ポスト 9/11 移行プログラムにおける eScreening の有効性と実装

この研究では、VHA移行ケア管理（TCM）プログラムにおける標準的なケア紙および/または口頭スクリーニング方法と比較して、eスクリーニングと呼ばれる電子スクリーニングプログラムの有効性と実装を評価します。 これは、8 つのサイトでの eScreening のハイブリッド 2、有効性の実装、段階的ウェッジ (SW) 試験です。 次の 8 つのサイトは、研究関連の活動が行われない実装サイトです。 オクラホマシティ VA ヘルス ケア システム、チリコシー VA メディカル センター、オーランド VA メディカル センター、VA ウエスタン コロラド ヘルス ケア システム、VA ピュージェット サウンド ヘルス ケア システム、ローズバーグ VAヘルス ケア システム、バージニア州 ソルトレーク シティ ヘルス ケア システム、ウェスト パーム ビーチ VA メディカル センター。 これらのサイトは、定期的な臨床ケアの一環としてスクリーニングを実施します。 彼らはデータを収集せず、独立した IRB の承認を取得しません。

調査担当者は、次のデータを収集します。

EMR データ: EMR データは企業データ ウェアハウス (CDW) データベースから抽出されます。 EMR データは、1) 医療システムに登録した退役軍人の数と登録日時 (サイト全体で月平均 144 人の退役軍人)、2) 彼らが PC-PTSD-5+I9 を受け取った日時、PHQ-2 +I9、AUDIT-C、CSSR-S、および処分（陽性/陰性スクリーニング）、3）包括的自殺リスク評価（CSRE）を受けた日時、4）メンタルヘルスケアの紹介。 これらのデータは、スクリーニング完了率とメンタルヘルスケアへの紹介率、およびスクリーニング完了までの平均時間を計算するために使用されます。 研究者はまた、年齢、性別、人種、および民族性のデータを収集して、モデルに共変量として含めます。

eScreening システム: 調査員は、eScreening レポート機能を使用して、サイトの eScreening 使用状況データを引き出します。

スタッフの参加者: 8 つの VHA サイトのそれぞれで、e スクリーニングの実施に直接的または間接的に関与している約 4 ～ 8 人の移行ケア管理スタッフ (主にソーシャル ワーカーですが、医療サポート アシスタントまたはその他の専門家を含めることができます) が参加するよう求められます。この研究。 参加には、30 分間の個別電話調査/インタビュー 1 回、60 分間の個別電話インタビュー 2 回、20 分間のオンライン調査 1 回が含まれます。 インタビューと調査は、eスクリーニング実施戦略の実現可能性と受容性を評価することに焦点を当てます。 eスクリーニングの採用、実施、および継続的な使用に影響を与える要因。実装結果を投稿します。 スタッフからのすべてのデータは仮想的に収集されます。

以下は、研究手順、タイムライン、データ、および分析の詳細な説明です。

計画とサイトの無作為化を含む 6 か月の開始期間の後、ステップウェッジ試験が開始されます。 この段階的ウェッジ試験は、参加サイトへの時間の経過に伴う順次展開に依存していますが、実装と促進を開始するまで他のサイトをコントロールとして使用します. 8 つの参加施設は規模 (TCM スタッフの数と 9.11 後の退役軍人の平均登録数の組み合わせ) によって階層化され、ブロックはそれぞれ 2 つの施設の 4 つのステップ/クロスオーバー コホートに無作為化されます。 すべてのステップ/クロスオーバー コホートは、3 か月の実装前 (Pre-Imp) フェーズを経て、eScreening MCIS を使用した 9 か月のアクティブな実装が続きます。 eScreening MCIS は、eScreening ソフトウェアの提供、トレーニング、RPIW、混合促進を含む 3 か月の期間で始まり、続いて 6 か月の継続的な混合促進が続きます (合計 9 か月)。 積極的な実装の後、すべてのサイトには 9 か月の維持期間があります。 電子カルテデータ、スタッフの測定とインタビュー、フィールド ノート、タイム モーション トラッキング (後述) など、複数のタイプのデータが収集されます。 データ収集は、各サイトの実装前に開始され、維持まで継続されます。

