情報源と、COVID-19 パンデミック時の抑うつおよび不安症状との関係: ネットワーク研究

リサーチクエスチョン 1:

COVID-19 のパンデミックに関する知識を得るために使用されるさまざまな情報源は、抑うつ症状や不安症状とともにネットワーク内でどの程度中心的なものでしょうか? うつ病や不安症のさまざまな症状に最も強く関連する情報源はどれですか?

情報から遠ざかることは、本研究で測定されます。 回避は不安障害における一種の安全行動であるため、研究者はネットワークにおけるこの行動の中心性をさらに調査したいと考えています。 さらに、潜在変数パラダイムを使用した複数の研究により、うつ病の合計スコアと一般的な社会不安の使用との関係が確立されています。 研究者は、現在のネットワーク調査で、この潜在的なリンクをより徹底的かつ詳細に調査することにさらに関心を持っています。 この研究の調査結果は、横断的であり、一時的なデータ構造を使用した研究でさらに検討する必要がありますが、パンデミックにおける情報源の使用に関与する可能性のあるメカニズムについての最初のアイデアを提供する重要で興味深い出発点となります。メンタルヘルス。

統計分析：

推定されるネットワークは 23 項目 (9: PHQ-9、7: GAD-7、7: COVID-19 に関する情報を取得するための情報源) で構成されます。 ネットワークは、R パッケージ qgraph (Epskamp et al., 2012) を使用して推定されます。 ネットワークの安定性と精度のテストは、R パッケージのブートネットを使用して実施されます (Epskamp, et al., 2018)。 無向偏相関ネットワークが推定され、症状間の他のすべての関連性を制御する症状の各ペア間の関連性が得られます。 中心性指数が報告されます。 データの評価に続いて、適切な相関方法が適用されます (例: 可能な歪度に関して)。

ネットワークは、グラフィカルな最小絶対収縮および選択演算子 (GLASSO) と拡張ベイズ情報量基準 (EBIC) を使用してさらに正則化されます。 チューニング パラメータは、推奨されるように 0.5 に設定されます。 中心性テーブルとプロットが表示され、エッジの差異テストが行​​われます。

さらに、調査官は、サンプル内の主要な人口統計学的サブグループ (性別など) にわたるネットワーク構造の違いを調査します。 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。

情報源には次のものがあります。1) 全国のテレビおよびラジオ チャンネル。 2) 全国紙、地方紙、地方紙。 3) 情報のためのソーシャル メディアの使用。 4) ブログ、ポッドキャスト、フォーラム、またはその他のインターネット ソースの使用。 5) 仲間 (つまり、友人や家族) から得た情報。 6) その他の情報源。 7) 情報から積極的に遠ざかる。

推論基準:

p < 0.05 で有意性を判断します。

サンプルサイズと検出力の計算:

Fried & Cramer (2017) による検出力分析のガイドラインに従って、参加者の数を推定パラメーターの数の 3 倍にすることをお勧めします。 ただし、Roscoe (1975) による多変量研究に対するより保守的な推奨事項では、推定パラメーター数の 10 倍のサンプル サイズを推奨しています。 本研究で構築するネットワークは、不安7項目（GAD-7）、うつ症状9項目（PHQ-9）、および情報媒体と利用範囲に関する上記7項目からなる。 したがって、ネットワークは 23 の項目で構成されます。 23x(23-1)/2 x 3 = 少なくとも 759 人の参加者 (Fried & Cramer、2017 によるガイドラインによる)。 したがって、それぞれこれら 2 つのアプローチに従うと、759 ～ 2530 人の参加者が必要になります。 データは 3 週間収集され、参加者はノルウェーの成人の代表的なサンプルに基づいており、デジタル コンセントを提供した後、研究に参加する機会が均等に与えられます。

欠落データ:

個人の機密データを保存するためにノルウェーで使用されているプラ​​ットフォームである TSD システム (Services for Sensitive Data) は、ヨーロッパの GDPR (Generalデータ保護規則) 法。 したがって、参加者はいつでも自分のデータを撤回することができます。 調査には必須の回答フィールドが含まれています。 参加は任意であり、提供されたデータはいつでも取り消すことができます。 調査員は、参加者がデータを撤回することを期待していないため、データの欠落がないことを期待しています。 ただし、参加者がデータを撤回した場合、調査員は最先端の欠落データ分析を実施し、データがランダムに欠落しているかどうかを調査します。