少年非行に対する若者主導のメンタリング・アプローチ

主な目的と仮説

主な目的は、YIM アプローチが停止介入への効果的な追加であるかどうかを調べることです。 より具体的には、研究者は停止介入への YIM の追加が、(1) 青少年の回復力の強化 (保護因子の刺激による)、(2) 正式なサポートの必要性の減少または停止、および (3) 減少または減少に寄与するかどうかを調べます。少年非行の進行を止める。

H1: YIM アプローチが若者のレジリエンスを強化することが期待されています。

1. 認知された社会的支援、認知された重要性、および他者との関係の増加によって指標化されるソーシャルネットワークの質の改善。
2. 社会的機知の向上によって指標化される社会的スキルの向上;
3. 自律性と能力の向上感;
4. 非行に対する肯定的な態度の減少;
5. 学校への愛着の高まりや構造化された自由時間の活動によって示されるように、社会環境へのより強いコミットメント。
6. 学業成績の向上、学校への愛着、構造化された自由時間の活動による、社会環境へのより強い関与。

H2: YIM は、(正式な) サポートの必要性の停止または減少に貢献することが期待されます。

H3: YIM は自己申告による非行の停止または減少に寄与すると予想されます。

H4: 仮説 3 と 4 は、認識された問題、自己決定、社会的統制などのレジリエンス要因の増加によって媒介されると予想されます。

H5: YIM アプローチの効果は、他の人よりも一部の人にとってより効果的であることが期待されます。介入の特徴とYIMアプローチの特徴）を探ります。

さらに、親にとってYIMの存在は、家族の回復力の向上、社会的支援の認識と社会的機知の向上、親のストレスと（正式な）支援の必要性の減少につながる可能性があります。 また、子供の非行が少ないと報告することも期待されます。

上記の若者と親の結果は、結果の尺度として評価されますが、探索的にメディエーター分析にも含まれます。 「結果」で測定値を確認してください。

方法・設計

デザイン

この準実験的研究は、Halt の専門家、政策担当者、および Halt の経営陣と共同で作成されました。 研究の第 1 段階では、複数の設計およびブレーンストーミング セッションが行われました。 研究者は、理論に基づいたいくつかのフレームワーク/アイデアを提示し、Halt の専門家と一緒にさらに開発、選択、組み合わせ、または調整しました。 共創プロセスの一部は、調査の参加者フローの設計に関連していました。これは、Halt の作業プロセスと最適な方法で調整するためです。 いくつかの調査ステップ (インフォームド コンセント、事前テスト、事後テスト、フォローアップ測定など) が小さなポストイットに印刷され、小さなグループに分けられ、再配置、整理され、研究の概要に貼り付けられました。作業プロセスを停止します。 さまざまなグループのアイデアが組み合わされ、長所と落とし穴が評価され、最も実現可能な設計が選択されました。 共創プロセスのもう 1 つの部分は、成果指標の選択に関連しています。 Halt 専門家とのブレインストーミング セッションで、専門家は結果カードを選択しました (つまり、Halt-介入後に期待される結果と、Halt-YIM 介入後に予想される結果の変化)。 Halt の「変化の理論」に関する Halt の政策担当者および経営陣とのいくつかの隣接するブレインストーミング セッションでは、Halt の結果ドメインがさらに特定されました。 「変化の理論」の議論と結果カードの議論の両方が、研究者が結果尺度を選択する際の情報として役立ちました。 これらの共創プロセスは、Q-sort 手法に沿っています。

研究サンプルは、犯罪または犯罪を犯した後、検察官、警察、特別捜査公務員、または就学公務員によって停止に言及された N = 300 人のオランダの青年 (12 ～ 18 歳) で構成されます。 よくある犯罪は公衆酩酊、迷惑行為、義務教育法違反であり、よくある犯罪は窃盗と器物損壊です。 思春期の若者は、YIM の訓練を受けた停止専門家 (N = 31) または YIM アプローチの訓練を受けていない停止専門家 (N = 31) のいずれかに非ランダムに割り当てられます。 これらの専門家は、Halt-plus-YIM 条件 (N = 150) または care-as-usual (CAU) 停止条件 (N = 150) をそれぞれ実装します。 Halt-plus-YIM と CAU への非ランダムな割り当てにもかかわらず、条件は (1) 介入を提供する専門家、および (2) 症例の種類と重症度 (簡単な要約を参照) に関して同等です。

