COVID-19 パンデミック時の一般人口の精神的健康状態と、政府が開始した非薬理学的疫学的介入 (NPI) への遵守との関連性

この研究は、COVID-19 パンデミックに関連して政府が開始した厳密な社会的距離の非薬理学的介入 (NPI) 中の一般集団における一般的な精神病理学的症状 (すなわち、うつ病および全般性不安) のレベルを調査することを目的としています。 この研究では、全般性不安および抑うつ症状の予測因子、ならびに政府が開始した非薬理学的疫学的介入 (NPI) の遵守率の予測因子も調べようとしています。

プロジェクトの目的は次のとおりです。

• 政策立案者、一般市民、科学者、医療従事者に、COVID-19 関連の政府主導の措置の心理的関連性について知らせます。
• 政策立案者と医療専門家が、社会がパンデミックに対処している間に増加する可能性のある心理的ストレス要因、苦しみ、機能不全から一般市民を保護する介入を採用するための基盤を提供します。
• 政策立案者が人口統計学的変数と心理的症状と遵守率との関連性をよりよく理解できるように支援し、遵守率の初期理解を提供します。これは、遵守率を高める要因を促進することにより、社会が疫学的観点から COVID-19 ウイルスと戦うのを支援するために使用される可能性があります。

一般的な精神病理学に関連する仮説 - 抑うつおよび不安症状のレベル

1. H1: パンデミックに関連する社会的距離の測定 (NPI) は、一般集団における抑うつ症状および全般性不安症状の増加と関連しています。これは、非パンデミック期間中の同様のサンプルを使用した他のベンチマーク研究からの GAD およびうつ病の有病率との比較を通じて明らかにされています。 .

   探索的: サンプルのさまざまな人口統計サブグループ間で、抑うつ症状と全般性不安症状のレベルの違いを調査します。

2. H2: 人口統計学的変数の性別、年齢、人間関係の状態、および教育レベルは、精神病理学 (つまり、うつ病や不安神経症) の重要な予測因子となり、女性はより高い症状を示し、若い成人や独身者はより深刻な症状を示し、教育レベルが高い人はより高い症状を示します。不安や抑うつの症状が軽度であることを明らかにします。 自己報告された心理的診断の存在は、うつ病および不安症状の重要な予測因子となり、診断を受けたと報告した人は、不安およびうつ病のより高い症状を明らかにすると予測されます。
3. H3: 不本意な仕事の喪失と自律性の欲求不満は、より高い精神病理レベルを有意に予測し、不本意に仕事を失う人や自律性の欠如を感じる人は、より高いレベルの不安とうつ病を報告します.
4. H4: 認識された能力、十分な情報へのアクセス、および隔離期間の延長に関するストレスは、精神病理を有意に予測します。前者の 2 つは症状レベルの低下に関連し、後者はより大きな症状に関連しています。
5. H5: 他の方法では行われないポジティブなことを行うなど、より高いレベルの対処行動。自然を体験する。身体活動に従事するだけでなく、不安や抑うつ症状のレベルが低くなります。

政府主導の非薬理学的介入の順守に関する仮説

1. H1: 情報へのアクセスや政府への信頼など、以前のパンデミックの順守に関連する以前の要因を考慮して、研究者は、政府が開始した非薬理学的措置を順守する率が高いと予測しています (つまり、回答者のほとんどは、NPI のほぼノルウェーでは、公的資源と政府の信頼の両方が高いことが明らかになりました。
2. H2: 人口統計学的変数の性別、年齢、教育レベル、および雇用状況は、NPI の順守の重要な予測因子となり、女性、高齢者、高等教育レベルの人々は順守率が高く、現在雇用されている人はより低いことが明らかになります。遵守率。
3. H3: 自分で選択したものと指示されたものとの社会的距離と利他主義は、NPI の順守の重要な予測因子となり、距離を置くことを自己選択した人は順守率が低く、利他主義のスコアが高い人は順守レベルが高いことが明らかになりました。
4. H4: 情報への十分なアクセスと在宅勤務の難しさという状況変数は、順守の重要な予測因子となり、最初のものは順守率が高く、後者は順守率が低くなります。
5. H5: 健康への不安、大切な人が感染することへの恐怖、他人への感染への恐怖は、より高い遵守率と関連しています。

