「OnCall」: カナダの公安職員に対する M-Health の導入研究 (OnCall)

矯正職員、緊急通信員、消防士、救急隊員、警察官などを含むがこれらに限定されない公安職員 (PSP) は、その仕事の困難な性質により、心的外傷後ストレス傷害 (PTSI) のリスクが高くなります。 残念なことに、彼らはまた、弱さの認識、感情をコントロールするプレッシャー、助けを求めることへの消極性に関するジェンダー化された信念と組み合わされた偏見、さらには特に働いている人にとってタイムリーで質の高いケアへのアクセスの欠如により、サポートを求める際の障壁にも直面しています。田舎や遠隔地では。 ピア サポートは高く評価されていますが、ピア サポート サービスは、トレーニングやサービス提供のさまざまなモデルに一貫性がないため断片化されていることが多く、継続的な改善に役立つ体系的な評価はほとんどありません。 モバイル ヘルス テクノロジー (m-health アプリ) は、場所に関係なく、多数の PSP に到達するための効果的かつ効率的なアプローチとなり、ピア (および専門家) サポートへのアクセス可能なパイプとなります。 この調査研究では、公安職員向けにカスタマイズされた新しい m-health プラットフォーム (OnCall および OnCallSupport) の実装とその影響を調査します。

このプロジェクトを導くための 2 つの研究課題があります。 最初のセットは実装に関係します。最前線の PSP は OnCall サポート アプリをどのように活用していますか?こうした使用パターンは時間の経過とともにどのように変化するのでしょうか? アプリの使用パターンを形成する組織的および社会的な力は何ですか? Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) は、アプリ実装のデータ収集と分析をガイドするために使用されます。 2 番目の質問セットは、サービス ユーザーに対するアプリの影響に関するものです。 アプリを使用すると、ピアサポートへの連絡が増加しますか? アプリで提供されるピアサポートは精神的苦痛のレベルを軽減しますか? アプリの使用は、メンタルヘルス リテラシー、不安、うつ病、心的外傷後ストレス障害 (PTSD) の症状、および/または仕事のパフォーマンスに影響しますか?

アプリの導入は、6 ～ 8 の PSP 組織の従業員を対象に 6 か月間かけて検討されます。 組織は、規模、地理的位置、サービスの種類の違いを調査するために目的を持って選択されます。 すべての参加組織は、ピア プロバイダーに対する確立されたトレーニングと継続的なサポートを備えた、確立されたピア サポート プログラムを用意する必要があります。 また、組織は、研究チーム、組織リーダー、および最前線の従業員と連携する組織の擁護者を 1 ～ 2 名特定する必要があります。 組織内のピアプロバイダーは、OnCallSupport アプリを対象とし、この m-health プラットフォームを介してサポートを提供するように求められます。 各組織のすべての従業員は、研究チームが提供するトークンを介して OnCall アプリをダウンロードするよう招待されます。 アプリ内では個人データは収集されず、ピアプロバイダーとの接続は完全にプライベートです。 従業員はまた、援助活動、メンタルヘルスリテラシー、不安、うつ病、PTSDの症状、仕事のパフォーマンスの変化を追跡するために、ベースライン、3か月、6か月の追跡調査に回答するよう求められます。 従業員はオンライン調査に参加せずにアプリを使用できます。

データ収集には以下が含まれます: a) 6 か月のトライアルの開始時と終了時の各組織のチャンピオンへのインタビュー、b) ベースライン、3 か月、および 6 か月時のアプリ ユーザーへのアンケート、c) 匿名の集計アプリのレビュー試用期間中の使用状況データ、および d) 1 か月および 6 か月後のピア サポート プロバイダーとのフォーカス グループ ディスカッション。

実装データの分析（組織の擁護者とのインタビュー記録、ピアサポートプロバイダーとのフォーカスグループの記録、アプリの使用パターンに関するソフトウェア分析）は、CFIRフレームワークによって通知され、外部設定、内部設定、介入、参加者と導入プロセスは、従業員のアプリに対する反応に影響を与えます。

影響データの分析には、各成果 (支援活動、メンタルヘルスリテラシー、不安の症状、うつ病、PTSD、仕事のパフォーマンス) に時間の経過とともに大きな変化があるかどうかの評価が含まれます。 ベースライン、3か月および6か月の追跡調査からの前後データを比較して、メンタルヘルスリテラシーの側面、精神的苦痛のレベル（不安、うつ病、PTSDの標準化された評価）、およびアウトリーチの頻度の変化を追跡します。メンタルヘルスのサポートを求める際の行動。 データは組織全体で比較され、実装と成果の間の関連性が強調されます。 性別、勤務期間、勤続年数に基づく有効性の違いを調べるために、複数の階層的な線形回帰分析が実行されます。 人口統計変数は主ステップ独立変数として使用され、各主結果変数は専用の回帰の従属変数として設定されます。 生物学的な性別と社会的に構築された性別はストレス反応、精神的健康、援助活動に影響を与える可能性があるため、研究者らは性別とジェンダーに基づく分析（SGBA）を含める予定だ。 ジェンダーは、ピアサポートのニーズ、テクノロジーとの関わり、メンタルヘルスの結果に関して特に重要です。 Sex and Gender Equity in Research (SAGER) ガイドラインに従って、設計と分析全体を通じてジェンダーが考慮されます。 定量的分析と定性的分析の両方において、性別は潜在的な媒介者として考慮されます。 回帰モデリングでは、性別と他の変数の間の相互作用を考慮して、性別が共変量として含まれ、可能な場合には男性と女性に対して分離モデリングが実行され、差異が存在するかどうかが判断されます。

すべてのデータ ソースからの分析は、個人および組織レベルでの実装と影響を最適化するための推奨事項を生成するために使用されます。