大学生のアルコール使用を減らすための罪悪感と表現力のある文章

現在の研究は、大学生の大量飲酒を対象とした以前の研究に基づいています。 大量の研究により、この集団に対する個別に焦点を当てたアルコール介入の 1 つのタイプ (つまり、個別化されたフィードバック) をサポートする印象的なデータベースが提供されています。 このパラダイムの成功は、おそらく代替パラダイムの検討不足に貢献しています。 表現力豊かな文章はそのような代替手段の 1 つであり、他の分野で広範なサポートを受けていますが、つい最近になって、大量飲酒の潜在的な介入と見なされるようになりました。 このアプローチを調べる予備データは有望であり、この有効性試験の確固たる基盤を提供します。 さらに、この研究は、アルコールやその他の物質使用障害の動機付け治療の根底にあると推定されるメカニズムの類似物として、表現力豊かな文章の内容における罪悪感や「思考の変化」に特に焦点を当てた、新しい理論的構成を組み込んでいます。 研究者は、NIAAA が資金を提供した他の大規模な試験で成功裏に使用された同様の方法を採用することを計画しています。

この研究は、大学生の飲酒を減らし、心理的幸福を改善するための簡単な介入として、表現力豊かな文章を評価するための介入研究で構成されています。 研究への参加には、スクリーニング評価、ベースライン評価、介入手順、介入後評価、および 1、3、6、および 12 か月後のフォローアップ評価の完了が含まれます。 飲酒量の多い大学生 (N = 600) は、2 (アルコール vs. 苦痛のトピック) × 2 (罪悪感 vs. 罪悪感なし) + 1 (ニュートラル コントロール) + 1 (パーソナライズされた規範) に基づいて、6 つの条件のいずれかにランダムに割り当てられます。フィードバック) デザイン。 ベースライン調査を完了する前に、生徒は 6 つの学習条件のうちの 1 つにランダムに割り当てられます。そのうちの 5 つは、1 か月間に 3 回のセッションで書くことです。 具体的には、参加者は、大量飲酒イベント、罪悪感を誘発した大量飲酒イベント、悲惨な出来事、罪悪感を誘発した悲惨な出来事、または大学の初日 (中立的な制御条件) について書くように割り当てられます。

PNF 条件にランダムに割り当てられた参加者は、飲酒が大学の同性の他の学生とどのように比較されるかについて、従来のパーソナライズされた規範的なフィードバックを受け取ります。 規範は、ヒューストン大学で行われた、社会規範とアルコール予防を調べる大規模な最近完了したアルコール調査 (R01AA014576) から得られます。 条件全体で一貫性を維持するために、PNF 条件の参加者は引き続き 3 回ラボに参加します。 彼らは最初の介入セッション中にフィードバックを受け取り、2 回目と 3 回目のセッションではニュートラル コントロール条件と同じナラティブ プロンプトを完了するように求められます。 表現力豊かなライティング条件にある個人の場合、3 週間にわたって毎週 3 つの物語のプロンプトが表示されます。最初のプロンプトは、ベースライン評価の後に発生します。 すべてのベースライン評価、ナラティブ介入の割り当て、およびすべての条件に対する即時事後テストは、ラボ内で実施されます。 スクリーニングおよびフォローアップ評価を含むその他のすべての評価は、Web によってリモートで完了します。 パーソナライズされた規範的フィードバック条件を含める理由は、表現力豊かな執筆介入の有効性を既存の簡単なアルコール介入と比較できるようにするためです。 したがって、本設計は、対照条件に対する有効性の評価を可能にするだけでなく、既存の経験的に支持された短時間のアルコール介入に対する比較有効性も評価する。

目的は、階層線形モデリング (HLM) または混合効果モデリングと呼ばれることが多いマルチレベル回帰分析を使用して評価されます。 飲酒に対する実験条件の主な効果の評価に関して、各参加者は、ベースライン、介入後、1 か月、3 か月、6 か月、および 12 か月の追跡データを提供します。 仮説は、一般的な線形仮説フレームワークを使用して、特定のコントラスト ベクトルを使用してテストされます。 この研究は、(2×2+1+1) 計画で構成され、要因計画として表され、学校の初日について書く対照群とコンピューターベースの PNF 比較群が追加されています。 仮説は、関心のある質問に対応する対比でテストされます。 最初の 2 つの仮説は、アルコール物語条件とニュートラル コントロール条件 (H1a) の間、および罪悪感ナラティブ条件とニュートラル コントロール条件 (H1b) の間の対比を表しています。 これらの仮説を検討する際に、研究者は、アルコールと非アルコールの物語の条件、および罪悪感と非罪の物語の条件との間を反映する2つのダミーコード変数を構築し、参照グループは中立的な対照条件です。 したがって、PNF グループは、これら 2 つの仮説の検定には含まれません。 従属変数には、H1a のアルコール結果と H1b の心理的幸福が含まれます。 これらの分析では、各参加者は最大 5 つの反復測定 (つまり、ベースライン、1 か月、3 か月、6 か月、および 12 か月) を提供し、600 レベルにわたって最大 3000 のレベル 1 ケース (反復測定) を生成します。 2ケース。

研究者は、介入効果のメディエーターも評価します。 さらに、捜査官は調停を評価する手順に従います。 メディエーションは、AB プロダクト法を使用して間接効果をテストします。ここで、A は、メディエーターに対する時間の相互作用 (罪悪感の表現と思考の変化) による介入対比の効果を表します。 B は、その後の飲酒結果に関するメディエーターの関連付けを表します。 A パスと B パスの両方が、ベースラインの結果を制御します。 節度効果に関する仮説の評価は、罪悪感傾向の個人差が介入の対比と相互作用するかどうかをテストします。 これらは、上記のモデルを拡張して、提案されたモデレーターの主効果と積項を介入対比で追加することによってテストされます。

検出力分析は、「真の」効果を検出するのに十分な大きさのサンプル サイズを推定することに重点を置き、それによってタイプ II エラーを回避します。 介入対比のサンプルサイズの推定値が得られました。 必要なサンプル サイズは、正規分布の結果のサンプル サイズと検出力の方程式によって評価されました。 効果量と分散成分は予備研究に基づいており、検出力はすべての推定値で 0.80 に設定されました。 Optimal Design ソフトウェア プログラムを使用して電力を推定しました。 研究者は、飲酒に対する中立的な対照条件に対する介入効果がデルタ =.30-.40 の範囲にあると予測しています)。 提案された 500 のサンプル サイズ (～H1a と H1b には含まれていない PNF) に基づいて、5 つの評価ポイントが与えられた場合、研究者は介入対比の主効果を検出力 = .80 で検出する能力を予測します。 20% の最大予想消耗率を考慮すると、捜査官は .80 になります。 デルタ = .28 の効果サイズを検出する検出力 そしてもっと大きい。