薬理学的遵守を改善するためのトランスメディア的心理教育プログラムの評価 (AFAM)

検証は、パイロットの前後に 2 段階で実施されました。 まず、5 つの検証基準に関する専門家の評価: 明快さ、公平性、関連性、および関連する各質問または試薬の重要性。 第二に、パイロットサンプルへの適用の結果は、質問の貢献度に応じて質問ごとに、およびこれらが持つ共通の要因の観点から次元とサブ次元によって、2 つの方法で分析されました。

インタビュアーによって機器に収集されたデータは、患者の臨床ファイル内の情報と対比されます。 各変数の詳細な説明を含む none データ ディクショナリは、レジストリによって使用されています。

患者の募集：選択された患者は電話で連絡を受け、プロジェクトを公表し、質問に答え、参加を希望する場合はインフォームドコンセントに署名するために CESFAM での会議に召喚されます。 これらの会議に参加できないボランティアは、自宅を訪問し、上記と同じ手順を実行します。

データ収集: 機器の適用は、研究チームによって訓練され、2 人の研究者の恒久的な監督の下で、家庭訪問と紙の記録を使用して、学生の測量士によって実行されます。

バイタル サイン、検査、およびコントロールを含む臨床データは、対応する CESFAM から収集され、各研究グループには担当の研究者がいます。 服薬データはAFAM-Health Web Appに自動登録されます。

データの運指: 紙に記録された楽器のデータは、外部の専門家によってタイプされます。

データ分析: データベースは、データ分析のために統計研究者に提供されます。 設計のタイプ: 行われる比較は、グループ間 (コントロールと 2 つの治療) および各グループ内 (ベースライン測定と介入による測定) の 2 種類です。 どちらの場合も、グループをペアにすることが提案されているため、サンプルはペアになっています。

グループ間の比較: 各グループのサンプル サイズを計算するには、グループ間のスコアの相関関係を指定する必要があります。しかし、グループの相関が高いほど、サンプル サイズは小さくなるため、最悪のケースが選択されました。つまり、独立したサンプル (ペアになっていない) の比較に対するサンプル サイズを計算する、「分散分析」として知られる方法です。サンプルは、グループ間で達成される相関には十分すぎるほどです。 上記の仕様では、n = 99 ケースが各グループに必要です 同じグループ内の比較: 各グループのサンプル サイズを計算するには、標準偏差よりも小さい差の標準偏差を指定する必要があります。自体;したがって、標準偏差の同じ値が考慮され、必要なサイズよりも大きなサンプリング サイズにつながるため、計算されたサンプルは関心のあるケースには十分すぎるほどです。 上記の仕様では、各グループに n = 37 ケースが必要です。

上記を考慮すると、各グループのサイズ n = 100 のサンプルは、提案された目的には十分すぎるほどです。

統計分析は、いくつかの段階で展開されます。 段階 1: 利用可能なすべての変数に関して、介入前段階でのグループの均一性の検証。 この目的のために、以下の 3 つのグループがあると評価されます。 量的変数 Age の平均値が等しい。 統計検定は、ANOVA (正規性のない場合の代替ノンパラメトリック クラスカル ウォリス) です。 カテゴリー変数性別、社会経済的レベル、教育レベル、婚姻状況、生きている子供の割合の平等。これらの比率は、ペアリングによって類似している必要があります。 統計検定は、カイ 2 乗比率の均一性です (Fisher の正確確率検定、R-Project ソフトウェア)。ペアリングで使用されない変数の均一性。 以前に知られているものと同様のテスト (生存している子供の数、デジタル リテラシーなど)。

ステージ 2: 独立変数に関する同質性に従ってグループが構成されると、降圧治療の薬理学的アドヒアレンス (従属) および自己テスト前バージョンの有効性 (独立)。 この目的のために、次の 3 つのグループがあることが評価されます。

量的変数自己効力感の平均の同等性。 統計検定: ANOVA;代替案: クラスカル・ウォリス。

可変アドヒアレンスの均等比率。 統計検定: 二乗カイ;代替案: フィッシャーの正確確率検定。アドヒアランスと自己効力感の間の関係の均一性。 統計検定: ANOVA、双方向 (アドヒアランスおよびグループ)。 どのグループも、これらの変数間の重要なベースライン関係を反映していないと予想されます。

均質性が欠如している場合、基本レベルで均質なグループを達成するためにペアリングが見直されます。

ステージ 3: 介入の 3 か月後 (テスト後の最初の測定期間)、3 つのグループのアドヒアランスを測定するために装置が再び適用されます。 この時点で、脱走（ドロップアウト）が研究の結果に及ぼす影響を考慮し、研究に残っているグループに対してステージ 1 と 2 の統計的検定を繰り返すことにより、グループの均一性を検証する必要があります。 均質性が変更された場合、各被験者にリンクされた完全なトリオは、欠陥が測定から除外されます。 それ以外の場合は、この段階にあるグループで続行します。

ステージ 4: 研究に残る人々のグループが定義されたら、介入の効果 (A と B の 2 つのレベル) を、グループ C (対照) の結果に関して、測定を通じて評価する必要があります。ポストテスト3ヶ月目。

この目的のために、次の 3 つのグループで評価されます。

3つのグループにおけるアドヒアランスの割合の均一性。 統計的検定: McNemar、治療 A と最終的には B で有意差が予想され、対照群の均一性が予想されます。代替: ロジスティック回帰 (共変数: グループ、基礎遵守、ベースラインの自己効力感、3 か月目までの応答遵守、グループは有意であると予想される)。

有意差 (アルファ = 0.05) の場合、効果の大きさが評価され、グループ A、続いて B および C でより大きな効果が期待されます。

ステージ 5 および 7: ステージ 3 と一致しますが、それぞれ 6 か月目と 12 か月目です。

ステージ 6: 介入の 6 か月後、研究を継続する参加者を定義し (ステージ 5 まで)、ステージ 4 の手順を繰り返して、基礎アドヒアランスに関して、およびアドヒアランスに変化があるかどうかを定義します。 3 か月目への順守 (共変量として追加されます)。

さらに、自己効力感測定を頼りに、それらの変化を評価することは興味深いです。

6ヶ月目の自己効力感の平均値が等しいか検証します。 統計検定: ANOVA;代替案: クラスカル・ウォリス。 要因: グループと 3 か月目までのアドヒアランス、共変量: ベースラインの自己効力感、グループによって勾配が異なります。 有意なグループ効果と勾配の違いがあると予想されます。

有意差が見つかった場合 (アルファ = 0.05)、これらの差を示すグループが評価されます。 統計検定: 複数の LSD-Fisher 比較。代替案: ノンパラメトリック型のボンフェローニ (正規性の欠如)。 また、勾配も比較します。 統計検定: 対比。

ステップ 2 は、アドヒアランス-自己効力関係の均一性のために繰り返されます。 ステージ 8: 12 か月の介入後、つまり研究期間の終了時に、ステージ 6 が繰り返されます。

ステージ 9: 3 つのサンプルのメンバーによる降圧治療への薬理学的遵守の進化のすべてのデータとそれぞれの自己効力感を使用して、反復測定の分析を実行します。 この分析により、個々の効果、一時的な効果、および治療効果を区別できます。介入の縦断的側面の評価。 アドヒアランスと自己効力感の相関関係を再度測定することで完成します。