COVID-19パンデミック時のうつ病と不安の予測因子とメカニズム

仮説と研究課題:

調査質問 1: 一般成人集団における厳密なウイルス軽減プロトコル (つまり、物理的距離のプロトコル) の採用から 3 か月後の抑うつおよび不安症状のレベルは? うつ病と一般不安症の有効なカットオフ値を超える割合は? 仮説1：主要なパンデミック緩和プロトコルが解除されるパンデミック（T2）までの3か月の測定期間を測定するための最も厳格な緩和プロトコルを使用したベースライン（T1）から、うつ病および不安症状のレベルが大幅に減少します。 さらに、T1 から T2 にかけて、うつ病と不安神経症の有効なカットオフを満たすサンプルの割合が大幅に減少します。

仮説 2: すべて CAS-1 で測定された肯定的なメタ認知、否定的なメタ認知、および役に立たない対処戦略の T1 でのレベルが高く、T1 から T2 への減少が少ないことは、年齢、性別を超えて、うつ病と不安の減少が少ないことに関連します。そして教育。 T1 でより高いレベルに達し、T1 から T2 にかけて身体活動と認知能力が向上することは、年齢、性別、学歴を超えて、うつ病と不安の大幅な軽減に関連します。

探索的: 研究者は、うつ病と不安症の信頼できる変化を示す割合をさらに調査し、サンプルのさまざまな人口統計サブグループ間でうつ病と不安症の変化の違いを調査します。

統計分析：

現在のような繰り返しの調査では、通常、データが欠落しています。 したがって、研究者は、対応のある t 検定、反復測定 ANOVA、および通常の線形回帰の代わりに、混合モデルを使用してデータを分析します。 混合モデルは、欠落データを処理する最先端のアプローチである最尤推定を使用します (Schafer & Graham、2002 年)。 特に、データが無作為に欠落している場合 (これは私たちの調査で発生する可能性が高い)、混合モデルは他の分析方法よりも偏りのない結果を示します (O'Connel et al., 2017)。 抑うつと不安は、2 つの別々の混合モデルで従属変数として使用されます。

予備分析では、各従属変数 (PHQ-9; GAD-7) について、ランダム効果と残差の共分散構造の組み合わせにより、「空の」モデル (インターセプト) が選択されます。 赤池の情報量基準 (AIC) を使用して、さまざまなモデルの適合度を比較します。 2 を超える AIC の削減をもたらすモデルは、より優れていると見なされます (Burnham & Anderson, 2004)。

まず、時間 (T1 = 0; T2 = 1) 予測因子として。 次に、人口統計学的制御変数が予測変数として追加されます。 第三に、負のメタ認知、正のメタ認知、役に立たない対処戦略、身体活動、および危機に対処するための認識された能力の初期 (T1) レベルが、これらの一定の共変量の時間との相互作用とともに、一定の共変量として追加されます。 これらの相互作用は、それぞれ不安とうつ病の変化を予測する共変量に関する H2 のテストを表しています。 最後に、現在の (T2) レベルの負のメタ認知、正のメタ認知、役に立たない対処戦略、身体活動、および危機に対処するための認識された能力が、これらの一定の共変量の時間との相互作用とともに、一定の共変量として追加されます。 これらの相互作用は、T1 から T2 への抑うつと不安の変化をそれぞれ予測する T1 から T2 への共変量の変化に関する H2 のテストを表します。

N、平均値、SD を含む頻度表を含む記述統計、およびその他の標準的な記述統計により、抑うつ症状および不安症状の一般的なレベルに関する研究課題を調べます。 サブグループの違いは、カイ二乗統計で調べられます。 抑うつ症状および不安症状のある個人の割合を調査するために、一般的なカットオフが使用されます。 PHQ-9 では => 10 (Kroenke et al., 2001)、GAD-7 では >= 8 (Johnson, Ulvenes, Øktedalen & Hoffart, 2019) を含みます。

この事前登録されたプロトコルで事前に指定されていない、今後の論文で取り上げられるすべての分析と質問は、探索的と定義されます。

収集されたサンプルとノルウェーの成人人口の間の比例比率を保証する参加者のランダムサンプルの選択に続いて、感度分析と主な調査結果のランダムサブサンプル複製が行われます。

可能な変換:

すべての変数は、事前に定義された分析 (つまり、重回帰) の基礎となる統計的仮定に関して可能である限り、推奨される慣行に従って、元の検証済みの形式で評価されます。 ただし、分析の背後にある統計的仮定に関してこれが不可能な場合は、間隔ベースの方法を適用するために変換 (平方根または対数変換など) が必要になる場合があります。 調査員は、適切な分析を選択する前に、歪度の程度を調べ、仮定と分析に対してこれを評価します。 事前に登録および計画された分析には、仮定が満たされている限り、重回帰が含まれます。 あるいは、ノンパラメトリック検定が使用されます。

推論基準 この研究ではサンプルサイズが大きいため、研究者は有意水準を事前に定義します: 有意性を判断するために p < 0.01。

サンプルサイズ：

T1 でのサンプル サイズには、代表的で無作為に選択された 10,084 人の成人参加者が含まれていました。 T2での現在の研究では、すべての参加者が研究計画に従って参加するよう招待されます。 データ収集期間は、ベースラインで多くの参加者が応答するまで、最大 3 週間続きます。

適格基準：

包含基準:

• 参加資格は18歳以上を含むすべての大人、
• 現在ノルウェーに住んでおり、同一の NPI を経験している人、および
• 研究に参加するためのデジタル同意を提供する人。

除外基準:

• 小児および青年（18 歳未満の個人）
• 測定期間中にノルウェーに居住していない成人

対策：

結果変数には、PHQ-9 および GAD-7 という検証済みの測定値が含まれます。 予測変数には、次の検証済みの測定値が含まれます。肯定的なメタ認知 (CAS-1 サブスケールで測定)。否定的なメタ認知 (CAS-1 サブスケールで測定);役に立たない対処戦略 (「戦略」とも呼ばれる; CAS-1 サブスケールで測定);身体活動（参加者が過去 2 週間、脈拍が増加し発汗につながる活動で少なくとも 30 分間身体活動を行った回数の尺度）;パンデミックに対処する能力の認識 (基本的な心理的ニーズとフラストレーション スケールで測定、一般的な困難な状況に対処する能力ではなく、パンデミックの結果に対処する能力に適応した単一の項目)。

年齢、性別、学歴はコントロールされます。