Lo stato di salute mentale della popolazione generale durante la pandemia di COVID-19 e la sua associazione con l'adesione agli interventi epidemiologici non farmacologici (NPI) avviati dal governo

Questo studio cerca di indagare i livelli di sintomi psicopatologici comuni (cioè depressione e ansia generalizzata) in una popolazione generale durante gli interventi non farmacologici (NPI) avviati dal governo a stretto distanziamento sociale relativi alla pandemia di COVID-19. Lo studio cerca anche di esaminare i predittori di ansia generalizzata e sintomi depressivi, così come i predittori dei tassi di adesione agli interventi epidemiologici non farmacologici (NPI) avviati dal governo.

Lo scopo del progetto è quello di:

• Informare i responsabili politici, il pubblico in generale, gli scienziati e gli operatori sanitari sulle associazioni psicologiche delle misure avviate dal governo relative al COVID-19.
• Fornire una base affinché i responsabili politici e gli operatori sanitari utilizzino interventi che proteggano il pubblico in generale da possibili maggiori stress psicologici, sofferenze e disfunzioni durante la gestione della pandemia da parte della società.
• Aiuta i responsabili politici a comprendere meglio le associazioni di variabili demografiche e sintomi psicologici con l'aderenza, fornendo una comprensione iniziale dei tassi di adesione, che possono essere utilizzati per aiutare la società a combattere il virus COVID-19 da una prospettiva epidemiologica promuovendo fattori che aumentano l'adesione.

Ipotesi relative alla psicopatologia generale - Livelli di sintomi depressivi e ansiosi

1. H1: Le misure di allontanamento sociale relative alla pandemia (NPI) sono associate a un aumento dei sintomi depressivi e di ansia generalizzata nella popolazione generale, come rivelato dai confronti con i tassi di prevalenza di GAD e depressione durante altri studi di riferimento con campioni simili durante periodi non pandemici .

   Esplorativo: indagare le differenze nei livelli di sintomi di ansia depressiva e generalizzata tra diversi sottogruppi demografici nel campione.

2. H2: Le variabili demografiche sesso, età, stato sentimentale e livello di istruzione saranno predittori significativi di psicopatologia (cioè depressione e ansia), con le donne che riveleranno sintomi più elevati, i giovani adulti e i singoli individui che riveleranno sintomi più gravi e quelli con livelli di istruzione più elevati rivelando sintomi meno gravi di ansia e depressione. La presenza di una diagnosi psicologica auto-riferita sarà un predittore significativo di sintomi di depressione e ansia, con coloro che riferiscono di avere una diagnosi prevista per rivelare sintomi più elevati di ansia e depressione.
3. H3: La perdita involontaria del lavoro e la frustrazione dell'autonomia prediranno in modo significativo livelli di psicopatologia più elevati, con coloro che perdono il lavoro involontariamente e coloro che sentono una mancanza di autonomia che riportano livelli più elevati di ansia e depressione.
4. H4: La competenza percepita, l'accesso sufficiente alle informazioni e lo stress relativo a un periodo di isolamento più lungo prediranno in modo significativo la psicopatologia, con i primi due associati a livelli di sintomi più bassi e il secondo associato a sintomi più grandi.
5. H5: Livelli più elevati di comportamenti di coping come fare cose positive non fatte altrimenti; sperimentare la natura; così come essere impegnati nell'attività fisica saranno associati a livelli più bassi di ansia e sintomi depressivi.

Ipotesi relative all'adesione agli interventi non farmacologici avviati dal governo