探索的: さらに、研究者は、次の変数が順守率に関連しているかどうかを探索的に調査します。うつ病のレベル、GAD のレベル、COVID-19 ウイルスに感染している疑いがあるかどうか、および NPI の持続期間の延長についての心配。

多重線形回帰を使用して、次の 3 つの多重回帰分析で理論化された予測因子を評価します。1) DV としての抑うつ症状レベル。 2) DV としての全般性不安症状;そして、3) DV としての順守レベルを使用した最後の重回帰分析。

抑うつレベルの上昇の特定の予測因子と重回帰の特定の仮説:

1. 性別: 精神病理学の文献で一貫して見られるように、女性はより高い抑うつレベルを報告します (Nolen-Hoeksema、2001; Thayer et al.、2003)。
2. 年齢: スカンジナビアでの大規模な疫学研究で以前に発見されたように、若い被験者は年長の被験者よりもメンタルヘルスの症状が少ないと報告されます (例: Molarius et al., 2009)。
3. 関係/婚姻状況: 以前の研究で強調されているように、関係のある個人は抑うつ症状が少なくなります (例: LaPierre, 2009; Zhang & Li, 2010)。 結婚している場合と独身である場合は、男女を問わず、ほとんどの精神障害のリスクが低下することが報告されています (e.g., Scott et al., 2010)。
4. 教育レベル: 教育レベルが低いほど、抑うつ症状が増加します (Lorant et al., 2003; Molarius & Granström, 2018)。
5. COVID-19 パンデミックに関連する非自発的な失業と、現在雇用されているかどうか: 他の研究で強調されているように、非自発的な失業は、より高いレベルの抑うつ症状と関連しています (例: Gallo et al., 2006; Kim & Knesebeck)。 、2016）。 これはさらに、失業が心理的障害の症状の増加に関連しているという経済的ストレス仮説に基づいています (e.g., Castalano & Dooley, 1983)。
6. 自律性の欠如: デシとライアンの自己決定理論に基づいて、研究者は、自律性フラストレーションが抑うつ症状を有意に予測し、自律性フラストレーションの報告が多いほど抑うつ症状のレベルが高いという仮説を立てています。 したがって、社会的に自発的に距離を置いている人は、不利な心理的症状をあまり経験しません.
7. 知覚された能力: 関連付けられた能力とうつ病および不安の症状に基づいて (例: Tindall & Curtis, 2019)、研究者は、自己知覚された能力が抑うつレベルを有意に予測し、より高いレベルの知覚された能力がより低いレベルの抑うつと関連しているという仮説を立てています。症状。
8. 情報への十分なアクセス: 以前の調査結果 (例: Brooks et al., 2020) に沿って、研究者は、情報への十分なアクセスが心理的苦痛に対する重要な保護者であるという仮説を立て、情報への十分なアクセスは精神的苦痛のレベルの低下と関連すると予測しています。抑うつ症状。
9. 非薬理学的パンデミック対策の期間に関連するストレッサー: より長い隔離および検疫期間に関するストレスはメンタルヘルスの低下と関連しているため (例: Brooks et al., 2020)、研究者はこの変数を抑うつの有意な予測因子として仮説を立てています。より長い社会的距離の期間に関するストレスの増加は、より高いレベルの抑うつ症状と関連しています。

10. 心理学的診断: DSM に従って診断を受けることの性質として、症状クラスター (すなわち、障害) 内で複数の症状が同時に発生することが含まれるため、研究者は、心理的診断を重回帰で制御したいと考えています。心理的診断は抑うつレベルの重要な予測因子であると考えられており、診断を報告した人はより大きなレベルの抑うつ症状を明らかにしています。

