ConnectEd: 無作為化比較試験 教育訓練によるつながり (ConnectEd)

性的暴力 (SV) またはデート バイオレンス (DV) の発生率は大学生の間で依然として高い (女子学部生の過去 1 年間で 22%)。 どんちゃん騒ぎは一般的に発生し (学部生の 25% が過去 1 か月以内にどんちゃん騒ぎを報告)、性的な危険を冒したり、暴力の被害や加害の強力な予測因子となります。 SV/DV リスクとアルコールの使用および乱用との関係を考えると、多くの人が SV/DV とアルコール乱用に共同で対処するための予防プログラムを提唱しています。 有望な暴力防止戦略として認識されているバイスタンダー介入は、1) 暴力的になる可能性のある状況を認識し、2) 暴力のリスクを軽減するために安全かつ効果的に介入する方法を学ぶために、すべてのコミュニティ メンバーが関与するという点で独特です。 彼らの約束に基づいて、キャンパス性的暴力撤廃法 (SaVE) は現在、すべての公的資金による大学に、性的暴力を減らすことを期待して傍観者の介入を提供することを要求しています。 SV/DV 予防のみに焦点を当てたバイスタンダー介入と、傍観者のコンテキスト内でのアルコール乱用防止にさらに取り組む介入とを比較した無作為化介入試験はありません。 バイスタンダー介入プログラミングを通じて性的暴力に対処する全国的に認められたリーダーであるケンタッキー大学（英国）でのこのような実験的試行を提案します。 このランダム化介入試験の目的は、バイスタンダー トレーニング要素の相対的な有効性を評価することです。 この研究では、次のいずれかに無作為に割り付けられます: 1) オンライン バイスタンダー トレーニング (Haven)、2) オンライン薬物乱用トレーニング (AlcoholEdu)、3) 対面バイスタンダー トレーニング (Green Dot Intensive Training)、または 4) In-バイスタンダー/薬物乱用トレーニング (ConnectEd)。 目的 1: ソーシャル メディア コミュニケーション (Facebook、Twitter、Instagram など) を通じて、行動とトレーニングの拡散を捉える方法を評価します。 目的 2: 3 つのバイスタンダー トレーニング条件の相対的な有効性を判断して、a) ドメインごとにバイスタンダーの有効性と行動を向上させる (アルコール乱用と暴力防止)、b) SV/DV の受け入れ、セクシュアリティにおけるアルコールの役割、およびアルコールの使用/乱用を減らす、および c) 性的行動およびアルコールの使用または乱用の領域によって、リスクを取る行動を減らします。 目的 3: バイスタンダー アプローチを実装するための相対的なコストとその費用対効果を決定します。 設計: 英国の新入生を募集し、4 つの条件のいずれかに無作為に割り付け、1 学年 (n=4000、合計 2 学年コホート) の 9 か月間追跡します。 混合法アプローチを使用して、介入の忠実度とコストを経時的および条件別に測定します。 利用可能な最も厳密な設計を使用して、SV/DV の危険を冒す行動を減らすだけでなく、アルコール乱用を減らすために、新しいバイスタンダー介入アプローチがどのように機能するかについて、新しい理解を生み出すことを目指しています。

新入生は、傍観者プログラムの有効性をテストする無作為試験に参加するよう招待されます。 研究への参加に同意した人は、4 つの条件のいずれかに無作為に割り付けられます。 これらの条件は次のとおりです。

1. 対面式のグリーン ドット インテンシブ バイスタンダー ベースの性的暴力防止トレーニング (GreenDot)。
2. 薬物乱用防止トレーニング (WellAware) と組み合わせたグリーン ドット インテンシブ バイスタンダー トレーニング。
3. オンライン傍観者ベースの性的暴力防止トレーニング (ヘイブン)、および;
4. オンラインの薬物乱用トレーニング (AlcoholEdu)。

研究への参加に同意するすべての新入生 (17 ～ 24 歳) は、ベースライン時 (トレーニング前)、および秋学期と春学期の終わりにアンケートに回答するよう招待されます。 さらに、生徒は myUK アプリを使用してマイクロ調査に回答するよう求められます。

学生の募集は、学生が夏期オリエンテーション (6 月と 7 月) で英国に入国する際に実施されます。 学生の 45 ～ 50% が研究への参加に同意し、データを提供すると予想しています。したがって、最終的な参加者プールは、2016 年度と 2017 年度の 4,000 人の参加者で構成されると予想されます。

連続変数は、記述統計 (n、平均、標準偏差、中央値、第 1 および第 3 四分位数、および最小値と最大値) で要約されます。カテゴリ変数は、カウントとパーセンテージで説明されます。 変化スコアとパーセント変化スコアは、ベースライン (最初の学年度の開始前) から、および各学年度内の秋の終わりから春まで計算されます。 大学コミュニティ内のサブポピュレーション (性別、性的魅力、友愛/女子学生クラブ、または運動チームのメンバーシップなど) によって、そして最も重要なこととして、トレーニング条件によって、数値およびグラフによる要約が全体的に提供されます。 グループの単純な比較は、連続変数の ANOVA とカテゴリの結果のカイ 2 乗検定を使用して行われます。 グループ間の比較は無作為に行われます。グループ間の連続変数の単純な比較は、ANOVA およびカテゴリ変数の独立性のカイ 2 乗検定を使用して実行されます。 グループは無作為に割り当てられますが、潜在的な交絡因子は二変量分析で調べられ、共変量調整を必要とする比較には回帰モデリングが使用されます (例: ANCOVA、ロジスティック回帰）。 計画されたサブグループ分析には、性別グループ別、性的魅力別、ギリシャ生活への参加別の分析が含まれます。 これらも無作為化され、受け取ったままに実施されます。 効果の変更は、回帰モデル (結果と縦方向の測定の存在に応じて、線形、ロジスティック、および混合モデル) に相互作用を含めることによっても評価されます。 SAS v9.4 は、すべてのデータ管理と統計分析に使用されます。すべての統計検定に 0.01 の有意水準が使用されます。