アルコール使用障害（AUD）のグループ治療の結果を予測する要因

仮説、目的、目的

この研究の一般的な目的は、中毒治療の知識を増やし、特にAUDの場合に治療をより効果的にする方法を増やすことです. 特に、このプロジェクトでは、患者の特性が治療とどのように相互作用し、治療結果に影響を与えるかを研究します。 主な研究課題は次のとおりです。

1. AUD患者のグループ療法において、患者因子はどのように治療結果を調整するか? 次の変数が調査されます：アルコール依存症の重症度、症候性障害、人格障害、認知障害、および人口統計学的変数。
2. 肯定的な治療結果は長期にわたって持続しますか? 参加者は、治療後1年および3年後にフォローアップされ、回復が持続するかどうかが確認されます.
3. Montreal Cognitive Assessment (MoCa) は、AUD 患者の軽度認知障害の簡単なスクリーニング手段として実行可能ですか? 額面どおり、このツールにはかなり大雑把なタスクが含まれているため、小さな認知障害よりも大きな認知障害に敏感に反応するようです。 MoCa の結果をより拡張された神経心理学的テストと比較することにより、MoCA で評価された障害の相関関係、感度、および特異性を評価します。

プロジェクトの主な目的は 2 つあります。 最初の主な目的は、治療活動への参加率として運用される治療の成功の予測因子です。 2 番目の主な目的は、治療終了 1 年後のグループ療法の効果の予測因子です。 主要な結果変数は、AUDIT と DUDIT で測定されたアルコールと物質の使用の減少です。 副次評価項目は、SCL-90 で測定した症状レベルと、WHOQOL-bref で測定した生活の質です。 また、治療終了後の健康サービスの利用や社会人生活への参加に関する登録データは、治療終了から3年後に収集されます。

プロジェクトの方法論

本研究は、通常の臨床診療における治療に関する準実験的多施設研究として設計されています。 この研究には、少なくとも 120 人の患者が含まれます (約 40 人の参加者が pr. 秋と春の包含期間）。 4 つのデータ収集サイトが調査に含まれています。

1. Vestfold Hospital Trustの中毒治療部門で治療を受けている患者
2. ボルゲスタッド ブルー クロス クリニックの在宅治療に登録された患者
3. ブルークロスクリニック、治療センターエイナで在宅治療に登録されている患者
4. チャーチ シティ ミッションの A-senteret で在宅治療に登録されている患者

研究の参加者は、AUDの一次診断のための患者グループ治療になります。 治療は、すべてのサイトで時間制限のある形式で行われます。 セラピーの形式は多少異なる場合がありますが、全体的な構造と内容は似ています。 この準実験的研究では、研究は通常の臨床状況で行われ、研究は臨床実践の複雑さを調査しようとします。 その結果、研究者はすべての変数を制御できるわけではありませんが、結果はより生態学的に有効であり、一般化の度合いが高くなります。

プロジェクトの手配、方法の選択、および分析

この研究では、研究と通常の臨床診療の両方で使用される、十分に研究されたツールと方法が使用されます。 次の情報がレジストリに入力されます。

患者の治療前の背景: 以前の治療エピソードと診断、人口統計学的変数 (年齢、性別、教育、婚姻状況、経済状況) は、参加者の日誌から取得されます。

スクリーニング前処理:

1. Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI)。 精神障害 IV (DSM-IV) 診断の診断および統計マニュアルのための短い構造化診断インタビュー。
2. パーソナリティ問題の深刻度指数 (SIPP-118)。 不適応パーソナリティ機能のコアコンポーネントに焦点を当てた自己報告アンケート。 4 点満点の 118 問
3. モントリオール認知評価 (MoCa)。 臨床医が軽度認知障害を検出するのを支援する 10 分間のスクリーニング ツール。 最大スコア 30 を獲得します。 認知障害を示す 26 未満のカットオフ。
4. ウェクスラー成人知能指数 (WAIS-IV)。 知性の中核的な側面を測定します (一般能力指数の推定値)。 次のサブテストが実施されます: 類似性、情報、ビジュアル パズル、ブロック デザイン、桁スパン。
5. Delis-Kaplan 実行機能システム (D-KEFS)。 実行機能を測定します。 (Trail Making Test の Color Word Interference Test とタスク 2-4)。

