ADHD のマイノリティ青年のための地域ベースのケア: 機械学習支援の監督とフィデリティ フィードバックによるフィデリティの向上。

この研究の Y02 は小規模 (N=72) の第 1 相/第 2 相臨床試験であり、セラピストの治療の忠実度とその後のサービス提供の成果を改善するために設計された監督介入です。 並列設計には、代理店を説明する順列ブロック無作為化戦略を使用して、3 つのコミュニティ機関の適格で同意した患者を 2 つのアクティブな監督介入アーム (LC4S または ESAU) にランダムに割り当てることが含まれます。 参加者は地域機関のスタッフから行動介入を受け、そのサービスの利用状況はプロジェクトと機関の電子健康記録を使用して追跡されます。 代理店のセラピストとスーパーバイザーもこの試験に参加します。 セラピストは、サイトを説明するブロック無作為化戦略を使用して、スーパーバイザーから LC4S または ESAU のいずれかを受け取るように無作為化されます (二重無作為化)。 監督者は、この試験で両方の監督条件を管理します。ただし、研究者は、この設計が将来の R01 に適しているかどうかを評価するために、汚染を体系的に評価します。

バイアスを最小限に抑えるために、思春期の参加者と親の参加者には、割り当てられたグループが通知されません。 ただし、この試験ではセラピストとスーパーバイザーを完全にマスキングすることはできません。これは、スーパーバイザーとセラピストの両方が、これらの条件の性質により、技術支援スーパービジョン活動に参加しているか、標準的なスーパービジョン活動に参加しているかを知っているためです。 ただし、主治医は、治験のバイアスを最小限に抑えるために、研究仮説と結果測定の性質に対してセラピストとスーパーバイザーを盲目にします。 これらの措置の多くは、観察的かつ客観的なもの（つまり、治療記録、治療の音声録音）であり、自己報告に起因するバイアスを減らすはずです. 研究者はまた、セラピストの自己報告の精度にグループ効果があるかどうかを評価します。 すべての介入は機関のスタッフによって提供されますが、介入実施プロトコルに従う必要はありません。これは、この研究の結果が、機関のセラピストがスーパーバイザーから提供されるガイダンスに従って介入手順に従う範囲であるためです。 研究評価はCare4を介して電子的に管理され、データ収集は研究スタッフによって監督されます。

忠実度の各尺度は、別個の混合/成長モデルを使用して分析されます (Duncan et al., 1999)。 このデザインでは、治療セッション (レベル 1) が青年 (レベル 2) 内にネストされ、セラピスト (レベル 3) 内にネストされます。 各青年は最大 10 回のセッションに参加します。各セラピストは 3 人の青年を治療します。 スーパーバイザーは追加の上位レベルとして機能しますが、スーパーバイザーが非常に少ない (約 6) ため、スーパーバイザーを表すダミーの予測変数を含めることで対処します。 LC4S 対 ESAU の忠実度の切片と勾配に対する直接的な影響は、各忠実度の結果についてテストされます (表 3 を参照)。 最初のセッションを中心とした時間で、切片は ESAU 条件の初期忠実度を反映し、グループ効果は ESAU と LC4S 間の初期忠実度の差を反映し、時間効果は ESAU 条件の経時的な忠実度の線形変化を反映し、相互作用時間とグループの違いは、時間の経過に伴う忠実度の線形変化における ESAU と LC4S の違いを反映しています。 R34 の一部として、将来の R01 で追加のクラスタリングが必要になる範囲を決定するために、結果に対するセラピストとスーパーバイザーのクラスタリング効果のクラス内相関 (ICC) と設計効果を推定します。 ICC の範囲は 0 から 1 で、値が大きいほど、より高いレベル (ここでは、思春期ではなくセラピストとスーパーバイザー) での分散の割合が大きいことを反映しています。 捜査官はまた、将来の R01 で期待される LGCA の形状を確認するために、線形および非線形の勾配の両方をテストします。 セラピストの MI コンピテンスまでの時間、10 回目のセッションまでに提供された EBT の割合、およびセッション数と EBT 完了までの日数は、グループを予測者。 セラピストの自己報告の精度は、多項式回帰を使用して分析されます (Laird & LaFleur, 2013)。

R パッケージの powerlmm を使用すると、研究者は 0.8 の推定値を持っています 思春期（レベル2）レベルでのグループの違いを表す大きな効果（d = 0.8）を検出する力。捜査官は.4 中程度の影響を検出する検出力 (d = .5) 思春期レベルでのグループの違いを表しています。 ただし、私たちの仮説は、主にセラピストのレベル (レベル 3) であり、単位数が少なくなります (つまり、条件ごとに 12 人のセラピストと、条件ごとに 36 人の青年)。 そのため、青年レベルとセラピストレベルの両方の効果の測定値が推定されます。 ICC 計算の検出力については、研究者は Zou (2012) に基づく ICC.Sample.Size R パッケージを使用しました。 サンプルサイズが 72 人の参加者、参加者ごとに 10 の観察、0.05 に等しいアルファ、および両側検定の場合、調査員は 0.9 を超えます。 検出力は 0.2 の ICC を検出します。 教室内の子供などの横断的データの ICC 値は約 0.2 です (Hedges & Hedberg, 2007)。 研究者は、この研究で ICC 値を推定するための優れた精度を期待しています。