臨床アラートを使用した Web ベースの回復モニタリングの評価

フェーズ 1: 私たちの調査チームは、2011 年 6 月にプロジェクトのフェーズ 1 を完了しました。 私たちの当初の計画では、デラウェア州の治療プログラムによって収集された RT データを分析して、治療による早期の消耗の特定の予測因子を決定することがチームに求められました。 2011 年 5 月、11 人のカウンセラーが標準的な実践の一環として RT を使用するように訓練されました。 フェーズ II の予測アルゴリズムを生成するために、IRB が承認した研究プロジェクトから入手できる 3 つのデータセットのデータを分析しました。 ただし、結果は決定的ではなく、おそらくサンプルサイズが小さく、サンプル間の採用とドロップアウトの定義が異なるためです。 フェーズ II を進めるために、アルコールと違法薬物の文献全体でドロップアウトの一貫した予測因子である薬物使用の重症度に主に基づいたアルゴリズムを作成しました。アルゴリズムは、クライアントが使用していない場合にも対処しますが、リスク要因が保護要因の影響を大きく上回ります。 私たちは、このアルゴリズムが、物質または高レベルのリスクを自己報告したクライアントを特定するために機能したと判断しました. ただし、高リスク症例の識別率が低すぎるため、アルゴリズムを変更して、1) ベースラインで使用頻度の高いクライアント、2) 尿サンプルが陽性のクライアント、3) 以降の [post -ベースライン]インタビュー、および4）リスク要因が防御要因を上回っているクライアント。 これにより、リスクケースの特定率が約 32% 向上しました。

フェーズ I の一環として、アルゴリズムに基づいてクライエントのリスクが高い場合にカウンセラーに通知するクリニカル アラート機能を追加するために、RT のプログラミング変更も完了しました。 フェーズ II の CBI 介入およびトレーニング資料が作成されました。 カウンセラーが自分の判断に基づいて臨床リスクに対応できるようにするため、CBI を簡単な臨床「ツールキット」に発展させました。 このツールキットを使用すると、カウンセラーは、1) 薬物やアルコールを使用している、または使用を開始するリスクがある、2) 満たされていない心理社会的ニーズがある [つまり、精神医学的コンサルテーションの必要性] という理由でクライエントがクリニカル アラートを生成しているかどうかを判断するために臨床的判断を下すことができます。 、または 3) カウンセラー/治療提供者との連携が不十分であり、関係を構築するための助けが必要です。 Clinical Alert Toolkit には、カウンセラーがクライエントのニーズのどれが最も差し迫っているかを (自身の判断に基づいて、またはクライエントとの合意に基づいて) 判断した後に展開できる一連の演習/介入が含まれていました。

フェーズ 2: 3 人のカウンセラーがこの研究への参加に同意し、2011 年 5 月に RT を使用するトレーニングを受け、2011 年 6 月に CBI 介入に関するトレーニングを受けました。 2011年7月よりクライアント参加者の募集を開始。 トレーニングと介入の資料は、参加したカウンセラーに好評でした。 1 人のカウンセラーは、研究スタッフがクライアントの募集を開始する前に雇用を終了しました。 アプローチされた 35 のクライアントのうち 30 のクライアントが実現可能性試験に参加しました。 28 人のクライアントがベースラインを完了し (93%)、23 人が 1 か月のフォローアップを完了し (77%)、21 人が 2 か月のフォローアップを完了し (70%)、21 人が 3 か月のフォローアップを完了しました (70%)。 これらのクライアントのうち、2 人のクライアントは 1 か月のフォローアップ ウィンドウで投獄され、2 人のクライアントは 2 か月のフォローアップ ウィンドウで投獄され、3 人のクライアントは 3 か月のフォローアップ ウィンドウで投獄されたため、フォローアップを完了するようにアプローチされませんでした。インタビュー。 フェーズ II での経験を使用して、カウンセラーが従うべきトレーニングと臨床プロトコルにいくつかの変更を加えました。 Toolkit コンポーネントのいくつかを改訂しました (特にワークシートをより使いやすくし、トレーニングの負担を軽減するため)。 また、臨床監督セッション中に行われたフィードバック戦略を簡素化して、一般的な治療スキルに焦点を当てることを減らし、より具体的には訓練された臨床アラートCBIの実際のコンプライアンスに焦点を当てました. さらに、フェーズ II のトレーニング カウンセラーは、CBI テクニックの使い方を学ぼうとする動機を言葉で表現しましたが、学習曲線は私たちが望んでいたよりも遅いことがわかりました。 CBI の基本的な要素をより迅速に。 この改訂には IRB の承認が必要でした。修正されたアプローチでは、カウンセラーは、評価されたオーディオ録音されたセッションが、CBI の提供に少なくとも最小限の遵守を示した場合にボーナスを獲得できました。 最後に、フェーズ II では、TAU 状態で使用するための注意制御トレーニング (治療計画に焦点を当てたもの) を完了しました。

フェーズ 3: デラウェア サイト 1 (元の臨床サイトおよびパートナー) から研究を移動する必要があったため、チームはフィラデルフィアの代替サイト 1 とニュージャージー州中部の代替サイト 2 を募集して、フェーズ III の臨床パイロット試験を実施しました。 最初に予定された個人セッションから開始し、その後は毎月クライアントと一緒に毎月 RT を使用するように訓練された 20 人のカウンセラーを登録しました。 これらのカウンセラーを、TAU 治療計画トレーニングまたはクリニカル アラート (CA) トレーニングを受けるように無作為に割り当てました。 研修後、採用活動を開始。 試験中、CA状態の3人のカウンセラーは、研究プロトコルに準拠していないか（N = 2）、クライアントが高いリスクを報告したことはありませんでした（N = 1）. これら 3 人のカウンセラー全員と協力して、介入と研究手順への関与の改善を奨励しましたが、これは成功しませんでした。 その結果、臨床アラート + 介入トレーニングが結果に影響を与えるかどうかを判断するための追加の機会を作成するために、追加のカウンセラーを CA 状態に過剰に募集することにしました。 さらに 3 人のカウンセラーを募集しましたが、無作為化はしませんでした。むしろ、それらを CA 条件に直接割り当てました。

フェーズ 3 に 336 人のクライアントを登録しました。142 の自己報告された臨床 RT データは、臨床アラート プロファイルになります (TAU: N = 78、CA: N = 64)。 採用率が低いため、この研究は、高リスクのケースへの対処に対する介入トレーニングの特定の効果を調べるためのサブ分析にとって、非常に不十分でした。これは、私たちの最も強力な効果が現れると信じていた場所です。