研究の開始 (0 ～ 6 か月):

無作為化と内部ファシリテーター。 サイトはサイズによって層別化され、ブロックは 4 つのステップ/クロスオーバー コホートに無作為化され、調査中にサイトの e スクリーニング実装チャンピオンとして機能する内部ファシリテーターの選択に関与します。 サイトの選択中に、調査員は eScreening の使用を支持し、TCM チームとの関係を確立しているチャンピオンを特定しました。

マテリアルを完成させます。 質的主任共同研究者は、PI および実装科学の専門家とともに、PRISM を使用した調査アンケート、時間および適応トラッカー、およびインタビュー ガイドの開発およびパイロット テストを指導します。

リーン/シックス シグマ RPIW トレーニング。 研究者チームは、RPIW アプローチを使用して、さまざまな臨床環境で eScreening を実装して 7 年以上の経験があります。 正式な RPIW ファシリテーションの準備として、サンディエゴでのシステム再設計プログラムのブラックベルト レベルのリーン/シックス シグマ エキスパートによる、プライマリ ファシリテーター (マスター レベル) とバックアップ (PI) を含む 2 人の外部ファシリテーターが eScreening RPIW を促進するようにトレーニングされます。医療制度。 トレーニングの一環として、外部のファシリテーターは、研究に参加していない実施サイトとの 2 つの正式な eScreening RPIW を促進します。

トレーニング資料を完成させます。 調査チームは、スタッフが技術情報やトレーニング資料に簡単にアクセスできるように、eScreening VA Pulse サイトを開発しました。 このサイトには、よく寄せられる質問、チュートリアル ビデオ、テクニカル マニュアルとユーザー ガイド、大量のトレーニング情報、および eScreening プレイブックが含まれています。 eScreening OIT チームと協力して、調査員はこれらの資料を更新し、eScreening に関する最新情報を含め、トレーニング プロトコルをサポートします。

利害関係者会議: 国および施設の利害関係者とのいくつかの事前会議に基づいて、調査官は、国家TCMのリーダーシップ、サイト内部のファシリテーター、VA OIT eスクリーニングプログラムマネージャー、VAイノベーションスタッフ、およびPIおよび共同での正式な電話会議の立ち上げ会議を主催します。捜査官と研究員。 この会議の目的は、すべての人を研究の目標に向け、対話の内容と頻度に関する各国の利害関係者の好みを伝え、考えられる物流上の障壁とファシリテーターを特定して対処することです。 2 時間の会議では、ストーリーボード形式を使用して手順を説明し、以前の作業で採用された構造化されたフォーカス グループ形式を通じてディスカッションを生成します。 これらのミーティングは、研究期間中、6 か月ごとに行われます。 退役軍人を含む外部の VHA 諮問グループが、研究資料と計画を検討します。

Stepped-Wedge トライアル (7 ～ 45 か月):

予備作業に基づいて、研究者は、45 TCM のサンプルと関連スタッフがこの研究に登録されると予想しています。 患者レベルのデータは EMR から収集され (研究者は HIPPA 免除を申請します)、退役軍人は直接参加しません。 採用手順は、スタートアップ期間に見直され、必要に応じて調整されますが、提案された手順は次のとおりです。勉強; 2) 研究のリーダーシップと目的、参加者の選択、およびデータの使用に関する説明会が実施されます。 潜在的なスタッフ参加者には、参加は完全に任意であり、参加に関する決定は雇用、メリット、または昇進に影響しないことが通知されます。 この説明会の後、研究スタッフは関心のある参加者に同意します。 同意が署名された後、登録されたスタッフはオンライン調査へのリンクを受け取り、評価リーダーによる予備面接のスケジュールが設定されます。 スタッフの離職が発生した場合、調査員は退社する前にスタッフを評価し、クリニック内で同様の機能を持つ別の参加者を交換してトレーニングを試みます。 4つのステップ/クロスオーバーコホートのそれぞれは、研究中に次のフェーズを順番に通過します。