1. H1: Dati i fattori precedenti relativi all'adesione a precedenti pandemie, come l'accesso alle informazioni e la fiducia nel proprio governo, gli investigatori prevedono alti tassi di adesione alle misure non farmacologiche avviate dal governo (ovvero, la maggior parte degli intervistati aderirà al quasi ogni giorno), in Norvegia, dove sia le risorse pubbliche che la fiducia del governo si sono rivelate elevate.
2. H2: Le variabili demografiche sesso, età, livello di istruzione e stato occupazionale saranno predittori significativi di adesione agli NPI, con le donne, gli anziani e coloro con livelli di istruzione più elevati che riveleranno tassi di adesione più elevati, mentre coloro che sono attualmente occupati riveleranno tassi di adesione inferiori tassi di adesione.
3. H3: Il distanziamento sociale e l'altruismo auto-scelti rispetto a quelli istruiti saranno predittori significativi di adesione agli NPI, con coloro che scelgono autonomamente di prendere le distanze rivelando tassi di adesione inferiori e quelli con punteggi elevati sull'altruismo che rivelano livelli di adesione più elevati.
4. H4: Le variabili situazionali accesso sufficiente alle informazioni e difficoltà a lavorare da casa saranno predittori significativi di aderenza, con la prima associata a tassi di adesione più elevati e la seconda a tassi di adesione inferiori.
5. H5: L'ansia per la salute, la paura che altre persone significative vengano infettate e la paura di infettare gli altri saranno associate a tassi più elevati di adesione.

Esplorativo: Inoltre, gli investigatori indagheranno esplorativamente se le seguenti variabili sono correlate ai tassi di adesione, vale a dire; livelli di depressione, livelli di GAD, se si sospetta di essere stati infettati dal virus COVID-19 e preoccuparsi della durata prolungata degli NPI.

La regressione lineare multipla verrà utilizzata per valutare i predittori teorizzati in tre analisi di regressione multipla con: 1) livelli di sintomi depressivi come DV; 2) Sintomi di ansia generalizzata come la DV; e l'ultima analisi di regressione multipla con 3) livelli di aderenza come DV.

Predittori specifici di livelli depressivi aumentati e ipotesi specifiche per la regressione multipla:

1. Sesso: le donne riporteranno livelli depressivi più elevati, come costantemente riscontrato nella letteratura sulla psicopatologia (Nolen-Hoeksema, 2001; Thayer et al., 2003).
2. Età: i soggetti più giovani riporteranno sintomi di salute mentale peggiori rispetto ai soggetti più anziani, come precedentemente rilevato da un ampio studio epidemiologico scandinavo (ad esempio, Molarius et al., 2009).
3. Relazione/stato civile: gli individui in una relazione sperimenteranno meno sintomi depressivi come evidenziato da studi precedenti (ad esempio, LaPierre, 2009; Zhang & Li, 2010). Essere sposati rispetto a single è stato segnalato come un rischio ridotto per la maggior parte dei disturbi mentali in entrambi i sessi (ad esempio, Scott et al., 2010).
4. Livello di istruzione: livelli di istruzione inferiori sono associati a un aumento dei sintomi depressivi (Lorant et al., 2003; Molarius & Granström, 2018).
5. Perdita involontaria del lavoro correlata alla pandemia di COVID-19 e se si è attualmente occupati o meno: la perdita involontaria del lavoro sarà associata a livelli più elevati di sintomi depressivi, come evidenziato in altri studi (ad esempio, Gallo et al., 2006; Kim & Knesebeck , 2016). Ciò si basa ulteriormente sull'ipotesi dello stress economico, in cui la perdita del lavoro è stata correlata all'aumento dei sintomi dei disturbi psicologici (ad esempio, Castalano e Dooley, 1983).
6. Mancanza di autonomia: sulla base della teoria dell'autodeterminazione di Deci e Ryan, i ricercatori ipotizzano che la frustrazione dell'autonomia predice in modo significativo i sintomi depressivi, con segnalazioni più elevate di frustrazione dell'autonomia associate a livelli più elevati di sintomi depressivi. Pertanto, coloro che si allontanano socialmente volontariamente sperimenteranno sintomi psicologici meno avversi.
7. Competenza percepita: sulla base della competenza associativa e dei sintomi di depressione e ansia (ad esempio, Tindall & Curtis, 2019), i ricercatori ipotizzano che la competenza auto-percepita predice in modo significativo i livelli depressivi, con livelli più elevati di competenza percepita associati a livelli più bassi di depressione sintomi.
8. Accesso sufficiente alle informazioni: in linea con i risultati precedenti (ad esempio, Brooks et al., 2020), gli investigatori ipotizzano che un accesso sufficiente alle informazioni sia un'importante protezione contro il disagio psicologico, prevedendo che un accesso sufficiente alle informazioni sarà associato a livelli inferiori di sintomi depressivi.
9. Fattori di stress collegati alla durata delle misure pandemiche non farmacologiche: poiché lo stress per periodi di isolamento e quarantena più lunghi è stato associato a una salute mentale peggiore (ad esempio, Brooks et al., 2020), i ricercatori ipotizzano che questa variabile sia un predittore significativo di depressione livelli, in cui l'aumento dello stress relativo a un periodo di distanza sociale più lungo sarà associato a livelli più elevati di sintomi depressivi.

