COVID-19アウトブレイク中の医療従事者と公共サービス提供者の外傷症状のレベルと予測因子

仮説/リサーチクエスチョン:

H1: COVID-19 に直接取り組んでいる医療従事者や公共サービス提供者は、ウイルスに間接的に取り組んでいる医療従事者や公共サービス提供者と比較して、PTSD 症状、不安、うつ病、健康不安が高くなります。

H2: 精神障害、不安、うつ病の存在は、PTSD の症状を予測します。 診断を受けた報告者は、より高い PTSD 症状を明らかにします。 不安と抑うつのレベルが高いほど、PTSD 症状が高くなります。

H3: 感情的なサポート、燃え尽き症候群、健康不安、仕事と経済についての心配、対人関係の問題、およびメタ認知は、トラウマへの直接的または間接的な曝露、心理的診断、人口統計学的変数 (年齢と性別、パートナーとの生活) を制御する PTSD 症状を予測します。 、子供との同居、不安とうつ病。 燃え尽き症候群、健康不安、仕事や経済への不安、対人関係の問題、メタ認知のレベルが高いほど、PTSD 症状が高くなります。 より高い感情的サポートは、より低い PTSD 症状と関連付けられます。

参加者は、人口統計学的変数、心理的症状、PTSD 症状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。 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ます。 この研究は、「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。 この調査には、横断調査デザインが含まれます。 医療従事者および公共サービス提供者は、さまざまなチャネルを通じて組織的に標的にされています。たとえば、主にノルウェーのすべての病院に組織的に連絡を取り、医療従事者を参加者に招待することによって、すべての主要な医療従事者グループの協会 (つまり、ノルウェー医師会) に連絡することによってです。 ; ノルウェー看護師協会、ノルウェー心理学者協会、および医療従事者に関連するその他の団体) を通じて、全国テレビ、全国、地方、地方のラジオ局、国内のさまざまな地域の全国、地方、地方の新聞、および Facebook グループを通じて国のさまざまな地域で。 さらに、医療従事者として適格な人を無作為に選択し、Facebook ビジネス アルゴリズムによって Facebook で無作為にターゲットにしました。 公共サービス提供者は Facebook を通じて募集されました。 政治家も組織的に連絡を取り、すべての政党に連絡を取り、その後調査を電子メールでメンバーに送信しました。

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。 プロジェクトの概要と研究計画は、データ収集の10日前にノルウェーの「地域倫理委員会」への申請時に登録されました。この委員会は、データ収集と仮説の合理性を評価し、データを許可する前に研究の倫理的側面を評価します収集する。

対策

PCL-5、PHQ-9; GAD-7;人口統計学的変数（性別、年齢、関係/婚姻状況、子供との同居と子供の数、雇用状況、教育レベル）; Covid-19に関連する状況変数、自分の健康についての心配、経済/仕事についての心配、感情的なサポート、対人関係の問題、燃え尽き症候群、メタ認知、心理的診断を受けているかどうか。 結果変数は PCL-5 です。 予測変数は仮説セクションで指定されます。

指標:

許容可能な Cronbach のアルファ (0.7 以上) を考慮して、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 つの項目を組み合わせました。 さらに、2 つの項目を組み合わせて、仕事と経済に関する心配を表現します。 感情的なサポートに関する 2 つの項目が組み合わされました。 CAS1 では、4 つの項目がサブスケール「ポジティブ メタ認知」に統合され、4 つの項目がサブスケール「ネガティブ メタ認知」に統合されました。 人間関係の問題は、IIP-64 から選択された 13 項目で構成されていました。 バーンアウトは単品で測定

推論：

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ました。

有意性を判断するための p < 0.01

サンプルサイズ「ノルウェーのCOVID-19およびメンタルヘルスと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、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きな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 1900 が含まれていました。

統計モデル:

データに応じて、N、平均、SD、または中央値と四分位範囲を含む頻度表を含む記述統計が表示されます。 PCL-5 の 31 のカットオフは、参加者を PTSD 症状基準を満たすかどうかを分類するために PCL-5 に適用される DSM-5 診断ガイドラインと一緒に使用されます。 5 つの再体験症状の少なくとも 1 つ、2 つの回避症状の 1 つ、認知と気分の否定的な変化の 7 つの症状の 2 つ、および 6 つの覚醒症状の 2 つで 2 以上のスコアを示す参加者は、PTSD 症状基準を満たすと分類されました。 無症候性 PTSD は、サンプルのどの部分が PTSD 基準の一部を満たすかを特定することによって評価されます。 結果は、国内および国際的な研究に対してベンチマークされます。

COVID-19患者と直接対間接的に働いている人々のPCl-5スコアを比較するために、歪度のレベルに応じて、独立したサンプルt検定またはMann-Whitney U検定が使用されます。 歪度のレベルに応じて、一元配置分散分析またはクラスカル・ワリス検定を実施して、さまざまなタイプの医療従事者間の違いを探索的に調査します (例: 医師および臨床心理士）および公共サービス提供者（政治家、社会保障など）。 グループ間に有意差がある場合、パラメトリック検定またはノンパラメトリック検定が使用されているかどうかに応じて、調査員は事後検定、Tukey (HSD) または Dunn-Bonferroni を使用します。

従属変数として PCL-5 を使用して、2 つの重回帰分析が行われます。 異なる回帰の特定の予測因子は、仮説セクションにリストされています。 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 Tolerance < 0.2.

探索的分析:

探索的: さまざまな医療従事者、公共サービス提供者、および人口統計学的サブグループの間で、トラウマ、不安、うつ病、および健康不安のレベルの違いを調べます。

研究者は、事前登録時にはまだ考えられていなかった他の探索的分析を行うこともあります。 そのような分析は、探索的であると明示的に述べられます。

なお、本事業概要、研究計画、分析は、地域医療・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により登録されたものです。