実装前 (Pre-Imp) フェーズ。 このフェーズは 3 か月続き、その間、研究チームは内部ファシリテーターと協力して次のことを行います。 2) iPad およびその他のロジスティクス ニーズの連絡先を特定する。 3) TCM スタッフおよび TCM スタッフと一緒に働く他の人とのコミュニケーションを確立する。 4) 研究のためのスタッフ参加者を募集します。 5) フィールド ノートおよびタイム モーション トラッキングからのプロセス データの継続的な追跡を開始します。 TCM スタッフ名、クリニック名、メモのタイトル、RPIW のスケジュール、およびプログラム スタッフによって完成された臨床リマインダーが収集され、その後のユーザー アカウントの開発と実装段階でのコンテンツのカスタマイズに使用されます。 実施チームはまた、スクリーニングの重要性についてスタッフに心理教育を提供します。 このフェーズは、ベースライン コントロールと介入条件が比較される注意コントロール条件として機能します。

実装前の間、TCM チームは通常のスクリーニング手順を継続します。 これらには、うつ病、PTSD、およびアルコール使用のシステム全体で標準化された評価 (PHQ-2 +I9、PCPTSD +I9、および Audit-C 、 それぞれ）。 PHQ-2 +I9、PCPTSD +I9 で陽性のスコアを示した患者は、自殺のリスクに関するより多くの情報を収集するコロンビア自殺重症度評価尺度 (C-SSRS) を受けます。 C-SSRS 陽性の退役軍人は、包括的な自殺リスク評価を受け、適切なフォローアップのために紹介されます。 各サイトでの現在のスクリーニング プロセスの詳細な説明とフロー マップは、実装フェーズの前に、TCM スタッフからの情報を使用して、外部ファシリテーター (研究チーム) と内部ファシリテーター (サイト スタッフ) によって作成されます。

アクティブな実装 (MCIS): eScreening MCIS は過去 7 年間にわたって開発され、1) eScreening ソフトウェアの提供、2) トレーニング、3) RPIW、および 4) 進行中の混合ファシリテーションで構成されています。 調査員は、以前の調査で見つかった特定の eScreening 実装の障壁に対処するために MCIS を開発しました。 OIT サポートに関連するシステム レベルの障壁に対処するために、調査員は eScreening 提供の一部として既存の VA IT リソース (LOS を参照) を使用して eScreening の技術サポート インフラストラクチャを開発しました。 トレーニング コンポーネントは、eScreening の使用と利用可能な研究に関する教育上の障壁に対処します。 ブレンディッド・ファシリテーションは、教育上の障壁だけでなく、テクノロジー関連やその他の予期せぬ課題にも対処しました。 RPIW プロセスは、リーダーのサポート、スタッフの賛同、必要なリソースに対処し、プロセスにすべての利害関係者を関与させ、サイト固有の明確な実施計画を策定します。 RPIW には、チームが 2 日目に考えられる障壁と解決策を生成するセクションが含まれています。

eスクリーニング。 eScreening は、退役軍人が VHA セキュア Wi-Fi に接続された iPad を介して自己申告のスクリーニング質問に回答できるようにする VHA プログラムです。 eScreening は、VHA EMR から読み書きします。 eScreening の注目すべき機能は次のとおりです。1) 退役軍人が臨床医の関与なしにスクリーニング情報を直接入力できること。 2) 測定値の即時採点。 3) EMR で生成された編集可能なメモ。 4) 自殺リスクのフォローアップを必要とする肯定的なメンタルヘルス スクリーニングに対する臨床医の警告。