10. Diagnosi psicologica: poiché la natura del ricevere una diagnosi secondo il DSM comporta la co-occorrenza di più sintomi all'interno di un cluster di sintomi (cioè disturbo), i ricercatori desiderano controllare per la diagnosi psicologica nella regressione multipla, in cui i ricercatori aspettarsi di vedere la diagnosi psicologica come un predittore significativo dei livelli depressivi, con coloro che riportano una diagnosi che rivela livelli più ampi di sintomi depressivi.

    Nell'analisi di regressione multipla saranno incluse anche le seguenti tre variabili protettive stabilite:

11. Attività fisica
12. Vivere la natura
13. Fare cose positive non fatte altrimenti durante il periodo di allontanamento sociale.

Predittori specifici di aumento dei livelli di ansia generalizzata e ipotesi specifiche per la regressione multipla:

1. Sesso: i ricercatori hanno ipotizzato che il genere sarà un predittore significativo di GAD, con le donne associate a punteggi più alti di sintomi GAD, come evidenziato in altri studi epidemiologici (ad esempio, Grant et al., 2007; Hunt et al., 2002).
2. Età: i soggetti più giovani riporteranno sintomi di salute mentale peggiori rispetto ai soggetti più anziani, come precedentemente riscontrato da simili ampi studi epidemiologici scandinavi (ad esempio, Molarius et al., 2009).
3. Relazione/stato civile: i ricercatori ipotizzano che essere in una relazione sia associato a una diminuzione dei sintomi di ansia generalizzata, come riscontrato altrove (ad esempio, Scott et al., 2010).
4. Livello di istruzione: i ricercatori ipotizzano che l'istruzione sia un fattore predittivo significativo dei sintomi di ansia generalizzata, con livelli di istruzione più elevati associati a una diminuzione dei sintomi GAD, come riscontrato in altri studi epidemiologici in Norvegia (Bjelland et al., 2008).
5. Perdita involontaria del lavoro correlata alla pandemia di COVID-19, indipendentemente dal fatto che si sia attualmente occupati o meno: la perdita involontaria del lavoro porta a un aumento dei sintomi GAD, sulla base di precedenti scoperte sui sintomi di disoccupazione e ansia (ad esempio, Westman, 2004) e sulla base dell'ipotesi dello stress economico , dove la perdita del lavoro è stata correlata all'aumento dei sintomi dei disturbi psicologici (ad esempio, Castalano & Dooley, 1983).
6. Mancanza di autonomia: sulla base della teoria dell'autodeterminazione di Deci e Ryan, i ricercatori ipotizzano che la frustrazione dell'autonomia predice in modo significativo i sintomi depressivi, con segnalazioni più elevate di frustrazione dell'autonomia associate a livelli più elevati di sintomi di ansia generalizzata. Pertanto, coloro che si allontanano socialmente volontariamente sperimenteranno sintomi psicologici meno avversi.
7. Competenza percepita: sulla base della competenza associativa e dei sintomi di depressione e ansia (ad esempio, Tindall & Curtis, 2019), i ricercatori ipotizzano che la competenza auto-percepita predice in modo significativo i livelli di ansia generalizzata, con livelli più elevati di competenza percepita associati a livelli più bassi di sintomi di ansia generalizzata.
8. Accesso sufficiente alle informazioni: in linea con i risultati precedenti (ad esempio, Brooks et al., 2020), gli investigatori ipotizzano che un accesso sufficiente alle informazioni sia un'importante protezione contro il disagio psicologico, prevedendo che un accesso sufficiente alle informazioni sarà associato a livelli inferiori di sintomi depressivi.
9. Fattori di stress collegati alla durata delle misure pandemiche non farmacologiche: poiché lo stress relativo a periodi di isolamento e quarantena più lunghi è stato associato a una salute mentale peggiore (ad esempio, Brooks et al., 2020), i ricercatori ipotizzano che questa variabile sia un predittore significativo di livelli di ansia, in cui l'aumento dello stress relativo a un periodo di distanza sociale più lungo sarà associato a livelli più elevati di sintomi generalizzati.