    次の確立された 3 つの保護変数も、重回帰分析に含まれます。

11. 身体活動
12. 自然体験
13. 社会的距離の期間中に他の方法では行われない前向きなことを行う。

全般性不安レベルの上昇の特定の予測因子と重回帰の特定の仮説:

1. 性別: 研究者は、他の疫学研究で強調されているように、性別が GAD の重要な予測因子であり、女性は GAD 症状のスコアが高いことに関連していると仮定しました (例: Grant et al., 2007; Hunt et al., 2002)。
2. 年齢: スカンジナビアにおける同様の大規模な疫学的研究で以前に発見されたように、若い被験者は年長の被験者よりもメンタルヘルスの症状が少ないと報告されます (例: Molarius et al., 2009)。
3. 関係/婚姻状況: 研究者は、他の場所で見られるように、関係にあることは全般性不安症状の減少と関連していると仮定しています (e.g., Scott et al., 2010)。
4. 教育レベル: 研究者は、教育が全般性不安症状の有意な予測因子であるという仮説を立てており、教育レベルが高いほど GAD 症状の減少と関連していることが、ノルウェーの他の疫学研究で見られます (Bjelland et al., 2008)。
5. 現在雇用されているかどうかに関係なく、COVID-19 パンデミックに関連する非自発的な失業: 非自発的な失業は、失業と不安症状に関する以前の調査結果 (例: Westman, 2004) および経済的ストレス仮説に基づいて、GAD 症状の増加につながります。 、失業は精神障害の症状の増加に関連しています（例、Castalano＆Dooley、1983）.
6. 自律性の欠如: Deci と Ryan の自己決定理論に基づいて、研究者は、自律性フラストレーションが抑うつ症状を有意に予測し、自律性フラストレーションの報告が多いほど全般性不安症状のレベルが高いという仮説を立てています。 したがって、社会的に自発的に距離を置いている人は、不利な心理的症状をあまり経験しません.
7. 知覚能力: 関連付けられた能力とうつ病および不安の症状に基づいて (例: Tindall & Curtis, 2019)、研究者は、自己知覚能力が全般性不安レベルを有意に予測し、知覚能力のレベルが高いほど不安神経症のレベルが低いという仮説を立てています。全般性不安症状。
8. 情報への十分なアクセス: 以前の調査結果 (例: Brooks et al., 2020) に沿って、研究者は、情報への十分なアクセスが心理的苦痛に対する重要な保護者であるという仮説を立て、情報への十分なアクセスは精神的苦痛のレベルの低下と関連すると予測しています。抑うつ症状。
9. 非薬理学的パンデミック対策の期間に関連するストレッサー: より長い隔離および検疫期間に関するストレスはメンタルヘルスの低下と関連しているため (例: Brooks et al., 2020)、研究者はこの変数を一般化の重要な予測因子として仮説を立てています。より長い社会的距離に関するストレスの増加は、より高いレベルの全身症状に関連する不安レベル。

10. 心理学的診断: DSM に従って診断を受けることの性質として、症状クラスター (すなわち、障害) 内で複数の症状が同時に発生することが含まれるため、研究者は、心理的診断を重回帰で制御したいと考えています。心理的診断は全般性不安レベルの重要な予測因子であると考えられ、診断を報告した人はより大きなレベルの全般性不安症状を明らかにする.

    次の確立された 3 つの保護変数も、重回帰分析に含まれます。

11. 身体活動
12. 自然体験
13. 社会的距離の期間中に他の方法では行われない前向きなことを行う。

順守の特定の予測因子と重回帰の特定の仮説:

