Un Approccio di Testo Mobile alla Misurazione e Feedback per il Coordinamento delle Cure Olistiche (SMARTwrap)

L'obiettivo di questa Fase II SBIR è sviluppare e testare un sistema di misurazione e feedback innovativo, denominato SMART-Wrap, specificamente progettato per il Modello di Servizi Wraparound (WSM). L'Obiettivo 3 consiste in uno studio di efficacia controllato di SMART-Wrap in cui 2 organizzazioni fornitrici di servizi Wraparound (WPO) parteciperanno a uno studio randomizzato a gruppi paralleli. Utilizzando una strategia di reclutamento a cascata, verranno reclutati 24 team di assistenza, con 12 team randomizzati all'intervento SMART-Wrap rispetto a 12 a "Servizi come al solito" (SAU), stratificando per supervisore per bilanciare gli effetti di clustering. La randomizzazione sarà effettuata a livello del coordinatore dell'assistenza (CC). Ogni supervisore WPO (n = 12) avrà un numero uguale di CC assegnati a ciascuna condizione (circa 2 CC per ciascun supervisore), ottenendo 6 supervisori in ciascuna condizione (4 per WPO). I partecipanti del team di assistenza devono accettare di utilizzare il prototipo SMART-Wrap come parte del loro WSM per un periodo di test di 8 mesi e completare le misurazioni degli esiti del servizio e dell'implementazione. L'uso da parte del CC di valutazioni standardizzate, revisioni del piano e altri comportamenti promossi da SMART-Wrap sarà valutato tramite sondaggi mensili basati sul web. I ricercatori arruoleranno n=5 caregiver (CG) per CC, che saranno il focus principale della raccolta dati. Ciò produrrà un campione totale reclutato di N=120 (n=60 per gruppo) caregiver di giovani di età 8-17 con SED. I partecipanti familiari parteciperanno per 4 mesi in totale, iniziando entro un periodo di arruolamento di 4 mesi. I partecipanti familiari risponderanno a misure riguardanti i servizi e gli esiti dei giovani al basale e a 4 mesi.

I ricercatori ipotizzano quanto segue per i nostri esiti primari: (1) rispetto ai team di assistenza del gruppo di controllo, i team di assistenza del gruppo SMART-Wrap dimostreranno (a) un maggiore utilizzo dei dati e del feedback nella fornitura dei servizi; (b) una maggiore fedeltà al processo Wraparound; (c) un maggiore lavoro di squadra auto-riferito, alleanza di lavoro e soddisfazione per l'intervento; e (d) atteggiamenti più positivi verso la valutazione standardizzata; e (2) rispetto al gruppo di controllo, i caregiver dei giovani che ricevono servizi da team di assistenza che utilizzano SMART-Wrap riporteranno (a) una maggiore chiarezza degli obiettivi; (b) un maggiore utilizzo di strategie MBC; (c) una maggiore soddisfazione per i servizi e i progressi; (d) una migliore fedeltà al Wraparound; (e) un funzionamento del team più efficace; e (f) esiti più positivi, inclusa una riduzione dello stress del caregiver e un miglioramento dei sintomi e del funzionamento.

Le nostre ipotesi esplorative si concentrano sulla supervisione per esaminare se (1) i supervisori randomizzati a SMART-Wrap riportano (a) una maggiore proporzione di tempo di supervisione dedicato alla revisione dei dati sui progressi familiari e sulla concettualizzazione del caso e sulle strategie; (b) una maggiore alleanza con il coordinatore dell'assistenza e (c) una percezione maggiore dell'efficacia del CC. I ricercatori esploreranno anche (2) la validità della misurazione SMART-Wrap chiedendo se i domini valutati tramite SMART-Wrap nella fornitura dei servizi (ad esempio, alleanza, progressi, soddisfazione, funzionamento) sono associati ai dati raccolti dal team di ricerca esterno tramite interviste e sondaggi.