10. Diagnosi psicologica: poiché la natura del ricevere una diagnosi secondo il DSM comporta la co-occorrenza di più sintomi all'interno di un cluster di sintomi (cioè disturbo), i ricercatori desiderano controllare per la diagnosi psicologica nella regressione multipla, in cui i ricercatori aspettarsi di vedere la diagnosi psicologica come un predittore significativo dei livelli di ansia generalizzata, con coloro che riportano una diagnosi che rivela livelli più elevati di sintomi di ansia generalizzata.

    Nell'analisi di regressione multipla saranno incluse anche le seguenti tre variabili protettive stabilite:

11. Attività fisica
12. Vivere la natura
13. Fare cose positive non fatte altrimenti durante il periodo di allontanamento sociale.

Predittori specifici di aderenza e ipotesi specifiche per la regressione multipla:

1. Genere: Coerentemente con i risultati precedenti che rivelano differenze di genere nella conformità e conformità alle regole (ad esempio, Cooper, 1979; Costa et al., 2001; Weisberg et al., 2011), i ricercatori ipotizzano che i tassi di conformità saranno più alti per le donne rispetto agli uomini. Ci sono state prove contrastanti in termini di caratteristiche demografiche e occupazionali per quanto riguarda l'adesione (Webster et al., 2020).
2. Età: i ricercatori ipotizzano che gli adulti più anziani riveleranno tassi più elevati di conformità, in linea con i precedenti risultati sulla percezione generale del rischio e sulle differenze legate all'età nell'assunzione di rischi (ad esempio, Rolison et al., 2013).
3. Livello di istruzione: in accordo con studi precedenti (ad esempio, Hakes & Viscusi, 2004) che hanno rilevato che livelli di istruzione più elevati sono associati a una percezione del rischio più accurata, i ricercatori ipotizzano che coloro che hanno un'istruzione superiore nel campione debbano essere associati a tassi di adesione più elevati .
4. Altruismo: l'altruismo è stato teorizzato come una variabile potenzialmente importante in relazione all'aumento dell'adesione (ad esempio, Brooks et al., 2020; Webster et al., 2020). I ricercatori ipotizzano che l'altruismo sia un significativo predittore di adesione, con livelli più elevati di altruismo associati a livelli più elevati di aderenza.
5. Distanziamento sociale auto-scelto contro istruito: i ricercatori ipotizzano che coloro che hanno scelto di prendere le distanze rispetto a quelli a cui è stato ordinato di essere in quarantena o in isolamento abbiano livelli di aderenza inferiori, come riportato in uno studio precedente relativo alla SARS (ad esempio, DiGiovanni et al. al., 2004).
6. Stato occupazionale: in accordo con i precedenti risultati della pandemia di SARS riportati da Porten et al. (2006), i ricercatori ipotizzano che l'attuale stato occupazionale (indipendentemente dal fatto che gli individui lavorino o meno) sia correlato all'adesione, con coloro che lavorano rivelando una minore adesione.
7. Accesso sufficiente alle informazioni: i ricercatori ipotizzano che le segnalazioni di un accesso sufficiente alle informazioni saranno un predittore di conformità, con livelli più elevati di accesso segnalato alle informazioni associati a livelli più elevati di conformità, come riscontrato in altri studi (Braunack-Mayer et al., 2013; Hsu et al., 2006; Webster et al., 2020).
8. Fattori stressanti connessi alla durata delle misure pandemiche non farmacologiche: esplorativo. Gli investigatori indagheranno esplorativamente su come lo stress sulla maggiore durata delle misure pandemiche sia correlato ai livelli di aderenza.
9. Difficoltà a lavorare da casa: gli investigatori ipotizzano che coloro che hanno difficoltà a lavorare da casa riveleranno livelli di adesione inferiori.
10. Trasmettere gli altri: è stato precedentemente riscontrato che la convinzione di trasmettere gli altri aumenta i tassi di adesione (DiGiovanni et al., 2004). Gli investigatori ipotizzano che questa convinzione sarà un significativo predittore di aderenza, con livelli più elevati di convinzione associati a livelli più elevati di conformità.
11. Paura che un altro significativo venga infettato dal virus: i ricercatori ipotizzano che la paura che un altro significativo venga infettato dal virus sarà correlata a livelli di adesione più elevati, sulla base della teoria evolutiva della selezione dei parenti (Hamilton, 1964) che include il desiderio di proteggere e garantire la sopravvivenza della famiglia e dei parenti più prossimi.
12. Ansia per la salute: gli investigatori ipotizzano che quelli con sintomi di ansia per la salute riporteranno tassi più elevati di conformità.
13. Depressione: esplorativa. Gli investigatori mirano a indagare esplorativamente i livelli di GAD e la loro relazione con l'aderenza nel campione.
14. GAD: esplorativo. Gli investigatori mirano a indagare esplorativamente i livelli depressivi e la loro relazione con l'aderenza nel campione.
15. Sospetto Covid: alcuni studi (ad esempio, Teh et al., 2012) hanno rilevato che le persone interrompono la quarantena per rivolgersi a un medico, dato che sospettano una malattia infettiva. Potrebbe anche essere possibile che coloro che sospettano COVID rimangano a casa. Gli investigatori quindi non hanno ipotesi specifiche in termini di direzione, ma solo che il sospetto di COVID sarà un predittore significativo di aderenza.

