ホームレスから抜け出す若者への家賃補助とメンタリングの効果

この混合法研究の全体的な目的は、家賃補助とメンターシップが、3 つの都市設定の市場賃貸住宅に住む元ホームレスの若者の社会統合の結果に影響を与えるかどうか、またどのように影響するかを評価することです。

具体的には、この調査の目的は次のとおりです。

1. 家賃補助とメンターシップが、次の点に関して、家賃補助のみを受け取るよりも社会的統合の結果を改善するかどうかを判断します。 b) 主要評価項目である 18 か月の自尊心。
2. 家賃補助とメンターシップが、家賃補助のみを受け取るよりも、次の点に関してより良い社会的統合の結果をもたらすかどうかを判断します。 b) 希望; c) 18 か月時点での学業および職業への継続的な参加。
3. 家賃補助とメンターシップが、家賃補助のみを受け取るよりも、次の点でより良い社会統合の結果をもたらすかどうかを調べます。 b) 住宅の質の認識。 c) 精神症状; d) 18 ヶ月での飲み込み感。
4. 質的データを統合して、量的データの完全な理解を促進し、研究参加者 (若者とメンター) が介入について最も有益であると感じた点と、それをどのように改善できるかについての理解を深めます。

この研究では、無作為化比較試験 (RCT) およびコミュニティベースの参加型行動研究 (CBPAR) フレームワークに組み込まれた収束混合法デザイン (つまり、定量的データと定性的データが同時に収集され、調査結果が組み合わされる) を採用します。 この介入の複雑な説明経路（すなわち、独立して相互依存的に作用する可能性のある社会的および行動的プロセス）を考えると、混合方法RCTが適切です。 さらに、定性的データは、調査結果の外的妥当性に影響を与える可能性のあるコンテキスト要因に関する洞察を提供します。 最も重要なことは、このデザインは、社会的統合に関する重要な (そして十分に活用されていない) 若者向けの視点を提供することです。

この調査は、カナダの 3 つの都市で実施されます: トロント、オンタリオ (pop. 280 万）;オンタリオ州ハミルトン（pop. 552,000);オンタリオ州セントキャサリンズ（pop. 133,000）。 調査参加者全員 (n = 24) は、介入の一環として 24 か月間、家賃補助 (月額 400 ～ 500 ドル) を受け取ります。 この調査には、家賃補助金の資金が含まれており、コミュニティ パートナーから家主に直接支払われます。 セント マイケルズ病院は、この目的のために各コミュニティ パートナーとサービス プロバイダー契約を結びます。 介入グループ (n = 12) の参加者は、コミュニティ パートナーの 1 人によって募集された成人のメンターと一致します。

メンターは、主流の統合を支援するために、自然なメンターの主要な関係ベースのコンポーネント（「コーチ」または「チアリーダー」の役割など）を組み込むことが奨励されます。 より有機的で自然なメンターとメンティーの関係を促進するために、メンターは、メンティーと一緒に追求する活動の種類において、典型的な正式なメンターシップ プログラムよりも柔軟性があります。 たとえば、避難所での社交行事への参加は義務付けられません。 代わりに、メンターは、メンティーをシェルター システム (およびホームレスの若者としての古いアイデンティティ) から遠ざけ、メインストリームに向かわせる活動を開始するように奨励されます (たとえば、地元の大学キャンパスでコーヒーを飲みに会う、地元の図書館を見学する、または訪問する)。営業時間内のメンターの勤務先）。 すべてのメンターは、2 年間、メンティーと毎月ミーティングを行います。 さらに、メンターは毎週、電話またはテキスト メッセージでメンティーと連絡を取るように勧められます。 メンターがその役割を継続できず、研究期間が少なくとも 6 か月残っている場合、研究参加者は新しいメンターとマッチングされます。

コミュニティ パートナーは、研究チームと定期的に連絡を取り、家賃補助金が適切に分配されていることを確認し、研究参加者との継続的な関係を維持し、「赤」を監視するアウトリーチ ワーカー (各機関で既に雇用されている) とすべての参加者を一致させます。メンターとメンティーの関係で一致する参加者のフラグ (例: メンターと会うのをためらうメンティー)。 研究参加者全員と労働者を一致させることは、誰もがコミュニティ パートナーから公平なレベルの社会的支援を受けていることを保証するのにも役立ち、研究チームが興味のある結果がメンターシップに起因する可能性が高いかどうかを識別するのを容易にします。代理店ベースのサポートのさまざまなレベルに。 さらに、ストリートに関わる若者やホームレスの若者 (12 ～ 24 歳) の「問題行動」 (例: 物質の使用や危険な性行為) を減らすように設計されたサービスと介入のレビューでは、アウトリーチ ワーカーと強い関係を持っていた研究者が、コミュニティは、そうでない人々よりも効果的な介入と低い離職率を持っていました。