研究者は、複数の情報提供者の測定戦略を実行します。 主な情報提供者は若者ですが、両方の状態の若者の親にも参加を呼びかけています。 若者と親の両方が、ベースライン、ベースラインの 100 日後 (ポストテスト)、およびベースラインの 9 か月後 (フォローアップ) にアンケートに記入します。 短縮されたケース (3 回未満の会議) を持つ参加者は、事後テストおよびフォローアップ測定から除外されます。 Halt の登録システムで Halt の専門家によって登録された若者に関する関連情報へのアクセスが許可されます。

参加者募集

参加者は Halt の専門家によって募集されます。データ収集は研究者によって組織されます。 YIM の訓練を受けた専門家は Halt-YIM 条件 (N = 150) の参加者を募集する責任があり、訓練を受けていない Halt の専門家は CAU 停止条件 (N = 150) の参加者を募集する責任があります。 参加者を募集する手順は、どちらの条件でも同じです。 専門家は、停止介入の質を向上させることを目的として、若者 (およびその親) を研究に参加するよう明示的に招待します。 これは、(a) 予備的な会話中に口頭で行い、(b) 予備的な会話の直後に研究に関する主要な情報を記載した招待チラシを送信することによって行われます。 若者とその保護者が研究への参加に関心がある場合は、QR コードまたはリンクを選択して、正しい情報ビデオと、年齢カテゴリ (-15 歳、16 歳以上) に対応するインフォームド コンセント フォームを参照できます。年、両親）。 積極的な同意を与えた後、若者と保護者 (以下、「参加者」と呼びます) は、最初のアンケートに直接呼ばれます。 参加者は、最初の会議の前に最初のアンケートに記入するように指示されます。 2 番目と 3 番目のアンケートの手順では、Halt の専門家によるこれ以上のアクションは必要ありません。 すべてのアンケートはオランダ語で実施され、各時点で完了するのに約 30 分かかります。

データ収集

2022 年 9 月には、募集とデータ収集の両方が開始されます。 研究者は 18 か月以内に事前および事後テストを完了するよう努めているため、15 か月後に募集は停止されます。 フォローアップ測定は、データ収集の開始後 24 か月まで行うことができます。 若者と保護者は、介入前、介入開始から 100 日後、介入終了から 6 か月後の 3 つの質問票に記入するよう求められます。 Halt はすべての介入を 100 日以内に完了するように努めているため、事後テストの時点として 100 日が使用されます。

アンケートを通じて収集されたデータとは別に、Halt の登録システムから仮名化されたデータが研究者に安全に転送されます。 これらのデータは、Halt の専門家によって登録された若者に関する関連情報に関するものです。 たとえば、犯罪と照会に関する情報 (犯罪の種類、Halt への以前の照会、紹介組織)、および Halt 介入の特徴 (犯罪の自白、Halt への親の同意、Halt の専門家と青年の間の面会回数、および介入中の親の存在)。会議）。 さらに、Halt-SI や YIM ドキュメントなどの関連ドキュメントがこのシステムから抽出されます。 すべての Halt 専門家が管理する Halt-SI は、さまざまな動的リスク要因 (アルコール使用、薬物使用、衝動性など) と心理社会的問題 (気分やネグレクトの犠牲者など) を評価するリスク評価ツールです。 YIM 文書では、YIM の訓練を受けた Halt の専門家が、YIM アプローチに関する情報を登録します (例: YIM アプローチの説明に対する青少年と親の両方の反応、YIM アプローチを動機付ける際に使用される資料、青少年の関係など)。選択した YIM など)。 これらのデータは、Halt から担当研究者に 3 か月ごとに転送されます。