Ai partecipanti è stato chiesto di compilare una serie di questionari convalidati che includevano variabili demografiche, sintomi psicologici, fattori situazionali relativi alle conseguenze del virus COVID-19, tratti della personalità e variabili dei bisogni psicologici, convinzioni e paure relative a COVID-19, nonché come adesione alle misure epidemiologiche non farmacologiche (NPI) avviate dal governo, in ordine casuale. Alcuni questionari vengono forniti nel loro insieme, mentre altre domande includono selezioni teoriche di elementi da questionari convalidati, con l'obiettivo di evitare sovrapposizioni topologiche. Questo studio fa parte di un "Progetto norvegese COVID-19, salute mentale e aderenza" che coinvolge più studi. Al fine di non sovraccaricare e appesantire i partecipanti con un lungo questionario, e a causa delle citate preoccupazioni empiriche di sovrapposizione topologica (cioè sovrapposizione nel contenuto dell'item) tra item simili (per scopi di analisi di rete in alcuni degli studi nel citato su larga scala progetto), in alcune scale che comportano un'ampia sovrapposizione di item-contenuto, singoli item sono stati scelti in modo guidato dalla teoria da tre psicologi clinici indipendenti e specialisti clinici in psicopatologia dell'adulto.

La raccolta dei dati è iniziata durante il periodo di tempo con il numero più rigoroso e uguale di interventi non farmacologici (NPI) avviati dal governo in Norvegia e la raccolta dei dati è stata interrotta una volta che questi NPI sono stati modificati o sono state aggiunte nuove informazioni sugli NPI. I dati includono una variabile direttamente identificabile (informazioni di contatto) per i partecipanti in conformità con la legge del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) nell'UE, che offre ai partecipanti l'opportunità di cancellare i propri dati su richiesta. I dati sono quindi conservati su un server sicuro appartenente all'Università di Oslo e vi si accederà prima dopo l'anonimizzazione. Regola di arresto per la raccolta dei dati: Regola di arresto: 1) Immediatamente se gli NPI avviati dal governo vengono modificati o vengono fornite nuove informazioni sugli NPI (per controllare le variabili cognitive) e/o 2) una volta che lo studio ha raggiunto un numero sufficiente di partecipanti data l'analisi del potere ( 10000 partecipanti).

