排他的な母乳育児率を促進するためのテキストベースの動機付け面接介入 (Text-MI)

概要このパイロット研究は、母乳育児率を高めるためのテキストベースの動機付け面接介入の実現可能性と許容性を開発および評価します。 マザーインファントダイアドは、ミシシッピ大学医療センターのフルトーマーナーサリーから募集されます。 カスタマイズされたテキストメッセージは、フォーカスグループとエキスパートパネルによって通知される母乳育児の障壁に対処します。 順守、満足度、忠実度を評価し、母乳育児の自己効力感と母乳育児率の初期の変化を2、4、および6週間で調査し、臨床試験の開発を通知します。

AIM 1：テキストベースの動機付け面接（MI）介入と配信の手順を開発する。

フォーカスグループを使用して、母乳育児の障壁に関する定性的データを収集し、これらのグループと専門家からのフィードバックを統合して、親のニーズを反映するメッセージを調整します。 私たちは、Health Moms Health Babies（MSDH）、ママを通じて6〜8人の母親を募集します。 自分。 メンタルヘルスミシシッピ州、メトロジャクソンのラレッシュリーグ、MS母乳育児連合Facebookグループ、およびEverscareクリニック（UMMC経由）。 2-3のフォーカスグループセッションを促進します。それぞれが約1.5〜2時間続き、半構造化されたインタビューガイドを使用して、母乳育児に関する参加者の経験と課題を探求します。 この定性的分析は、MIプロトコルを介して対処できる排他的な母乳育児に対する一般的な障壁を特定することを目的としています。 セッションは記録、転写、および定性的データを分析して、排他的な母乳育児の障壁に関連するテーマを特定して分類します。

次に、メッセージ戦略が適切かつ証拠に基づいており、母乳育児の障壁に効果的に対処できるよう、動機付け面接、授乳学、新​​生児学の専門家を派遣します。 私たちは、専門家からなるパネルに配布される複数回の匿名アンケートを含む Delphi テクニックを採用します。 専門家は各ラウンドで MI ベースのテキスト メッセージに関するフィードバックを提供し、次のラウンドの前に要約されてパネルと共有されます。 デルフィ テクニックの反復的な性質は、私たちの介入に対する最も効果的で文化的に配慮したメッセージについてのコンセンサスを達成するのに役立ちます。

納品までの手順

プラットフォームの実装 (Twilio および REDCap)。 テキスト メッセージの配信は、HIPAA 準拠の REDCap アプリケーションと統合されたメッセージング API である Twilio を使用して実装されます。 この統合により、MI プロトコルに基づいたパーソナライズされたメッセージとリマインダーの自動スケジュールと配信が可能になります。 Twilio は、応答率とエンゲージメント パターンに関する貴重なメタデータを提供します。 この研究専用に Twilio アカウントを作成および構成し、メッセージング サービスを設定し、必要な電話番号を取得し、HIPAA 規制への準拠を確保します。 Twilio は REDCap と統合され、参加者のデータを安全に管理します。

メッセージワークフローの開発。 MI訓練を受けたインタビュアーは、RedCapでセットアップされたインフラストラクチャを利用して相互作用を導き、参加者のフィードバックに基づいてメッセージコンテンツをリアルタイムで適応させることができます。 このアプローチにより、介入が動的であり、個々のニーズに対応することが保証されます。

トレーニングとモニタリング。 施設の P.I. および研究コーディネーターは、認定 MI ネットワーク トレーナー (MINT) から、MI の原則とメッセージ バンクのコンテンツの詳細に関するトレーニングを受けます。 このトレーニングにより、介入が MI 原則に準拠し、一貫して実施されることが保証されます。 試験運用全体を通じて、テキスト交換のサンプルが毎週監視され、MI 原則への忠実性が保証されます。 これらのレビューに基づいて、必要に応じて調整が行われます。

目的 2: 24 週間のテキストベースの MI 介入の実現可能性と受け入れ可能性を評価する ミシシッピ大学医療センターの定期乳児保育室から採用された母子 2 人組を対象に、6 週間にわたって介入を試験的に実施します。 参加基準には、健康な正期産の乳児がいる母親、携帯電話へのアクセス、母乳育児の意向が含まれます。 除外基準には、18 歳未満、授乳の禁忌、薬物使用、または多胎妊娠が含まれます。2 30名のママの採用を目指します。 参加者は、参加のインセンティブとして 75 ドルを受け取ります。 参加者は表 1 に示すイベントのスケジュールに従います。