Per valutare le differenze negli esiti dei giovani e dei CG (funzionamento dei giovani sulla Valutazione del Problema Principale (TPA), sintomi dei giovani sulla Checklist dei Problemi Breve (BPC) e stress del caregiver sul Questionario sullo Stress del Caregiver (CSGQ), i ricercatori utilizzeranno una serie di modelli lineari gerarchici longitudinali a 3 livelli (modello separato per variabile di esito) per confrontare le differenze nei tassi di cambiamento di gruppo e nei punteggi medi per punto temporale in base alla condizione di intervento. I ricercatori testeranno anche tendenze temporali curvilinee su cinque punti temporali di dati sul TPA.

Per valutare gli esiti dell'implementazione, i ricercatori condurranno le seguenti analisi. Verrà eseguita una serie di HLM trasversali a 2 livelli con famiglie annidate all'interno dei CC per valutare la fedeltà al Wraparound di CG e CC sull'Indice di Fedeltà Wraparound, Versione Breve in funzione della condizione di intervento. Verranno eseguiti HLM longitudinali a 3 livelli separati per testare le differenze, in funzione della condizione di intervento, sulla soddisfazione del CC sull'Inventario di Soddisfazione del Terapista, sugli atteggiamenti verso la valutazione standardizzata sulla scala degli Atteggiamenti verso la Valutazione Standardizzata e sulla percentuale di tempo durante le riunioni di supervisione dedicato (1) alla revisione dei dati sui progressi familiari e (2) alla concettualizzazione del caso e alle strategie sul Questionario sul Processo di Supervisione (SPQ) (con livelli per punto temporale, CC e supervisore sull'SPQ). Verranno eseguiti HLM longitudinali per esplorare il tasso di cambiamento sull'uso di dati/feedback e altri target MFS sul Rapporto Mensile CC (MCR) e Rapporto Mensile CG (MPR), e i ricercatori testeranno tendenze curvilinee su 5 mesi. I ricercatori esploreranno le differenze sull'alleanza di CG e CC sull'Inventario dell'Alleanza di Lavoro, sulla soddisfazione e sulla partecipazione utilizzando HLM. L'abbandono è binomiale; pertanto, i ricercatori utilizzeranno la Modellizzazione Gerarchica Generalizzata, funzione log-link per stimare le probabilità di abbandono.

Per valutare le analisi esplorative, i ricercatori condurranno le seguenti analisi. Con due HLM, i ricercatori prevederanno le traiettorie del funzionamento dei giovani (ad esempio, il TPA), tenendo conto dei cambiamenti variabili nel tempo nei punteggi totali MCR e MPR. Per esplorare la validità della misurazione SMART-Wrap, i ricercatori assoceranno le misure SMART-Wrap con altre misure. Utilizzando la r di Pearson e le Correlazioni Intraclasse (ICC), i ricercatori esploreranno la relazione tra i punteggi CC corrispondenti al punto temporale sul funzionamento dei giovani in SMART-Wrap e i punteggi valutati dai CG sul TPA, CGSQ e BPC. I ricercatori esploreranno anche le correlazioni r di Pearson tra le valutazioni dei progressi come calcolate in SMART-Wrap e il tasso di cambiamento calcolato tramite HLM sul TPA valutato dal caregiver. I ricercatori esamineranno la relazione tra la soddisfazione dei genitori registrata in SMART-Wrap e i punteggi di Soddisfazione dei Genitori. In secondo luogo, i ricercatori studieranno come l'uso del sistema possa essere significativamente correlato al miglioramento su diversi esiti, inclusa fedeltà, alleanza di lavoro e problemi e sintomi dei giovani. I predittori includeranno l'uso da parte di CC e supervisore degli elementi del sistema SMART-Wrap, la completezza dei dati e il tempo nel sistema. Per queste analisi, i ricercatori utilizzeranno HLM appropriati alle VD (longitudinali o trasversali) In tutte le analisi, i ricercatori modelleranno i dati mancanti in modo casuale utilizzando la stima di massima verosimiglianza completa per tenere conto del bias di attrition e i ricercatori controlleranno i confronti multipli utilizzando i tassi di falsa scoperta.