強迫性障害の症状改善における自己誘導型モバイルアプリケーションの有効性

手順：

興味のある人は、大学の採用サイトにあるオンライン調査リンクを介して研究にサインアップします。 彼らはまずクアルトリクスの事前スクリーニングアンケートに回答し、参加基準（英語を読み理解できること、18歳から30歳までのシンガポール国立大学の学生であること、中等度の潜在性OCDを呈していること）に基づいて適格性が評価されます。 ）。 対象となる参加者は、参加情報シートを読み、インフォームド・コンセントを行った上で、うつ病、ストレス、不安症、完璧主義への対策を万全にしてください。 また、人口統計情報 (年齢、性別) も提供します。

次に、参加者は簡単なランダム化手順を使用して介入条件またはアクティブ コントロール条件のいずれかにランダム化され、携帯電話にモバイル アプリケーションをダウンロードするように誘導されます。 介入グループの参加者は 8 日間の OCD 学習プログラムを受け、アクティブ待機リスト対照グループの参加者は 8 日間の協力学習プログラムを受けます。 各プログラムへの参加時間は 1 日あたり約 5 分と推定されます。

8 日間のプログラムが完了すると、参加者は OCD、うつ病、不安、ストレス、アプリ エンゲージメント スケールに関する対策を完了するためのアンケート リンクを受け取ります。 8 日間のプログラムが完了してから 1 か月後、アプリ エンゲージメント スケールなしで、同じアンケートへのアンケート リンクが参加者に送信されます。 また、研究の主な目的を説明する情報シートも説明されます。 すべての参加者には、研究終了時に個人利用目的でアプリ上で利用できるすべての健康プログラムへのアクセスが与えられます。 研究への参加に対しては、コース クレジットまたは少額の金銭料金が払い戻されます。 自発的に参加することを選択した参加者には、払い戻しは行われません。

データスクリーニング:

不適格な個人、不完全な応答、同一の応答の長い文字列、および平均から 3 標準偏差のデータを持つ外れ値は、データ分析から除外されます。 全体の応答時間が 660 秒未満の送信にはフラグが付けられます。

予備分析 統計分析は SPSS バージョン 26.0 を使用して行われます。 まず、散布図とヒストグラムを使用してデータを視覚的に検査し、データの分布を調べ、重大な外れ値を特定します。 外れ値が結果に大きく影響するかどうかを判断するために、外れ値がある場合とない場合の分析が実行されます。 結果が外れ値によって著しく影響を受ける場合、それらは次に近い外れ値ではないデータ ポイントに置き換えられます。

データは正規性と統計的仮定への準拠についてスクリーニングされます。 独立した t 検定とカイ 2 乗検定は、すべての人口統計変数と従属変数に関する 2 つの条件間の差異を検査します。

治療意図分析は、参加者が最後に報告したスコアを繰り越し、アンケートの欠落データに対処するために実施されます。 AES 上の欠損データは平均置換を使用して説明されました。

主な分析:

ANCOVA の仮定が最初に実行されます。 仮定に違反した結果の測定については、差分スコアを使用した一元配置分散分析。 その後、ANCOVA を実行して、介入後および追跡調査における転帰測定値の変化が 2 つの条件間で有意に異なっていたかどうかを判断します。 関連する結果測定のベースライン スコアが共変量として使用されます。

モデレーション分析:

Hayes PROCESS マクロ バージョン 4.6 モデル 1 は、完璧主義と一次および二次測定の両方の間の回帰分析を実行するために使用されます。 信頼区間は 95%、ブートストラップ サンプル = 5000 に設定されます。