トレーニング。 eScreening トレーニングは仮想的かつ非同期で行われ、外部ファシリテーターが提示する 1 時間の説明用 PowerPoint が含まれます。 パワーポイントに続いて、すべての手順 (評価の作成、退役軍人の追加、VistA への保存、評価の検索、予定された評価の作成、レポートへのアクセス) を示す 1 時間のチュートリアル ビデオが続きます。 ユーザー向けのハンズオン トレーニングは、TCM サイト スタッフの要求に応じて、トレーニング スタッフがグループ形式または個別に利用できます。 追加のトレーニング資料は、eScreening Pulse サイトからアクセスできます。これには、eScreening のカスタマイズ、評価のセットアップ、およびダッシュボードの使用に対処するための一連のクイック ガイドが含まれています。 よく寄せられる質問は、Pulse サイトでも入手できます。

RPIW。 3 日間の RPIW は、オンサイトの内部ファシリテーターの支援を受けて外部のファシリテーターによって仮想的に進行され、TCM チーム、関連スタッフ (医療サポート スタッフ、事務員)、およびその他のサイトの利害関係者が参加します。 プロセスの初日は、RPIW の原則について参加者をトレーニングし、現在の状態のプロセス マップのグラフィックを含む、実装前フェーズで収集された情報の概要を紹介します。 2 日目は、対象となる将来の状態をマッピングし、ギャップ分析を実施し、サイトに固有の関連要因と障壁を特定するための共同作業で構成されます。 3 日目は、行動計画、実行、および再評価を繰り返して、目標とする状態を完成させ、改善のための臨床的に意味のある目標を特定することに専念します。 Plan-Do-Study-Act (PDSA) フレームワークを使用して、目標状態を達成するための計画は、計画の各ステップについて誰が、何を、いつ行うかを含む詳細な計画とともに制定されます。 eScreening の柔軟性と実装戦略により、各 TCM プログラムは、プログラムの特定のニーズ、利用可能なリソース、およびその他の要因に基づいて、eScreening をワークフローに統合することを選択できます。

ブレンディッド・ファシリテーション。 ブレンディッド ファシリテーションには、サイト内のファシリテーターと協力してミーティング、トレーニング セッション、電話のスケジュールを組む eScreening チームの主要な外部ファシリテーターが含まれます。 外部ファシリテーターは、実装関連の質問の主な連絡窓口になります。 スタートアップ期間中に選択された内部ファシリテーターは、外部ファシリテーターと協力して内部サイト システム (つまり、ローカル リーダーシップ、OIT、ロジスティクス) をナビゲートし、各サイトでの eScreening プロジェクトのチャンピオンとして機能します。

データ ソースとデータ収集のタイミングの概要:

この研究では、混合方法のデザインを使用し、複数の利害関係者から複数の時点で定量的データと定性的データの組み合わせを収集します。 このセクションでは、データ ソースとデータ収集時点の概要について説明します。 それぞれの目的の下で、より具体的なデータ収集と分析の考慮事項が提供されます。

定量的データソースとデータ収集のタイミング。 定量的データ収集には、EMR、eScreening システム、およびスタッフの参加者によって完了する調査からのデータが含まれます。 調査官は、プレインプの開始時と終了時、MCIS 期間の終了時、および MCIS 後 9 か月で EMR データを抽出します。 調査員は、eScreening レポート機能を使用して、MCIS 期間後および MCIS 後 9 か月後の各コホートの eScreening 使用データを引き出します。 調査員は、Weiner et al (2017) によって開発された実現可能性と受容性の尺度を使用して、Pre-Imp 個別の電話調査/インタビューを実施します。 調査員はまた、安全なオンライン調査システム (つまり、Qualtrics または RedCap) を使用して、PRISM とその RE-AIM の結果に基づいて、アクティブな実装フェーズの後に調査要素を収集します。