1. 性別: 順守と規則への順守における性差を明らかにした以前の調査結果 (例: Cooper, 1979; Costa et al., 2001; Weisberg et al., 2011) と一致して、研究者は、女性の順守率は比較して女性の方が高いという仮説を立てています。男性に。 アドヒアランスに関する人口統計学的特性と雇用特性に関しては、さまざまな証拠があります (Webster et al., 2020)。
2. 年齢: 研究者は、一般的なリスク認識および年齢に関連したリスクテイクの違いに関する以前の調査結果と一致するように、高齢者ほど遵守率が高いと仮定しています (例: Rolison et al., 2013)。
3. 教育レベル: 以前の研究 (Hakes & Viscusi, 2004 など) によると、より高い教育レベルはより正確なリスク認識と関連付けられており、研究者は、サンプルの中でより高い教育を受けた人々はより高い順守率と関連付けられるという仮説を立てています。 .
4. 利他主義: 利他主義は、アドヒアランスの向上に関連して潜在的に重要な変数として理論化されています (例: Brooks et al., 2020; Webster et al., 2020)。 研究者は、利他主義が順守の重要な予測因子であると仮定し、利他主義のレベルが高いほど順守のレベルが高くなります。
5. 自発的に選択したものと指示された社会的距離: 研究者は、SARS に関連する以前の研究 (例えば、DiGiovanni etら、2004)。
6. 雇用状況：Portenらによって報告されたSARSパンデミックからの以前の調査結果に従って。 (2006)、研究者は、現在の雇用状況 (個人が働いているかどうか) が順守に関連していると仮定し、働いている人は順守が少ないことを示しています。
7. 情報への十分なアクセス: 十分な情報アクセスの報告は、コンプライアンスの予測因子であり、他の研究で見られるように、より高いレベルのコンプライアンスに関連する情報へのより高いレベルのアクセスが報告されるという仮説を立てています (Braunack-Mayer et al., 2013; Hsu et al., 2006; Webster et al., 2020)。
8. 非薬理学的パンデミック対策の期間に関連するストレッサー: 探索的。 調査官は、パンデミック対策のより長い期間についてのストレスが遵守レベルにどのように関連しているかを探索的に調査します。
9. 在宅勤務の難しさ: 研究者は、在宅勤務が難しいと感じている人は、順守のレベルが低いことを明らかにすると仮定しています。
10. 他者への伝達: 他者への伝達という信念は、従順率を高めることが以前にわかっています (DiGiovanni et al., 2004)。 研究者は、この信念が順守の重要な予測因子であり、信念の程度が高いほど遵守の程度が高いという仮説を立てています。
11. 重要な他者がウイルスに感染することへの恐怖: 研究者らは、進化的血縁選択理論 (Hamilton, 1964) に基づいて、重要な他者がウイルスに感染することへの恐怖がより高い遵守レベルに関連すると仮定しています。最も近い家族や親戚の生存。
12. 健康不安：研究者は、健康不安症状のある人はより高い遵守率を報告すると仮定しています.
13. うつ病：探索的。 研究者は、GAD レベルとサンプルの遵守との関係を探索的に調査することを目指しています。
14. GAD: 探索的。 調査員は、抑うつレベルとサンプルの順守との関係を探索的に調査することを目指しています。
15. 新型コロナウイルスの疑い: いくつかの研究 (Teh et al., 2012 など) では、感染症の疑いがある場合、検疫を解除して医師の診察を受けることがわかっています。 COVIDを疑う人が家にいる可能性もあります。 したがって、調査員は方向性に関して特定の仮説を持っていませんが、COVIDの疑いが遵守の重要な予測因子になるということだけです.

参加者は、人口統計学的変数、心理的症状、COVID-19 ウイルスの結果に関連する状況要因、性格特性と心理的ニーズの変数、COVID-19 に関連する信念と恐怖を含む、検証済みの一連のアンケートに記入するよう求められました。ランダムな順序で、政府が開始した非薬理学的疫学対策 (NPI) の順守として。 一部のアンケートは全体として提供されますが、他の質問には、検証済みのアンケートからの理論に基づいた項目の選択が含まれており、トポロジーの重複を回避することを目的としています。 この研究は、複数の研究を含む「ノルウェーの COVID-19、メンタルヘルスおよびアドヒアランス プロジェクト」の一部です。 長いアンケートで参加者を圧倒したり負担をかけたりしないようにするため、および同様のアイテム間のトポロジーの重複（つまり、アイテムの内容の重複）に関する前述の経験的な懸念のために（言及された大規模な研究の一部でのネットワーク分析目的のため）プロジェクト)、大規模な項目内容の重複を含むいくつかのスケールでは、3 人の独立した臨床心理学者と成人精神病理学の臨床専門家によって理論主導の方法で単一の項目が選択されました。

