Első évek távol az otthontól: Elengedés és kapcsolattartás (FYAH:LGSC)

Ez egy randomizált kontrollált vizsgálat (RCT), két kísérleti feltétellel (Kézikönyv és Kézikönyv+) és egy kontrollal. Mindegyik feltétel 450 diák/szülő diádból áll majd, körülbelül a fele az 1. kohorszban és a fele a 2. kohorszban. A résztvevőket a Washington Állami Egyetem 2017-ben és 2018-ban érkező elsőéves osztályaiból toborozza a Társadalmi Fejlesztési Kutatócsoport (SDRG) Washingtoni Egyetem. Mindkét kísérleti körülmények között a szülők nyáron, az iskolakezdés előtt kézikönyvet kapnak. A kézikönyv javasolt beszélgetésindítókat, ellenőrző listákat és tevékenységeket tartalmaz, amelyeket a szülő/diák diádnak kell elvégeznie. A tevékenységek a szociális és érzelmi fejlődés elméletén alapulnak, és úgy tervezték, hogy kezeljék a kockázati és védőfaktorokat ebben a korcsoportban, amikor áttérnek a szülőktől független életre. A Handbook plus szülők emellett rendszeresen kapnak szöveges üzeneteket az őszi és tavaszi félév során, amelyek némelyikének célja, hogy tájékoztassák őket a nagy kockázatú időszakokról ismert főbb egyetemi eseményekről (például hazai futballmérkőzésekről). Minden csoportot két évig követnek. A szülők felméréseket töltenek ki az alaphelyzetben (tavasszal a tanulók megkezdése előtt) és az őszi szemeszterben. A tanulók az első két év során minden félévben felméréseket töltenek ki.

A projekt konkrét céljai a következők:

1. cél: A Letting Go and Staying Connected hatékonyságának tesztelése. Ez egy elméletileg irányított, fejlődést célzó és empirikusan támogatott kézikönyv-beavatkozás a főiskolára átlépő diákok szülei számára. A kutatók azt feltételezik, hogy a Kézikönyv körülményei között a tanulók kevesebb kockázati magatartást tanúsítanak, beleértve a szerekkel (alkohol, marihuána, opiátok és vényköteles stimulánsok) való bevezetést, azok használatát és visszaéléseit, valamint a HIV/szex kockázati magatartását. Ennek eredményeként a kézikönyv hallgatói kevesebb fizikai, érzelmi, szociális és tanulmányi ártalmakról is beszámolnak. A vizsgálók ellenőrző feltételt tesztelnek a "Csak kézikönyv" és a "Kézikönyv Plusz" feltételhez képest (a beavatkozás továbbfejlesztett változata, amely stratégiailag időzített rövid üzenet szolgáltatást és/vagy e-maileket ad hozzá, amelyek célja a beavatkozás kihasználásának növelése).

2. cél: Tesztelje az elméletileg meghatározott mediációs utakat a Kézikönyv felhasználása és a kockázati magatartások/kapcsolódó ártalmak várható beavatkozási változásai között. A kutatók arra számítanak, hogy a Kézikönyv hatását a tanulói eredményekre mind a szülők, mind a tanulók viselkedése közvetíti, amint azt az alábbi útvonalon írjuk le: 1) Szülői részvétel a beavatkozásban és annak használata 2) Szülői gyakorlatok a családkezelésben, autonómia támogatása, és érzelmi támogatás 3) A tanulók által tapasztalt jutalmak az egészséges viselkedésért 4) Egészséges kapcsolatok a szülőkkel és társaikkal 5) Egészséges hiedelmek és egyértelmű normák, amelyek 6) Csökkentett szerhasználat és szexuális kockázati magatartás; megnövekedett tanulmányi teljesítmény.

3. cél: A szülő-diák kommunikáció sajátos jellemzőinek azonosítása, amelyek előrejelzik a tanulók szerhasználatát és a HIV/szexuális kockázati magatartást, és ezzel összefüggésben állnak. Az első félév elején a kutatók 2 7 napos perióduson keresztül intenzíven megkérdezik a hallgatókat, hogy megismerjék a szülőkkel való napi kommunikációjukat és napi kockázati magatartásukat. Mivel ebben a fejlődési szakaszban keveset tudunk a szülő-diák kommunikációról, a kutatók leíró és feltáró elemzéseket fognak végezni a szülők diákjaikkal folytatott kommunikációjának tartalmáról, érzelmi hangjáról, időzítéséről, időtartamáról, módjáról és gyakoriságáról, és megvizsgálják, hogyan A kommunikáció mind a személyek közötti, mind a személyen belüli szinten kapcsolódik a tanulók kockázatos viselkedéséhez és a kapcsolódó ártalmakhoz.