定性的データソースとデータ収集のタイミング。 質的データは、フィールド ノートとインタビューを使用して収集されます。 調査担当者は、最初の連絡、RPIW 中、およびファシリテーション コンタクト セッションを含む実装前および実装段階を通じて、電話会議/通話中に構造化されたテンプレートを使用してフィールド ノートを作成します。 研究スタッフは、臨床環境、ワークフロー、患者集団、および関連する雰囲気を説明するために、広範なフィールド ノートを作成します。 実装前、実装後、および維持段階で、意図的に選択された現場スタッフとの個別の電話インタビューが実施されます。 インタビューでは、eScreening の採用、実装、および継続的な使用に影響を与える要因に焦点を当てます。 実装上の問題、課題、および成功の基盤を説明するために、考え方と実際的な問題の両方が調査されます。 特定の一連のプローブが概説され、バリアとファシリテーターを文書化し、コミュニケーションと調整が必要な場合に段階的に含まれるタスクが図解されます。

目的 1 データの収集と分析:

目的 1: 8 つの TCM プログラムにおける PRISM の RE-AIM の結果に基づいて、ペーパーおよび口頭によるスクリーニングと比較して、クラスターの無作為化された段階的ウェッジ デザインを使用して、e スクリーニングを評価します。 仮説 1 (リーチ): 紙や口頭によるスクリーニングと比較して、eスクリーニングはスクリーニング率が大幅に高くなります。 仮説 2 (有効性): 2a: 紙や口頭によるスクリーニングと比較して、e スクリーニングはメンタルヘルスと自殺のスクリーニングにかかる​​時間を大幅に短縮します。 2b: 書類や口頭によるスクリーニングと比較して、eスクリーニングでは必要なケアへの紹介率が大幅に高くなります。

データ収集。 調査官は、次のデータを収集するために HIPAA 免除を取得します。 PC-PTSD-5+I9、PHQ-2 +I9、AUDIT-C、CSSR-S、および処分（陽性/陰性スクリーニング）、3）包括的自殺リスク評価（CSRE）を受けた日時、および 4 ) メンタルヘルスケアの紹介。 これらのデータを使用して、ベースライン コントロール期間中のスクリーニング完了率とメンタル ヘルス ケアへの紹介率、およびスクリーニング完了までの平均時間を計算します。 実装および維持後の過去 9 か月について、同じデータが収集されます。 過去 1 年間の研究施設の平均登録データに基づくと、約 27,600 人の退役軍人が 27 か月のベースライン コントロール、プレインプ、ポスト MCIS、および持続データ期間中に VA ヘルスケアに登録されます。

サンプルサイズと検出力の計算: 研究者は、目的 1 の有効性アウトカムの介入効果に関する研究を強化しました。 研究者は、すべてのコホート/ステップに共通の介入効果と、クラスタリングを説明するための階層線形モデリング (HLM) を想定しました。対介入）介入効果を提供します。 パワーは、SW トライアルの確立された方法に基づいて計算されました。 研究者は、タイプ I 過誤率アルファ = 0.05、Cohen の d (バイナリ結果の場合は h) 効果サイズ = 0.1、検出力 = 0.8 を設定し、クラス内相関 (ICC) = 0.20 を仮定しました。これは、同様の研究に基づく控えめな推定値です。 これらの仮定の下で、提案された研究に必要な推定サンプルサイズは、約 N = 5,000 参加者です。 研究者のパイロット研究からのデータは、この検出可能な効果サイズをすべて上回る効果サイズを示しています。 毎月 144 人の 9/11 後の新しい退役軍人が実施サイト全体で平均して登録され、調査員が 24 か月間にわたって各サイトでデータを収集することを考えると、この調査は同様の調査で観察された効果サイズを検出するのに十分なパワーを持っています。