Misure (come sopra menzionato in ipotesi specifiche):

PHQ-9; GAD-7; Adesione agli otto NPI avviati dal governo in Norvegia; variabili demografiche (sesso; età; stato civile/coniugale; stato occupazionale; livello di istruzione); variabili situazionali relative a Covid-19 (Se l'intervistato ha perso il lavoro a causa delle conseguenze di Covid-19; accesso sufficiente alle informazioni; stress/preoccupazione per la durata più lunga di NPI; se è una scelta personale rimanere a casa/isolarsi socialmente o se uno è stato istruzioni di essere in quarantena/isolamento; se si sospetta di avere COVID; paura di trasmettere altri; paura che altre persone significative siano infettate da COVID; difficoltà a lavorare da casa); variabili dei tratti della persona (Frustrazione dell'autonomia; Competenza percepita); e se si ha o meno una diagnosi psicologica; fattori protettivi (Attività fisica; fare cose positive non fatte altrimenti; sperimentare la natura).

Le variabili di risultato sono PHQ-9; GAD-7; e punteggio totale dei livelli di adesione agli NPI. Le altre variabili sono predittori di queste tre variabili di risultato. Si prega di vedere sopra (sezione ipotesi) per esattamente quali predittori che appartengono a quale variabile di risultato.

Indici:

Dato l'alfa di Cronbach accettabile (alfa di Cronbach>= 0,7), i ricercatori combineranno quattro variabili che misurano l'ansia per la salute e la paura della morte correlata a COVID-19.

Criteri di inferenza

Data l'ampia dimensione del campione in questo studio, i ricercatori predefiniscono il loro livello di significatività:

p < 0,001 per determinare significativo.

Stima della dimensione del campione:

Il citato "Norwegian COVID-19, Mental Health and Adherence Project" coinvolge più studi, in cui alcuni prevedono un approccio di sistemi complessi (analisi di rete). Queste analisi multivariate richiedono grandi campioni e l'analisi della potenza è stata condotta di conseguenza. Seguendo le linee guida sull'analisi della potenza di Fried & Cramer (2017), si raccomanda che il numero di partecipanti sia almeno tre volte superiore al numero di parametri stimati. Tuttavia, raccomandazioni più prudenti di Roscoe (1975) per la ricerca multivariata, raccomandano una dimensione del campione dieci volte maggiore del numero di parametri stimati. Pertanto, con le stime più prudenti di Roscoe, una dimensione ottimale del campione includeva poco più di 10000 individui. Secondo la regola di arresto sopra menzionata, data l'importanza di mantenere costante la variabile NPI, i ricercatori interromperebbero la raccolta dei dati anche se non ottenessero l'obiettivo N. Fortunatamente, durante un periodo con NPI identici è stato raggiunto un campione sufficiente in tutto il Paese.

Come sono stati raggiunti i partecipanti:

I partecipanti includono la popolazione generale di adulti (età >= 18) di tutte le regioni (cioè contee) della Norvegia, con pari opportunità e probabilità di partecipare allo studio.

Data la sensibilità temporale del progetto e il processo rigoroso e dispendioso in termini di tempo per ottenere l'approvazione per accedere ai dati del registro, gli investigatori non hanno richiesto l'accesso ai dati del registro (ad esempio indirizzo, telefono o e-mail della popolazione generale), poiché tale accesso ai dati è molto rigoroso e regolamentato in Norvegia e il periodo di tempo di tale domanda avrebbe potuto comprendere la variazione di una variabile importante che i ricercatori desideravano mantenere costanti (vale a dire gli NPI identificativi (interventi non farmacologici) impiegati nel periodo di tempo di raccolta dati). Pertanto, gli investigatori non hanno richiesto i dati del registro, ma hanno comunque tentato di ottenere un campione probabilistico attraverso i mezzi elaborati di seguito. I ricercatori hanno contattato sistematicamente la popolazione norvegese generale nei seguenti sei modi, con l'obiettivo di fornire all'intera popolazione adulta pari opportunità di essere esposta al sondaggio:

1. Attraverso la trasmissione sul principale canale di notizie nazionale della Norvegia che aveva quasi 1,1 milioni di spettatori al momento della trasmissione.
2. Utilizzando Facebook Business Advertisement in cui gli investigatori hanno esposto tutti gli utenti norvegesi adulti di Facebook (3,6 milioni; 85% della popolazione adulta norvegese) con pari opportunità di essere esposti al sondaggio in modo casuale. L'indagine ha raggiunto una selezione casuale di quasi 180.000 della popolazione adulta.
3. Diffusione del sondaggio sulle emittenti radiofoniche nazionali e regionali di tutto il Paese
4. Trasmissione dell'indagine sulle stazioni radio locali in tutto il paese
5. Utilizzo di un quotidiano nazionale per contattare i partecipanti in merito al sondaggio
6. Utilizzo di giornali regionali e locali per raggiungere i partecipanti in tutte le regioni e le contee della Norvegia.

Solo gli annunci di Facebook da soli hanno raggiunto un campione casuale dell'85% della popolazione adulta norvegese (una popolazione di 3,6 milioni su Facebook su 4,2 milioni di adulti nel paese). Gli investigatori sostengono che è molto probabile che il sondaggio abbia raggiunto il restante 15% non su Facebook, attraverso gli altri 5 canali - incluso il canale di notizie nazionale della Norvegia con 1,1 milioni di spettatori al momento della trasmissione, così come il canale regionale e giornali locali. Poiché almeno uno degli attuali metodi di sensibilizzazione include il raggiungimento casuale di partecipanti in tutta la popolazione adulta della Norvegia, i ricercatori giudicano la tecnica di campionamento uguale a quella dell'accesso ai dati del registro, che implicherebbe semplicemente fare lo stesso (selezionando un insieme casuale di partecipanti) con la differenza che i partecipanti ricevono il sondaggio volontario nella loro casella di posta fisica anziché in formato digitale. Sia il metodo digitale attualmente utilizzato che la tecnica fisica più comunemente utilizzata (dati anagrafici) prevedono la partecipazione volontaria, quindi non comportano necessariamente tassi di risposta diversi. Di conseguenza, entrambe le tecniche di coinvolgimento implicano un contatto casuale con i partecipanti e gli investigatori giudicano l'attuale tecnica di campionamento paragonabile a quella del campionamento casuale con i dati del registro.

Modelli statistici:

Saranno condotte tre analisi di regressione multipla; uno con PHQ-9; il secondo con GAD-7; e il terzo punteggio totale di aderenza agli NPI come variabile dipendente. Predittori specifici di ciascuna di queste tre analisi di regressione multipla sono elencati sopra (sezione ipotesi). Verranno verificate la multicollinearità e altre ipotesi; se il presupposto della multicollinearità viene violato (se VIF > 5 e Tolerance < 0.2; Hocking, 2003; O'Brian, 2007), ad esempio a causa di variabili che possono o meno sovrapporsi a causa di una potenziale sovrapposizione topologica (ad es. sintomi), i ricercatori rimuoveranno l'ansia per la salute dal modello. Tuttavia, poiché i ricercatori hanno affrontato il problema della sovrapposizione topologica e lo hanno gestito in modo basato sulla teoria nella pianificazione dello studio attraverso un gruppo di discussione con esperti clinici, i ricercatori non si aspettano di vedere tali problemi con la multicollinearità.

Le statistiche descrittive con tabelle di frequenza che includono N, medie e SD e altre statistiche descrittive standard esamineranno l'ipotesi relativa ai livelli generali dei sintomi depressivi e ansiosi, nonché i tassi di aderenza. L'ipotesi relativa a livelli più elevati di psicopatologia (cioè sintomi depressivi e ansiosi) durante la pandemia COVID-19 sarà verificata confrontando la proporzione che soddisfa i limiti per PHQ-9 e GAD-7 (ogni limite = 10 , come trovato in altri studi) con studi di riferimento di popolazioni simili durante periodi non pandemici. GAD-7 è stato convalidato in Norvegia, dove il cut-off è stato rivelato inferiore al cut-off trovato in altri paesi (cioè, GAD-7 cut-off = 8 in Norvegia, mentre è 10 in altri paesi; (Johnson , Ulvenes, Øktedalen & Hoffart, 2019). Di conseguenza, poiché esistono studi di riferimento convalidati all'interno della nostra popolazione, i ricercatori utilizzeranno il cut-off norvegese per GAD-7, ma riporteranno anche i risultati della proporzione di cut-off comune (cioè, cut-off = 10).