Az SDRG széles körű tapasztalattal rendelkezik a toborzás, adatgyűjtés, adatkezelés és adatbiztonság terén. A nyomozók részletes adatbiztonsági megfigyelési terve információkat tartalmaz a résztvevők információinak védelmére alkalmazott konkrét eljárásokról. A nyomozók alulreprezentált hallgatókat vesznek fel a Washingtoni Állami Egyetem (WSU) hallgatói arányának arányában. Az SDRG kiterjedt tapasztalattal rendelkezik a vizsgálatban résztvevők megtartása terén is, néhány tanulmányban több mint 20 éve.

Adattisztítás. A vizsgálók teszteket végeznek a tartományon kívüli értékek, a mérési pontok közötti konzisztencia, a normalitás és a befolyásoló kiugró értékek megállapítására. A vizsgálók elfogadott technikák alkalmazásával (pl. a feltételezések megsértésére alkalmas elemzések). A dichotóm szerhasználati változók száma gyakran torz; a vizsgálók a változók log transzformációit és megfelelő elemzéseket (pl. túlélési elemzés vagy Poisson-regresszió) szükség szerint.

Kiválasztás és kopás. A tanulmányba meghívandó hallgatók véletlenszerű kiválasztása biztosítja a hallgatói populáció reprezentatív mintáját, és számos tanulmány igazolta, hogy az SDRG Felméréskutatási Osztálya képes megtartani a válaszadók több mint 90%-át több mint 10 éven keresztül. A vizsgálók azonban tesztelni fogják az eltérő részvételt és lemorzsolódást, valamint az elfogult eredménybecslések valószínűségét; ha szükséges, a vizsgálók modellezik ezeket a hatásokat, és korrekciós technikákat alkalmaznak.

A megvalósítás és az adagolás változatossága. A megvalósítás és az adagolás – különösen az önálló beavatkozások esetén – nem véletlenszerűen oszlik meg – például a beavatkozás állapotában lévő, különösen motivált vagy engedelmes szülők minden tevékenységet elvégezhetnek, míg mások válogathatnak. A beavatkozási komponensek nem véletlenszerű eloszlása ​​a beavatkozás résztvevői között megzavarja azt a képességet, hogy ok-okozati következtetéseket vonjunk le a program hatásairól, és elfedi a programhatások mechanizmusait azáltal, hogy a megvalósítást bináris eseményként kezeljük. A „intent-to-treat” elemzések mellett a kutatók a legújabb módszertani fejlesztéseket is alkalmazni fogják, amelyek lehetővé teszik a szelekciós hatások becslését, modellezését és ellenőrzését a végrehajtás során a hajlampontozás és az inverz valószínűségi súlyozás használatával.

Hiányzó adatok. Ha a válaszadók kihagynak egy tételt, vagy kihagynak egy vagy több adatgyűjtési pontot, a hiányzó adatok torzítást okozhatnak, és növelhetik az I. típusú hibák valószínűségét. A nyomozók elsődleges analitikai megközelítései a teljes információs maximális valószínűséget (FIML)(38) használják a hiányzó adatok kezelésére. Túlzott hiány esetén a nyomozók többszörös imputációt alkalmaznak.

Családi hiba. A vizsgálók a kockázati magatartások/ártalmak összefoglaló változóit fogják használni, de a vizsgálók külön elemzést is végeznek minden egyes kockázati kimenetelhez, hogy az egyes anyagokat részletesebben lehessen tekinteni, növelve az 1. típusú hiba valószínűségét. A szerhasználati tételekre adott válaszok valószínűleg erősen korrelálnak egymással; ilyen esetekben a szabványos Bonferroni-korrekciók túlságosan konzervatívak, és nagyobb a 2-es típusú hiba valószínűsége. Újramintavételi eljárások (pl. Statisztikai elemző szoftver (SAS) eljárás MULTTEST) erősebbek, mint a Bonferroni-teszt, és alkalmazhatók kategorikus, folyamatos és cenzúrázott adattesztekre, az alanyok közötti hatások vegyes módszerű elemzésére és longitudinális, alanyon belüli tesztekre (15,148). Adott esetben globális tesztstatisztikát használunk.