統計分析と仮説検定。 データ分析は段階的に進められ、予防科学および方法論グループのランダム化されたフィールド試験の推奨事項に従います。 予備的なデータのスクリーニングとクリーニングでは、単変量レベルと多変量レベルの両方で、データ分布の正規性と欠損データ パターンを調べる必要があります。 欠落データは限定的であると予想され、最大尤度推定を使用してデータがランダムに欠落していると仮定できる場合、HLM に容易に組み込まれます。 データが無作為に欠落していないと判断された場合、欠落データのメカニズムがターゲット統計モデルに組み込まれます。 HLM は、データのネストされた (またはクラスター化された) 構造 (退役軍人 [レベル 1] TCM クリニック内でネストされた [レベル 2] 実装サイト [レベル 3] 内でネストされた) により、主要な統計モデルとして使用されます。実装サイト レベル。 HLM は、正規および非正規の応答変数を使用して、ネストされた/クラスター化されたデータ構造の固定および変量効果の統合を可能にする柔軟なモデリング戦略です。 MCIS およびコントロール フェーズ中の参加者に関する人口統計情報は、比較可能性を確保するために、サイト内およびサイト間で統計的に比較されます。 介入群と対照群の間で異なる特性は、バイアスを最小限に抑えるために、後続のモデルの共変量として含まれます。 各モデルには固定効果が含まれ、研究フェーズ (ベースライン コントロール、プレインプ/注意コントロール、MCIS、および維持) およびステップ/クロスオーバー コホートが考慮され、長期的な傾向が考慮されます。 研究者は、研究フェーズとステップの間の相互作用をテストして、介入効果がコホートによって異なるかどうか、および介入効果が実施サイト内の TCM クリニック間で異なるかどうかを判断することもできます。 別のモデルをテストして、ベースラインおよび/または注意制御段階と比較して、MCISおよび/または維持段階で、より多くの退役軍人が精神的健康と自殺リスクについてスクリーニングされ(リーチ)、ケアに紹介されたかどうかを判断します(有効性)。 追加のモデルは、登録とスクリーニングの間の平均日数が、ベースラインおよび注意制御フェーズと比較して、MCIS および/または維持フェーズ中に低かったかどうか (有効性) をテストします。 すべての分析において、研究者は統計的有意性を =0.05 に設定し、5 つのテストにはホルム-ボンフェローニ調整を使用し、6 つ以上のテストには偽発見率法を使用します。 複数の相関するアウトカム (従属アウトカム) が各仮説で分析される場合、多重比較手順を適用する際に独立検定の有効数に基づいて補正が計算されます。

目的 2 データの収集と分析:

目的 2: PRISM の RE-AIM の結果、採用、実装、および混合方法を使用した保守に基づいて、MCIS の実現可能性、受容性、および潜在的な影響を評価します。

データ収集。 研究者は、混合方法のアプローチを使用し、PRISM の RE-AIM の結果に基づいて、定量的および定性的データの両方を収集します。 レプリケーション コストについては、調査担当者は以前に VA の実装作業に使用したタイム トラッカーを使用します。 このツールはこの研究用にカスタマイズされ、外部ファシリテーターによるすべてのファシリテーション活動を段階的に把握するために使用されます。 その後、活動は定量化され、サイトごとのレプリケーション コストの見積もりを作成するために使用されます。

定量的データ分析。 研究者は、記述統計を使用して、ベンチマークとして 50% を使用して、各 PRISM の結果の定量的尺度を要約します。 採用は、実施サイト全体および各実施サイト内の TCM クリニックの総数に対する、e スクリーニングを開始する意思のある TCM クリニックの総数と割合、および進んでいるプロバイダーの総数と割合として計算されます。実施サイト全体、各実施サイトの TCM クリニック全体、および各 TCM クリニック内のプロバイダーの総数に対する eScreening の採用。 実装は、eスクリーニングを実装するTCMクリニックおよびクリニック内のプロバイダーの割合として計算されます。 調査員はまた、TCM クリニック内および実装サイト全体のプロバイダー全体で、MCIS の受容性と実現可能性の平均評価を計算します。 タイム トラッカー データは、従業員の福利厚生や雇用主の税金への拠出を含むすべての人件費を含む VA 総勘定元帳を使用して分析されます。 間接費は、直接費に比例して発生する必要があり、VA 医療経済リソース センター (HERC) のガイダンスに基づいて推定されます。 維持は、維持段階 (つまり、最初の実施から 9 か月間) に e スクリーニングを実施する TCM クリニックおよびクリニック内のプロバイダーの割合として計算されます。

