biais d'attrition et les investigateurs contrôleront les comparaisons multiples en utilisant les taux de découverte fausse.