Elemzések: 1. cél: A beavatkozás időbeli változásra gyakorolt ​​hatásának mérése érdekében a kutatók látens növekedési görbéket (LGC) modelleznek minden egyes feltételezett kimenetelhez. Először is, a feltétel nélküli modellek becslése megerősíti a várható eszkalációt 5 adathullámon keresztül. A kutatók kéttényezős modellt várnak el: a vizsgálat előtti szintekre beállított metszésponti tényezőt, és a faktorterhelésekkel becsült lineáris meredekségtényezőt úgy, hogy jelezzék az előtesztet, mint elfogást és a felmérések közötti nem egyenlő intervallumokat. A nem lineáris meredekséget a terhelések másodfokú alakjaival becsülik meg, azonban a kutatók elsősorban lineáris növekedést várnak mind az 5 időpontban. A kovariancia becslése általában a metszéspont és a meredekség tényezői között történik, hogy ellenőrizzék az eredmény teszt előtti szintjét. A vezérlőváltozók a következő lépésben kerülnek hozzáadásra. Végül a beavatkozási csoportok hozzárendelése (2 álváltozó formájában) hozzáadásra kerül a meredekségfaktor átlagának és varianciájának előrejelzőjeként (a véletlenszerű hozzárendelésnek ki kell zárnia a csoporthatásokat az előtesztnél beállított metszéspontra). A kutatók arra számítanak, hogy ezek a paraméterek szignifikáns pozitív meredekségi átlagokat és eltéréseket tükröznek a feltétel nélküli és a minimális feltételes modellben. A végső modellekben a beavatkozási álváltozókról azt feltételezik, hogy szignifikáns negatív hatást gyakorolnak a lejtős átlagra és a varianciara a kontrollállapothoz képest, ami azt jelzi, hogy mindkét beavatkozási körülmény csökkentette a kockázati magatartások és következmények eszkalációjának mértékét, valamint csökkentette ezen eredmények változékonyságát. Az álváltozók kódolásának manipulálásával a vizsgálók ezután tesztelhetik a H és H+ összehasonlítását azzal a várakozással, hogy a H+ paraméterek szignifikánsan erősebben negatívak lesznek, mint a H-paraméterek.

2. cél: Az előzetes kezelési szándék elemzéseket (ANCOVA) minden egyes nyomon követéskor elvégzik a mediátorokon, a fenti eredményeknél leírtak szerint. Ezután a fent leírt LGC-elemzéseket kiterjesztjük a közvetítő változókra. A közvetítés becslése előtt azonban minden közvetítőt idővel lemodelleznek egy LGC-modellben, hogy meghatározzák az alakját (metszéspont, lineáris meredekség és másodfokú meredekség), a kontrollváltozóktól függően, az 1. célban leírtak szerint. A mediátorok esetében a meredekségi tényezők kevésbé előre jelezhetők, bár általában ezek a pozitív szülői és szülő-diák kapcsolati tényezők várhatóan idővel csökkenni fognak. A megfelelő változási modellek meghatározása után megbecsülik a közvetítőkben és az eredményekben zajló párhuzamos/párhuzamos növekedési folyamatokat. Párhuzamos folyamat A Longitudinális Növekedés Modellezés (LGM) egy olyan technika, amelyet serdülők és fiatal felnőttek különböző fejlődési kimeneteleinek, köztük a kábítószer-használat és a bűnözés egyidejűleg fennálló összefüggéseinek vizsgálatára, valamint a megelőző beavatkozási hatások mechanizmusainak tesztelésére alkalmaztak. Az utolsó lépésben a beavatkozási csoport státusz dummy változóit hozzáadjuk a párhuzamos folyamatmodellekhez.

3. cél: Tekintettel a cél feltáró jellegére, nincsenek hipotézisek. Vegye figyelembe, hogy a kommunikációban bekövetkezett változások nem közvetítik a beavatkozási hatásokat. Ha azonban szignifikáns összefüggést találunk a beavatkozás állapota és a kommunikációs intézkedések között, a feltáró elemzéseket csak a kontrollcsoporton lehet elvégezni, hogy jobban tükrözzék az etiológiai kapcsolatokat, amelyeket nem zavarnak meg az esetleges beavatkozási hatások. Az előzetes elemzések a tartalom, az érzelmi tónus, az időzítés, az időtartam, a mód és a gyakoriság szintjének és változatosságának leírására, valamint a megfelelő összefoglaló pontszámok kidolgozására összpontosítanak, hogy a legjobban tükrözzék ezeket a tényezőket az Idővonal Követési felmérések jelentései alapján. A látens osztályelemzéseket (LCA) maximális valószínűség-becsléssel és robusztus standard hibákkal fogják használni a szülő-diák kommunikációs minták feltárására ezen összegző pontszámok felhasználásával. A vizsgálók empirikus alapú osztályokat fognak levezetni a résztvevőkről tartalom, érzelmi hangnem, időzítés, időtartam, mód és gyakoriság alapján. Ez magában foglalja egy sor modell becslését, hogy meghatározzuk az adatokhoz legjobban illeszkedő egyedi osztályok számát a Bayes-információs kritérium, a Lo-Mendell-Rubin által korrigált valószínűségi arány teszt és a Parametrikus rendszerindítási valószínűségi arány teszt összehasonlításával, majd a legtöbb modell kiválasztásával. takarékos modell a legjobb illeszkedéssel.