治療前後、1年後、3年後のスクリーニング：

1. アルコール障害特定テスト (AUDIT)。 有害な飲酒と依存を特定するための 10 項目の自己申告アンケート。 回答は 0 から 4 のスケールで採点されます。
2. 薬物障害同定検査 (DUDIT)。 薬物問題に関する11項目の自己申告アンケート。 回答は 0 から 4 のスケールで採点されます。
3. 症状チェックリスト 90-R (SCL-90-R)。 自己申告の在庫、90 の質問。 4点満点で採点。 精神的苦痛の程度を測定します。 治療前、治療後、1年後、3年後に投与されます。
4. 世界保健機関の生活の質のスケール (WHOQOL-BREF)。 感覚能力、過去の自律性、現在および将来の活動、社会参加の 4 つの側面で生活の質を測定します。 1 ～ 5 リッカート スケールで採点された 26 項目。

治療後のスクリーニング：

1) 治療満足度: 治療満足度に関する 10 の質問。

登録データ:

さらに、3 年後、患者日誌および NAV から、就労状況、経済的利益、および患者がさらに治療を受けたかどうかに関する登録データが収集されます。

分析

治療の意図とプロトコルごとの分析の両方が、評価の最後の時点まで、すべての参加者と治療とデータ収集を完了した人に対して実行されます。 プロトコルが不完全な患者を含めるために混合法分析を使用することがある。

結果測定値は、回帰分析にかけられてテストされます。

1. 治療前の物質使用によってどの程度の結果を説明できますか (AUDIT、DUDIT)?
2. 精神的苦痛によってどの程度説明されるか (SCL-90-R: GSI)
3. 認知障害によってどの程度説明されますか?
4. 人口統計学的変数によってどの程度説明されますか? （年齢・性別・学歴）

この研究では、結果と最も高く相関し、他のドメインからの予測因子と最も低く相関する各ドメインからの測定値を入力することにより、単一の予測因子ドメインを超える階層回帰分析を使用しようとします。 最初の分析では、アウトカム指標は 1 つだけです (グループ治療への参加)。 分析の 2 番目のセット (1 年後の機能) では、複数の結果測定 (飲酒/薬物乱用、症状レベル、機能および生活の質) があります。 したがって、使用されたテストからの規範的データに基づいて、総体的な複合結果の測定値を構築しようとします。

非連続データ (軸 1 の診断、性別、婚姻状況) の分散分析は、グループ特性を独立変数として、結果を従属変数として計算されます。 物質乱用プロファイル、症状レベル、認知障害、および人口統計学的要因の組み合わせを持つ患者が、予後が異なる特定のグループ (クラスター) を構成する可能性があると仮定することは合理的です。 クラスター分析を適用して、予後良好または予後不良に関連する要因の明確な組み合わせを解明します。 実験として、1 つの物質使用測定、1 つの症状苦痛測定、1 つの認知機能測定、および 1 つまたは 2 つの人口統計学的マーカーが分析に含まれます。 クラスター分析は、特徴の組み合わせを持つ事後的な経験的グループを発見するために設計された単なる探索的方法ですが、グループ平均の分析では明らかにならない個々のパターンを識別する場合があります。

統計的検出力

計画された参加者数は、研究の質問に答えるのに十分な数であることが重要です。 サブグループへの分割は、研究者による完全な制御下にない参加者の属性によって決定されるという意味で、準実験的なデザインです。 統計的検出力に関しては、次の例が計算されます: 参加者の 35% (n=42) が大うつ病の第 1 軸の診断を受けており、このグループの標準偏差が半分をやや超える (.55) と予想される場合治療が完了してから 1 年後に AUDIT/DUDIT のスコアが高くなった場合、2 つのグループ (うつ病 vs. うつ病の不在) に 41 人と 76 人がいる場合、この差は 5% のアルファ レベルで統計的に有意であり、予定のサンプルサイズ。 連続データは、相関と階層回帰で分析されます。 小さな効果サイズ (Cohen の d: .30) 85 人の参加者で 5% レベルで統計的に有意になります。