Trasformazioni A seconda del grado di asimmetria rispetto alle possibilità teoriche e alle interpretazioni, le variabili saranno valutate nel loro formato originale e convalidato come è prassi raccomandata, purché ciò sia possibile. Poiché questo studio esamina i livelli di psicopatologia tra una popolazione generale (e non una popolazione clinica), i ricercatori si aspettano dati distorti sui livelli di depressione e ansia (con la maggior parte delle persone che riportano bassi livelli di ansia e depressione). Data la convalida di questi questionari (ad esempio, PHQ-9 e GAD-7) che teoricamente ed empiricamente (cioè studi di convalida) dovrebbero fornire livelli depressivi e di ansia accurati, potrebbe non avere senso né teoricamente né empiricamente trasformare i dati, anche se gli investigatori si aspettano una distorsione. Allo stesso modo, a causa di fattori menzionati come le risorse per diffondere informazioni e la fiducia del governo in Norvegia (vedi sopra nella sezione delle ipotesi), i ricercatori si aspettano anche un'inclinazione nel punteggio totale di adesione, con la maggior parte delle persone che rivela un'elevata aderenza. Questa inclinazione è prevista. Di conseguenza, gli investigatori tenteranno di valutare queste variabili nel loro formato originale e convalidato come è pratica raccomandata, purché ciò sia possibile per quanto riguarda le ipotesi statistiche. Tuttavia, se ciò non è possibile per quanto riguarda le ipotesi statistiche alla base delle analisi, potrebbe essere necessaria una trasformazione (ad esempio, radice quadrata o trasformazioni logaritmiche) per applicare metodi basati su intervalli. In ogni caso, anche se i test parametrici previsti in questo studio sono robusti contro l'asimmetria, i ricercatori esamineranno il grado di asimmetria e lo valuteranno rispetto alle ipotesi e alle analisi prima di scegliere l'analisi appropriata. Le analisi preregistrate e pianificate includono la regressione multipla, a condizione che siano soddisfatte le ipotesi.

Analisi esplorative:

Gli investigatori esamineranno esplorativamente le differenze nei livelli di depressione e sintomi di ansia generalizzati tra diversi sottogruppi demografici nel nostro campione.

Gli investigatori indagheranno esplorativamente se le seguenti variabili sono correlate ai tassi di adesione, vale a dire; livelli di depressione, livelli di GAD, se si sospetta di essere stati infettati dal virus COVID-19 e preoccuparsi di una maggiore durata degli NPI.

Gli investigatori valuteranno anche esplorativamente la correlazione tra la competenza percepita nell'affrontare la crisi COVID-19 con la variabile Accesso sufficiente alle informazioni.

Gli investigatori possono anche fare altre analisi esplorative a cui gli investigatori non hanno ancora pensato al momento della pre-registrazione: se gli investigatori eseguono tali analisi esplorative, gli investigatori le dichiareranno esplicitamente come esplorative nel manoscritto pubblicato seguendo le linee guida di pubblicazione comuni

Si noti che lo schema del progetto, il piano di studio e l'analisi sono stati registrati su richiesta ai Comitati regionali per l'etica della ricerca medica e sanitaria (REC) e al Centro norvegese per i dati di ricerca 10 giorni prima della raccolta dei dati, due comitati che valutano il razionale per la raccolta dei dati e ipotesi e valutare gli aspetti etici dello studio prima di consentire la raccolta dei dati. Lo studio è registrato su Clinicaltrials.gov dopo aver completato la raccolta dei dati, sebbene questa registrazione sia preliminare a qualsiasi analisi dei dati. La registrazione è stata effettuata per la prima volta su osf.io in quanto questo è il luogo in cui gli studi trasversali di solito sono registrati dove è ancora da trovare, ma è stata successivamente registrata su studi clinici quando i ricercatori hanno scoperto che era possibile registrare trasversali studi su Clinicaltrials.gov (tradizionalmente associato a studi clinici e RCT), leggendo le linee guida della rivista target per il presente studio.