（統計）分析計画

条件間の類似性をテストするために、Halt 専門家の 2 つのグループ (YIM の訓練を受けたものと YIM の訓練を受けていないもの) をいくつかの人口統計学的要因 (年齢、生物学的性別、性同一性、教育レベル、実務経験年数、経験年数) で比較します。 Halt での勤務年数、およびユース クオリティ レジスターへの登録)、期待される結果、および性格。 第二に、若者は、人口統計学的要因、犯罪と紹介情報、向社会的行動と心理社会的問題、および動的リスク要因について比較されます。 条件間で違いが検出された場合、傾向スコア マッチング (PSM) 手法を使用して、上記の変数に基づいて、Halt-plus-YIM 条件の参加者を CAU Halt-条件の参加者に一致させます。

さまざまな結果変数に対する効果分析、およびモデレーター分析とメディエーター分析のために、一連の重回帰分析 (結果変数のベースライン レベルを共変量として、状態を予測変数として) が実行されます。 Halt プロフェッショナル内の参加者のクラスタリングを修正するために、回帰分析がマルチレベル モデルで実行されます。 チャンスの資本化を制御するために、研究者は、それぞれの結果テストの p 値を修正するために、Benjamini Hochberg False Detection Rate (FDR) を実装します。

検出力分析とサンプルサイズの評価

一次結果と二次結果の条件ごとのサンプル サイズを評価するために、研究者は G*Power 3.1 で先験的な検出力分析を実行しました。 α = .05 の有意水準で 0.80 の検出力水準を達成するには、 小さい効果サイズ (f = .10) を検出するには、合計サンプル サイズ N = 100 が必要です。 線形重回帰分析で。 モデレーターとメディエーターの分析には、より大きなサンプルサイズが必要です。 シェーマン等。 「仮定された間接効果を検出するために統計的検出力が少なくとも80％であることを確認するには、約N = 150の参加者が必要です」と述べています。 これは、条件ごとに N = 75 人の参加者のサンプル サイズを示します。 PSM 技術を実行して 2 つの同等のグループを取得できるようにするために、研究者は両方の条件で 2 倍の比率を含めます (条件ごとに N = 150)。

小さな効果サイズ (f = .10) 事前の知識に基づいて期待されます。 非行行動と再犯に対する正式な指導プログラムの効果を調査した以前のメタ分析では、全体的な効果は小さいことが明らかになりました。両方とも d = .21 (~f =.10)。 これらの効果の大きさは小さいですが、これらの実証された効果の大きさは、非行行動を減らすことを目的とした他の介入に匹敵します. YIM アプローチなどの自然なメンタリング プログラムで、青少年の肯定的な成果 (g = 0.30) について、小から中程度の効果サイズが実証されたことは注目に値します。 これらの効果は、正式なメンタリング プログラム (g = 0.21) や生まれつきのメンターの存在 (g = 0.22) に比べて大きかった。

欠損データの計画

研究者は、欠損データの発生を最小限に抑えようとします。 まず、ポストテストとフォローアップテストに参加者を招待する責任は研究者にあります。 これは、青少年が Halt で受ける介入とは無関係です。 したがって、参加者が停止時に介入を中止した場合でも、ポストテストとフォローアップ測定のために研究者からアプローチされます。 第二に、研究者は、参加している若者に可能な限り関連するように研究を設計しました. どのようにアプローチしてほしいかを尋ねられ、アンケートはスマートフォンから簡単にアクセスできます。 これは、参加する保護者にも適用されます。

データの欠落は避けられません。 したがって、研究者は、試験後およびフォローアップ測定で欠落しているデータを処理するために、治療意図 (ITT) の原則に従います。 これは、研究者が、介入を受けたか完了したかに関係なく、割り当てられた条件に従って参加者のすべての欠落データを分析することを意味します。 不足しているデータ ポイントは、完全情報最尤 (FIML) メソッドを実行することによって推定されます。 研究者は、欠損データのパーセンテージと、欠損データのパターン (たとえば、完全に無作為に欠損している) を考慮します。