少年の保護観察環境における e-Connect のスケールアップ

提案された研究では、コミュニティの監督下にある若者向けの数少ないエビデンスに基づいた自殺行動の特定およびシステム間連携プログラムの 1 つである e-Connect の成功したスケールアップを強化するための戦略を検討します。 この提案は、司法制度、実施科学、臨床意思決定支援システム、および大規模な行政データセットの使用に関する専門知識を持つ 2 人の PI からのものであり、研究目的を達成するために強力な学際的なチームによってサポートされています。 ゲートウェイ・プロバイダー・モデル (GPM) と探索、準備、実装維持 (EPIS) 実装フレームワークに導かれて、e-Connect の作業を拡張し、実装スケールアップの「提供者モデル」を開発およびテストすることを提案します (すなわち e-Connect-スケールアップ)。 e-Connect-scaleup では、研究チームのリーダーが外部ファシリテーターとして機能し、ローカル ファシリテーターをサポートして、新しい JJ システムと地理的状況で e-Connect を提供するための知識、スキル、専門知識を確実に伝達し、実装戦略を活用して、 e-Connect のより広範で持続的かつ厳格な採用。 インディアナ州の 9 つの郡で作業し、ステップウェッジの実装効率ハイブリッド タイプ 2 設計の 3 つのウェーブの 1 つにランダムに割り当てられ、具体的な目的は (i) に関する e-Connect スケールアップの臨床的および費用対効果を調べることです。少年の保護観察者における青少年サービスの必要性 (SB と BH の相関関係) の特定。 (ii) クロスシステム (保護観察機関 - BH 機関) の照会。 (iii) e-Connect のパフォーマンスを (a) 標準的な保護観察官の実践 (ベースライン) および (b) e-Connect の以前の有効性試験で達成された率と比較することによる、青少年の BH サービスの使用 (最初の BH 連絡; 主要な結果)。接続する (目的 1)。 EPIS/GPM の内部および外部コンテキスト要因の潜在的な仲介または調整効果を調査します。また、e-Connect が大規模に、SB/BH サービスのニーズの識別、システム間の紹介、および若者における人種または性別の健康格差を縮小できるかどうかを判断します。 SB/BH サービスの使用 (たとえば、標準的な保護観察の慣行 (ベースライン) と比較して、NYS での e-Connect の格差を縮小するパフォーマンスを再現します (目的 2)。 最後に、忠実度と受容性の観点から e-Connect-scaleup の実装を検討し、9 つの郡での実装段階から維持までの進歩を比較して、保護観察環境での e-Connect のスケールアップの実現可能性を実証します。 NYS を超える (目標 3)。 実装戦略の提供を促進または阻害する内部および外部レベルの EPIS および GPM 由来の要因を解明し、さまざまな状況でスケールアップを知らせるために変更を実践します。

設定。 提案された研究のサンプルは、地理的に州全体に分散しているインディアナ州の 9 つの郡の保護観察スタッフ、提携治療機関のスタッフ、および保護観察の若者から募集されます。 郡の人口密度はさまざまで、5 郡が農村/混合、4 郡が都市部に該当します。 提案された研究に参加している各郡は、アニー E. ケーシー財団が資金を提供し、インディアナ州の郡のほぼ 3 分の 1 で採用されている全国的な少年司法改革の取り組みである、インディアナ州少年拘留代替イニシアチブのメンバーでもあります。 JDAI の焦点は、リスクの低い保護観察の若者の不必要な拘禁を制限することです。 各 JDAI 郡は、介入の目標を特定し、介入の有効性を評価し、将来の介入を開発するために進行状況を監視し続けるために、JDAI のコア戦略の 1 つであるデータ駆動型プロセスを使用するスタッフとコミュニティ メンバーの委員会を開発しました。 JDAI の利点を認識したインディアナ州は、州全体の拡大をサポートするために中央の JDAI オフィスを設置した 2 番目の州でした。 各 JDAI 郡には、e-Connect のローカル ファシリテーターとしても機能する専任のコーディネーターがいます。 他の JDAI 郡および少年拘置所に対する参加施設の位置を示す地図を参照してください。

デザイン、サンプルサイズ、ランダム化。 提案されたクラスターのランダム化された段階的ウェッジ設計では、インディアナ州の 9 つの郡がランダム化されます - 人口密度/都市性によって (人員配置とリソースの可用性の代用として) 階層化され、3 での e-Connect スケールアップの 3 つの波の 1 つになります。月間隔。

e-Connect-scaleup の臨床的効果と費用対効果を (i) 少年保護観察者における青少年サービスの必要性 (SB と BH の相関関係) の特定。 (ii) クロスシステム (保護観察機関 - BH 機関) の照会。 (iii) e-Connect のパフォーマンスを (a) 標準的な保護観察官の実践 (ベースライン) および (b) e-Connect の以前の有効性試験で達成された率と比較することによる、青少年の BH サービスの使用 (最初の BH 連絡; 主要な結果)。接続する (目的 1)。 EPIS/GPM インナー (例: スタッフの知識、組織の機能) および外部コンテキスト要因 (例: 若者の年齢、SB の郡率) e-Connect-スケールアップの結果。 また、e-Connect が SB/BH サービスのニーズの特定、システム間の紹介、および若者の SB/BH サービスの使用における人種または性別の健康格差を縮小できるかどうかを大規模に判断します (たとえば、標準的な保護観察の慣行 (ベースライン) と比較して、これにより、NYS での e-Connect の格差縮小パフォーマンスが再現されます (目的 2)。 最後に、e-Connect-scaleup の実装を 2 つの方法で評価します (目的 3)。 まず、促進戦略を含め、e-Connect-scaleup の忠実度と受容性を検討します。 第 2 に、e-Connect のスケールアップのプロセスを文書化し、実施段階から維持までの進歩を 9 つの郡で比較して、NYS を超えた保護観察環境での e-Connect のスケールアップの実現可能性を実証します。実装の完了におけるサイトの違いやその他の EPIS および GPM 要因の役割を調査します (目的 3)。 時間をかけて e-Connect-scaleup にサイトをランダム化することにより、コントロール グループ (時間の経過とともに変化する) は、特定の時間までに e-Connect-scaleup を展開していないサイトであると見なされ、通常の処理 (TAU) が行われます。 . これらの問題行動医療カスケードの結果に関するデータは、e-Connect スケールアップへの無作為化の前後に各郡で収集され、時間の経過に伴う経年変化を制御しながら、施設内での変化の推定を可能にします。 また、若者、スタッフ、および郡レベルの内部および外部設定要因によって、e-Connect の潜在的な影響修飾子を調べます。 実施戦略の影響と成功を検証するために、実施完了の段階、実現可能性と受容性を 9 つの新しい郡で比較し、サイトの違いやその他の EPIS 要因 (外部、内部コンテキスト レベル) の役割を調査します。実装完了。 ランダム化されたデザインをクラスター化することには 2 つの制限があります。 郡) だけでなく、変数間の相互関係。 私たちが提案する層化計画と傾向マッチングの使用は、交絡に関連する問題に対処します。 e-Connect-scaleup の効果を検出する能力を計算しました (つまり、 power) 0.65 の保守的なクラス内相関係数 (ICC) を使用して、 郡レベルでの変数間の相互関係の問題に対処するために、郡内の結果間に中程度から大きな正の相関があることを示します。