データ収集は、ノルウェーで政府が開始した非薬理学的介入 (NPI) が最も厳格かつ同数の期間に開始され、これらの NPI が変更されるか、NPI に関する新しい情報が追加されると、データ収集は停止されました。 データには、EU の一般データ保護規則 (GDPR) 法に従って、参加者を直接特定できる 1 つの変数 (連絡先情報) が含まれています。これは、参加者が要求に応じてデータを削除する機会を与えることを目的としています。 したがって、データはオスロ大学に属する安全なサーバーに保管され、匿名化後に最初にアクセスされます。 データ収集の停止規則: 停止規則: 1) 政府が開始した NPI が変更された場合、または NPI に関する新しい情報が提供された場合 (認知変数を制御するため) および/または 2) 研究が検出力分析を考慮して十分な数の参加者に達した場合 ( 10000人の参加者）。

対策（特定の仮説の下で上記のように）：

PHQ-9; GAD-7;ノルウェーにおける政府主導の 8 つの NPI の順守。人口統計学的変数 (性別、年齢、関係/婚姻状況、雇用状況、教育レベル); Covid-19 に関連する状況変数 (回答者が Covid-19 の影響により職を失ったかどうか、情報への十分なアクセス、NPI の期間が長く続くことへのストレス/心配、家にいる/社会的に隔離することは自己選択によるものか、または検疫/隔離を指示されているかどうか、COVID の疑いがあるかどうか、他の人に伝染させることへの恐れ、大切な人が COVID に感染することへの恐れ、自宅で仕事をすることが難しい)、個人特性変数（自律性の欲求不満、認識された能力）;心理診断を受けているかどうか。保護要因（身体活動、他の方法では行われない積極的なことを行う、自然を体験する）。

結果変数はPHQ-9です。 GAD-7; NPIの順守レベルの合計スコア。 他の変数は、これら 3 つの結果変数の予測変数です。 どの予測変数がどの結果変数に属しているかについては、上記 (仮説セクション) を参照してください。

指標:

許容可能なクロンバックのアルファ (クロンバックのアルファ >= 0.7) が与えられた場合、研究者は、COVID-19 に関連する健康不安と死への恐怖を測定する 4 つの変数を組み合わせます。

推論基準

この研究ではサンプルサイズが大きいため、研究者は有意水準を事前に定義しています。

p < 0.001 で有意と判断します。

サンプルサイズの見積もり:

前述の「ノルウェーの COVID-19、メンタルヘルスおよびアドヒアランス プロジェクト」には複数の研究が含まれており、その一部には複雑なシステム (ネットワーク分析) アプローチが含まれています。 これらの多変量解析には大量のサンプルが必要であり、それに応じて検出力解析が行われました。 Fried & Cramer (2017) による検出力分析のガイドラインに従って、参加者の数は推定パラメーターの数の少なくとも 3 倍にすることをお勧めします。 ただし、Roscoe (1975) による多変量研究に対するより保守的な推奨事項では、推定パラメーター数の 10 倍のサンプル サイズを推奨しています。 したがって、Roscoe によるより保守的な見積もりでは、最適なサンプル サイズには 10000 人をわずかに超える個人が含まれていました。 上記の停止規則によれば、NPI 変数を一定に保つことが重要であるため、調査員が目標の N を取得できなくても、調査員はデータ収集を停止します。国。

参加者への連絡方法:

参加者には、ノルウェーのすべての地域 (つまり、郡) からの成人 (年齢 >= 18) の一般集団が含まれ、研究に参加する機会と確率は均等です。

このプロジェクトは時間に敏感であり、レジストリ データへのアクセス許可を取得するための厳格で時間のかかるプロセスを考慮して、調査員はレジストリ データへのアクセスを申請しませんでした (たとえば、一般集団の住所、電話、または電子メール)。そのようなデータへのアクセスはノルウェーでは非常に厳格で規制されており、そのような申請の時間枠には、研究者が一定に保持したいと考えていた重要な変数 (つまり、時間枠にわたって採用された同一の NPI (非薬理学的介入)) の変動が含まれていた可能性があるためです。データ収集の）。 したがって、調査員は登録データを申請しませんでしたが、以下で詳しく説明する手段を通じて確率サンプルを取得しようとしました。 調査員は、次の 6 つの方法でノルウェーの一般人口に体系的に働きかけ、成人人口全体に調査に触れる平等な機会を提供することを目標にしました。

1. 放送時に110万人近くの視聴者を抱えていたノルウェーの主要な全国ニュースチャンネルでの放送を通じて。
2. Facebook ビジネス広告を使用して、調査員はすべての成人のノルウェーの Facebook ユーザー (360 万人、ノルウェーの成人人口の 85%) に、無作為に調査にさらされる均等な機会を与えました。 調査は、約 180,000 人の成人人口を無作為抽出したものに達しました。
3. 調査結果を全国の国・地域ラジオ局で放送
4. 全国の地方ラジオ局で調査を放送
5. 全国紙を使用して調査について参加者に連絡する
6. 地方紙や地方紙を使用して、ノルウェーのすべての地域や郡の参加者に連絡を取ります。

ノルウェーの成人人口の 85% (同国の成人 420 万人のうち 360 万人が Facebook を利用している人口) の無作為標本に到達したのは、Facebook 広告だけでした。 捜査官は、調査がフェイスブック以外の残りの 15% に到達した可能性が高いと主張しています。これには、放送時に 110 万人の視聴者がいるノルウェーの全国ニュース チャンネルを含む 5 つの他のチャネルと、地域および地元の新聞。 現在のアウトリーチ方法の少なくとも 1 つには、ノルウェーの成人人口全体の参加者に無作為に手を差し伸べることが含まれているため、調査員は、サンプリング手法が登録データへのアクセスの手法と同等であると判断します。参加者のランダムなセット）との違いは、参加者がデジタルではなく物理的なメールボックスで自発的な調査を受け取ることです. 現在使用されているデジタル方式と、より一般的に使用されている物理的手法 (レジストリ データ) の両方に、自発的な参加が含まれているため、必ずしも異なる応答率が含まれているわけではありません。 その結果、どちらの技術も参加者へのランダムなリーチを伴い、研究者は、現在のサンプリング技術が登録データを使用したランダム サンプリングの技術と同等であると判断しました。

統計モデル:

3 つの重回帰分析が行われます。 1つはPHQ-9。 2番目はGAD-7。従属変数としての NPI への順守の 3 番目の合計スコア。 これら 3 つの重回帰分析のそれぞれの特定の予測因子は、上にリストされています (仮説セクション)。 多重共線性およびその他の仮定がチェックされます。多重共線性の仮定に違反している場合 (VIF > 5 かつ許容範囲 < 0.2 の場合; Hocking, 2003; O'Brian, 2007)、たとえば、潜在的な位相的重複のために重複する場合としない場合がある変数 (たとえば、健康不安と GAD) が原因である症状)、研究者はモデルから健康不安を取り除きます。 ただし、研究者はトポロジーの重複の問題に取り組み、臨床専門家とのディスカッションパネルを通じて研究の計画において理論主導の方法でそれを処理したため、研究者は多重共線性でそのような問題が発生することを期待していません。