介入計画 参加者は、パイロット研究期間中、MI の訓練を受けた面接官によって開始および管理されるテキスト メッセージを毎週受け取ります。 各テキスト メッセージの交換は、以前に母乳育児をした母親のフォーカス グループからの意見をもとに開発された、MI に準拠した短いプロンプトで始まります。 これらのプロンプトは、一般的な母乳育児の障壁に対処します。 最初のプロンプトに続いて、MI の訓練を受けたトレーナーが、MI OARS のコア スキル (自由形式の質問、肯定、考察、または要約) を利用したテキスト交換を通じて参加者と関わり、チェンジ トークを促進します。 変更ルーラーなどの追加の MI ツールは、参加者が来週の目標を設定するのをサポートするために使用されます。 各交換は、配信されるテキスト メッセージ 5 件と参加者の返信 5 件に制限され、集中的で効果的なコミュニケーションが保証されます。 MI の訓練を受けたすべてのトレーナーは、認定 MI ネットワーク トレーナー (MINT) によって実施される包括的なトレーニング プログラムを受けます。 このプログラムには、テキスト メッセージングに適した MI テクニックの実践と洗練に重点を置き、テキストベースの介入の特定の要件に関する詳細なセッションが含まれます。 MI 原則の一貫した適用を確保し、介入中に発生するあらゆる課題に対処するために、研究全体を通じて継続的な監督が提供されます。

実現可能性を測定します。 実現可能性を評価するために、いくつかの重要な指標を監視します。 介入順守は、システム使用データを使用してメッセージ配信と参加者エンゲージメントを監視することにより追跡されます。 正常に配信されるメッセージの数、およびインタラクティブメッセージに対する応答率が記録されます。 アドヒアレートは、スケジュールされたメッセージの総数に対する配信されたメッセージの割合として計算され、参加者との対話に基づいてエンゲージメント率が計算されます。 採用率と保持率は、研究全体で採用、登録、保持された参加者の数を追跡することにより監視されます。 採用の成功は、参加に同意する適格な母親の割合によって測定されます。 保持は、介入を完了する参加者の割合によって評価されます。 募集と保持率はパーセンテージとして報告され、ドロップアウトの理由が文書化され、分析されて、保持の潜在的な障壁を特定します。

受容性。 受容性を評価するために、参加者から定量的データと定性的データの両方を収集します。 介入に対する参加者の満足度は、テキストメッセージの関連性、明確さ、有用性、および全体的な満足度に関する質問を含む調査を使用して評価されます。 調査は、ベースライン、介入中の介入、および介入後に実施されます。 調査回答は、記述統計を使用して分析され、参加者の満足度を要約し、改善の領域を特定します。 介入の終了時に参加者のサブセットを使用して、フォローアップインタビューまたはフォーカスグループを通じて定性的なフィードバックを収集します。 半構造化されたインタビューガイドを使用して、介入の長所と短所に対する参加者の認識を調査します。 定性的データが転写され、テーマ的に分析され、介入を改善するための一般的なテーマと提案を特定します。

実装の忠実度。 介入プロトコルの順守は、正しいメッセージがスケジュールされた時間に送信され、プラットフォームが意図したとおりに機能するようにすることにより、検証されます。 これには、メッセージ配信システムの定期的なチェックと監査が含まれます。 プロトコルの順守は、時間通りに送信されるメッセージの割合として報告され、プロトコルからの逸脱は文書化されて分析されます。 介入の提供とフォローアップ評価の実施に関与するスタッフには、包括的なトレーニングセッションが提供されます。 トレーニングは、テキストメッセージプラットフォームの使用、介入プロトコルの順守、および定性的データを収集するための手法をカバーします。 定期的な監督と会議は、あらゆる問題に対処し、介入プロトコルの忠実度を確保するために開催されます。 スタッフからのフィードバックが収集され、トレーニングと監督プロセスの改善に使用されます。 テキストメッセージ交換のランダムなサンプルは、MIの専門家によって定期的にレビューされます。 この専門家、できれば認定されたMIネットワークトレーナー（MINT）は、MIテクニックへの順守と介入の目標との全体的な整合について交換を評価します。 専門家は、各レビューの後に詳細なフィードバックレポートを提供し、強みを強調し、改善の領域を提案します。

目的 3: 母乳育児の自己効力感と完全母乳育児率の暫定的な変化を調査する

AIM 3は、母乳育児の自己効力感と排他的な母乳育児率に対する介入の影響を時間の経過とともに理解しようとしています。 これを行うには、母乳育児の自己効力感スケール形式（BSES-SF）を含む調査機器と、CDCの乳児給餌から適応した母乳育児慣行の測定を含む調査機器を使用して、ベースライン、介入中、介入後のこれらの結果を測定します。実践研究II.23,24これらのデータポイントは、指定された間隔で実施されるRedCap調査を通じて収集されます。 これらのデータを分析するために、混合効果モデルを使用します。 具体的には、線形混合モデルを使用して、母乳育児の自己効力感の変化を評価し、固定効果として時間を組み込み、ランダム効果を可能にして個々の変動をキャプチャします。 カテゴリー的なロジスティック混合モデルである排他的な母乳育児率の場合、研究期間全体にわたって排他的な母乳育児の可能性を分析し、ベースラインで特定された潜在的な交絡因子を調整します。 また、潜在的なサブグループの違い（例：年齢、部分、教育レベル）を調べて、ランダム化と層別化プロセスを改良します。 これらの結果は、介入の潜在的な有効性の予備的な推定値を提供し、将来の本格的な試験のために設計とサンプルサイズの計算を導き、それが適切に設計され、有意な効果を検出するために適切に駆動されるようにします。