定性的データ分析。 研究担当者または経験豊富で訓練を受けた研究チームのメンバーが、半構造化インタビューを実施します。 インタビューは録音され、VA CTSP によって書き起こされ、質的ソフトウェア プログラムである ATLAS.ti に入力されます。 この分析の重要な側面は、次の質問に答えることです。プロバイダーによる eScreening の採用に影響を与えるものは何ですか? eスクリーニングの実施に影響を与えた要因は何ですか? メンテナンスを促進する要因は何ですか？ この分析は、プロバイダーが e スクリーニングを実施する理由または実施しない理由というより大きな問題にも答えます。これには、実際の診療所のワークフローの使用または不使用の理由、または e スクリーニング プログラムまたはプロバイダーの主要な基本的特性の理解が含まれます。 分析では、編集アプローチを使用して緊急のテーマを検討します。 2 人のプロジェクト チーム メンバーが、収集された半構造化インタビュー データを個別にコーディングします。 3 人目のチーム メンバーがコーディングの品質を評価し、競合を解決します。

収束分析。 混合手法の収束設計を使用して、定性調査のコア チームは定量データと同時にデータを分析し、定量データを説明および支持/反論し、将来の実装調査および普及の取り組みに関する洞察を追加します。

目的 3 データの収集と分析:

目的 3: eScreening のリーチと eScreening MCIS の使用に影響を与える要因を調査するために、質的比較分析を使用して、PRISM のコンテキスト構造によって導かれる eScreening リーチの高いサイトと低いサイトを説明および比較します。 目的 3 では、PRISM のコンテキスト要素からの定性的データを使用して、eScreening リーチの高いサイトと低いサイト間の比較分析を構築します。 PRISM の文脈上の側面を評価する質問と測定値は、提案されたインタビューとフィールド ノート (定性的データ) に含まれ、提案された調査と EMR データ (定量的データ) によって通知されます。

データ分析。 定性的データは、目的 2 で説明したように分析されますが、研究者は、コンテキスト要因からの構成要素を使用した分析にテンプレート アプローチを使用します。 調査員は、PRISM コンストラクトおよびその他の緊急のテーマに基づいて識別および作成されたコードを使用して、関連するトランスクリプトの引用にタグを付けます。 見積もりレポートには、関連する見積もりがサイトごとに逐語的にリストされます。 サイトは、以前の作業に基づいて、30% のカットオフ スコア (目標 1 から) を使用して、高いリーチと低いリーチによって分割されます。 定性的比較分析（QCA）により、eスクリーニングのリーチが高いサイトと低いサイトを比較して、eスクリーニングの実施に影響を与える要因と、体系的なクロスケース比較を使用してMCISの影響を特定し、因果関係の複雑さをよりよく理解することができます. 調査担当者は、データセット内の変数のさまざまな組み合わせをリストしてカウントし、論理的な推論ルールを適用して、別の推論がデータによってサポートされているかどうかを評価します。 研究者の関心のある結果を使用する (つまり、 ハイリーチ) と条件のリスト (つまり その結果に関連する可能性のある状況要因) は、研究者が明確な二分法セットを使用してキャリブレーション メトリックを作成します。 キャリブレーションには、特定の決定ルールを使用して、各サイトが事前に定義された PRISM コンセプトにどのように関連しているかを検討する必要があります。 調査員は、条件と決定規則を詳述したコードブックを作成します。 第三に、調査官はデータを調整します。 具体的には、コード化されたデータを使用して、各サイトは、各条件を「持つ」(1.0) または「持たない」(0.0) として二分法で較正されます。 調査員のサイトが調整された後、調査員は Stata を使用して真理値表を作成し、条件の論理的な組み合わせを分析して、特定の組み合わせが結果を共有するかどうかを判断します。 ブール論理を使用して、調査員は真理値表を最小化し、結果への経路に到達します。 パスウェイは、適合の一貫性とカバレッジ パラメーターを使用して評価されます。 QCA の調査結果を補足するために、サイト インタビュー データのテーマ別分析が使用されます。