N、平均値、SD を含む度数表を含む記述統計、およびその他の標準的な記述統計により、抑うつ症状および不安症状の一般的なレベル、ならびに遵守率に関する仮説が検証されます。 COVID-19 パンデミック中のより高いレベルの精神病理学 (すなわち、抑うつ症状および不安症状) に関する仮説は、PHQ-9 および GAD-7 のカットオフ (各カットオフ = 10) を満たす割合を比較することによって検証されます。 、他の研究で見られるように）非パンデミック期間中の同様の集団からのベンチマーク研究。 GAD-7 はノルウェーで検証されており、カットオフは他の国で見られるカットオフよりも低いことが明らかにされています (つまり、GAD-7 カットオフ = ノルウェーでは 8 であるのに対し、他の国では 10 です; (Johnson 、Ulvenes、Øktedalen & Hoffart、2019)。 その結果、検証済みのベンチマーク研究が人口内に存在するため、研究者は GAD-7 のノルウェーのカットオフを利用しますが、共通のカットオフ比率の結果も報告します (つまり、カットオフ = 10)。

変換 理論的な可能性および解釈と比較した歪みの程度に応じて、可能な限り、変数は、推奨されるプラクティスに従って、元の検証済みの形式で評価されます。 この研究は一般集団（臨床集団ではない）の精神病理学的レベルを調査しているため、研究者は抑うつと不安のレベルに関する歪んだデータを予想しています（ほとんどの人が不安と抑うつのレベルが低いと報告しています）。 正確な抑うつおよび不安レベルをもたらすと想定されている理論的および経験的 (すなわち、検証研究) であるこれらのアンケート (PHQ-9 および GAD-7 など) の検証を考えると、データを変換することは理論的または経験的に意味がない場合があります。捜査官は偏りを期待していますが。 同様に、情報を広めるためのリソースやノルウェーに対する政府の信頼などの前述の要因により (上記の仮説セクションを参照)、研究者は、ほとんどの個人が高い順守を明らかにして、順守の合計スコアに偏りがあることも予想しています。 このスキューは予想されます。 その結果、研究者は、統計的仮定に関して可能な限り、これらの変数を元の検証済みの形式で評価しようとします。 ただし、分析の背後にある統計的仮定に関してこれが不可能な場合は、間隔ベースの方法を適用するために変換 (平方根または対数変換など) が必要になる場合があります。 いずれにせよ、この研究で計画されたパラメトリック検定は歪度に対して堅牢ですが、研究者は歪度の程度を調べ、適切な分析を選択する前に仮定と分析に対してこれを評価します。 事前に登録され、計画された分析には、仮定が満たされている限り、重回帰が含まれます。

探索的分析:

調査員は、サンプルのさまざまな人口統計学的サブグループ全体で、うつ病と全般性不安症状のレベルの違いを探索的に調べます。

調査官は、次の変数が順守率に関連しているかどうかを探索的に調査します。うつ病のレベル、GAD のレベル、COVID-19 ウイルスに感染している疑いがあるかどうか、NPI の期間が長くなることへの心配。

調査員はまた、COVID-19 危機に対処する上で認識されている能力と変数の情報への十分なアクセスとの間の相関関係を探索的に評価します。

研究者は、研究者が事前登録の時点でまだ考えていなかった他の探索的分析を行うこともできます。研究者がそのような探索的分析を行う場合、研究者は、一般的な出版ガイドラインに従って、公開された原稿でそれらを探索的であると明示的に述べます。

このプロジェクトの概要、研究計画、および分析は、データ収集の 10 日前に、地域医療および健康研究倫理委員会 (REC) およびノルウェー研究データ センターへの申請時に登録されたことに注意してください。データの収集を許可する前に、研究の倫理的側面を評価するだけでなく、仮説を立てます。 この研究は、clinicaltrials.gov に登録されています。 データ収集が完了した後、この登録はデータの分析の前に行われます。 登録はまず osf.io で行われました。これは通常、横断研究がまだ発見されていない場所で登録される場所であるためです。 Clinicaltrials.gov に関する研究 (伝統的に臨床研究や RCT に関連付けられています)、現在の研究のターゲット ジャーナルのガイドラインを読んでいます。