ベースラインのインタビューに続いて、3 つの調査サイト (トロント (n=12)、ハミルトン (n=6)、およびセント キャサリンズ (n=6)) のそれぞれの参加者は、ブロックのランダム化を使用して介入 (家賃)補助金とメンタリング）またはコントロール（家賃補助のみ）グループ。 ランダム化は、ランダムなブロック サイズ 2 と 4 に基づいてサイトごとにバランスが取られます。 ブロック無作為化を使用する利点は、参加者を各サイト内の治療グループに均一に分配することです。 ブロックサイズが小さいと、割り当て手順を推測して登録手順に偏りが生じるリスクが高まる可能性があるため、この潜在的な選択偏りを回避するために、ランダムなブロックサイズが使用されます。 SAS を使用して、サイトごとに一意のランダム化スケジュールが作成されます。 無作為化スケジュールにアクセスできるのは、研究に所属していない研究コーディネーターだけです。 研究コーディネーターは、参加者の無作為化結果を記載した、封印された不透明な連続番号の封筒を用意します。 適格性を評価し、各参加者の同意を得た後、参加者の登録を担当する研究担当者は、順番に並べられたランダム化エンベロープ ファイルから次のランダム化エンベロープを開き、参加者のランダム化されたグループ割り当てを取得します。

定量的データは、30 か月にわたって 6 つの時点で収集されます: ベースライン、6 か月、12 か月、18 か月、24 か月、30 か月。 質的測定は、この研究の重要な特徴であり、1) 半構造化された個別のインタビュー (研究参加者) および 2) フォーカス グループ (メンター) で構成されます。 ベースラインでは、12 人の参加者 (研究の各アームから 6 人) が、定量的データ収集と同時に行われる 6 つの半構造化個別インタビューに参加するよう招待されます: ベースライン、6 か月、12 か月、12 か月18日、24月、30月。 参加者は、3 つのコミュニティのそれぞれからのインプットと、性別と民族的人種の代表性がかなり等しいことを目標に、意図的に選択されます。 すべてのメンター (n = 12) は、12 か月目と 24 か月目に行われる 2 つのフォーカス グループに参加するよう招待されます。

すべての分析は、治療意図の原則を使用して実行されます。つまり、すべての参加者が最初に無作為化されたグループに含まれて分析されます。 介入群と対照群のベースライン特性は、記述統計 (つまり、平均、標準偏差、連続変数の中央値と四分位範囲、およびカテゴリ変数の頻度と割合) を使用して要約されます。 各研究時点での結果の記述統計が計算され、ベースラインから 30 か月のフォローアップまでの介入群と対照群の間の軌跡の違いが、散布図と箱ひげ図を使用して調査されます。 家賃補助とメンターシップのみを受けた参加者と、家賃補助とメンターシップのみを受けた参加者との間の、18か月での継続的な結果（心理的コミュニティ統合、自尊心、社会的つながり、希望、知覚された住宅の質、精神症状、および没頭感）における95％信頼区間の差。受け取った家賃補助は、介入グループの指標と結果のベースライン値を含む、共分散分析 (つまり、線形回帰モデル) を使用して推定されます。 回帰診断が実行され、極端な外れ値または影響力のある観測値がある場合は、ノンパラメトリック Wilcoxon 順位和検定を使用した分析が繰り返されます。 グループは、グラフィカルツールとノンパラメトリックウィルコクソン順位和検定を使用して、18か月でのカウント結果（物理的なコミュニティ統合）に関して比較されます。 18 か月でのバイナリ結果 (継続的な学問的および職業的参加、および低所得カットオフを超える収入) については、95% 信頼区間で比率の差が推定され、カイ 2 乗またはフィッシャーの正確確率検定を使用して検定されます。 このパイロット無作為化試験のサンプルサイズが小さいことを考えると、すべての結果は慎重に解釈され、より大規模な試験を実施するためのデータと仮説を生成する意図があります.

定性的なデザインを使用した研究の創発的で反復的な性質を考えると、データの分析と解釈は、最初の定性的なデータ生成セッション (ベースライン) の直後に開始されます。 半構造化された個々のインタビューとフォーカス グループは、音声が録音され、逐語的に書き起こされます。 データのより微妙な分析を行うために、トランスクリプショニストは、短い応答、非協力的な口調、文字通りの沈黙に注意するように指示されます。 その後の各定性データ生成セッションの前に、研究チームのメンバーは予備的なデータ分析を行い、インタビューのトランスクリプトを複数回読み、データをコード化されたセグメントに分割し、トランスクリプトのセクションの横に分析メモを作成し、新たなテーマを特定します (そして/回答者間でこれらを対比する)、および新しい質問をまとめます。 個々のインタビューとフォーカス グループに参加する人は、訪問のたびに新たな解釈についての視点を求められます。これらの視点は、データ分析を形成し、データの信頼性を確保する上で重要な役割を果たします。 Web ベースのアプリケーション Dedoose を利用して、定性データの分類とコーディングを支援します。

CBPAR の方法論に沿って、コミュニティ パートナーと共にエビデンスを広めることは、コミュニティの能力を構築し、この研究に参加している若者の生活を改善する上で重要です。 さらに、批判的社会理論の使用を考えると、調査結果は提示されるだけでなく、以前は妨げられていた可能性のある関係プロセス (たとえば、社会経済的地位や社会階級が低いという主観的な経験) を明らかにし、説明するためにも使用されます。ホームレスの若者が有意義な社会統合を達成するのを妨げています。 「実用的な」データに重点​​を置いて、調査結果は、科学雑誌の論文から口頭発表まで、さまざまな形式で学術およびコミュニティベースの聴衆の両方に広く配布されます。