物質を改善するためのテスト戦略州政策の文脈における予防の研究の使用
2025年3月3日 更新者：Daniel Max Crowley、Penn State University
証拠に基づいた予防政策の科学の構築：物質誤用防止をサポートするためのマルチレベルモデル
科学が効果的な物質誤用防止ポリシーを通知し、最終的に公衆衛生を改善する場合、この分野は政策立案者の研究証拠の使用を直接サポートするための効果的な戦略を必要としますが、私たちの分野にはこの目的のために設計された証拠に基づいたモデルがありません。
したがって、研究者から政治へのコラボレーション（RPC）モデルとして知られている科学的証拠の使用を適切にサポートするための正式な理論ベースのアプローチの州レベルのランダム化比較試験（n = 30州）を提案します。
この作業は、政策決定における科学情報の使用を改善することにより、人口レベルの物質の誤用を減らす可能性があり、したがって、証拠に基づいた予防プログラムと政策の利用可能性を高めます。
調査の概要
詳細な説明
科学が政策を通知し、最終的に公衆衛生を改善することである場合、この分野は、政策立案者の研究証拠の使用を直接支援するための効果的な戦略を必要とします。
しかし、私たちの分野には、州の政策立案者が作成するための予防研究の使用を支援するために設計されたエビデンスに基づいたモデルがありません。
代わりに、予防研究を翻訳するためのアドホック戦略に大きく依存し続けています（たとえば、日和見的なアウトリーチや、政策立案者の要求に応答するかどうかに応じています）。
したがって、ロビー活動を伴わない科学的証拠、つまり研究間コラボレーション（RPC）モデルを伴わない科学的証拠の使用を支援するための正式な理論に基づいたアプローチの実験的研究を提案します。
RPCは、体系的な能力構築とアウトリーチ戦略を実装することにより、政策コミュニティと研究コミュニティ間の生産的な関与を促進します。
RPCに関する以前の実験的研究により、このモデルが研究者と政策立案者の間の関与を増やし、研究証拠に対する政策立案者の価値を高め、政策立案における科学的証拠の使用を改善する能力を実証しました。
州の政策立案者と予防科学コミュニティの間の関与を改善し、政策立案者の物質誤用防止研究の価値と価値を構築するモデルの能力を評価するRPC（n = 30州議会）の州レベルのランダム化比較試験を提案します。
これを達成するために、3つの特定の研究目的をテストします。
AIM 1は、物質誤用予防に関連する州の法律における研究証拠の歴史的および現在の使用を評価します。
これには、過去5年間に州議会によって導入された法案の定性的コーディングが含まれます。
AIM 2は、介入条件と制御条件の間で、エンゲージメントの頻度とエンゲージメントの質を予防研究者と比較します。
さらに、RPCモデルが、3つの時点で検証済みの調査を使用して、時間の経過とともに物質誤用予防に対する政策立案者の価値と認識にどのように影響するかを評価します。
AIM 3は、研究使用に関連する議員の行動の変化を観察および定量化することにより、議員の立法研究の実際の使用に対するRPCの有効性を評価します。
政策立案における科学情報の使用を改善することは、証拠に基づいた予防プログラムと政策の利用可能性を高めることにより、人口レベルの物質の誤用を減らすことができます。
研究の種類
介入
入学 (推定)
300
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Daniel M Crowley, Ph.D
- 電話番号：866-905-1872
- メール：dmc397@psu.edu
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Jennifer T Scott, Ph.D
- 電話番号：864-431-2411
- メール：jxs1622@psu.edu
研究場所
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Pennsylvania
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University Park、Pennsylvania、アメリカ、16802
- 募集
- Penn State University
-
コンタクト：
- D. Max Crowley, Ph.D.
- 電話番号：1-866-905-1872
- メール：dmc397@psu.edu
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コンタクト：
- J. Taylor Scott, Ph.D.
- 電話番号：864-431-2411
- メール：jxs1622@psu.edu
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準：
- 州レベルの公務員
除外基準：
- 州レベルの公務員ではない人
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：他の
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：介入グループ
完全な研究から政治的モデルの介入を受け取る立法局。
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RPCモデルには、キャパシティビルディングとコラボレーションフェーズを含む7つの相互に関連するステップが必要です。
実装を通して、研究者は、実装監督者によって調整された各ステップでRPCアクティビティを促進する訓練されたRPCフェローからの仲介サポートへの直接アクセスを提供されます。
重要なことに、このモデルにはロビー活動は含まれません。
受託者のNIHガイドラインと一致して、RPCは代わりに「公衆衛生の証拠を強調し、翻訳することを目指しています…。
具体的には、RPCモデルの実装は、立法措置に明示的に影響を与えようとするのではなく、研究者が特定のポリシー、プログラム、または規制を変更する方法について意見や姿勢を示すことなく証拠を議論する正直な証券会社を促進します。
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アクティブコンパレータ：コントロールグループ
完全なRPCモデル介入を受け取らない立法局。
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コントロールグループの参加者は、以前の研究と同様に、「軽いタッチ」の研究サポートを受け取ります（たとえば、RPCアソシエイトは、研究要求に応じて公的に利用可能な研究資料を送信します）。
この軽いタッチ制御条件により、州当局の応答性が高まり、フォローアップリクエストを調査します。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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RPCは、証拠に基づいた法案の導入に影響を与えます
時間枠：ベースライン、介入後、および介入後6ヶ月
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介入期間中に導入された法案における研究証拠の使用の評価。
議員は、物質使用に関する5,000を超える請求書を導入することが予想されています。
これらの法案は、立法者が立法言語で研究証拠を使用する方法を特定するために、検証済みの演ductive的なコードブックを使用して証拠マーカーの存在についてコード化されます。
これらの請求書のサブセット（n = 150）は、訓練を受けたコーダーによってレビューされ、フォームを識別します（つまり、
直接的または間接的）および証拠の使用の目標（つまり、問題の原因、問題のステータス、問題の解決、新しい知識の生成、または説明責任の共有）。
法案での研究証拠の使用された使用は定量化され、一連のマルチレベルモデルで分析され、3つの時点で変化をテストします。
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ベースライン、介入後、および介入後6ヶ月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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議員の予防研究の使用に対するRPCの影響
時間枠：ベースライン、介入後、および介入後6ヶ月
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研究証拠の認識されている研究証拠の使用は、報告された研究証拠スケール（最小値= 1、最大値= 5、より高いスコアが研究証拠の使用の増加を示すことを示します）で評価されます。
介入の有効性を評価する科学研究、学術調査、またはプログラム評価から収集された情報として参加者の研究が定義されます。
州議会議員からの調査は、マルチレベルの反復測定と成長曲線モデル（MLM）を含む、2つの時点で変化をモデル化することにより、縦断的に分析されます。
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ベースライン、介入後、および介入後6ヶ月
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RPCは、立法者の予防研究者との関与に影響を与えます
時間枠：ベースライン、コラボレーション後、介入後6か月
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調査員は、検証済みの定量的調査機器を使用して、RPCモデルが研究者とのさまざまな種類の相互作用の頻度にどのように影響するかを調査します（5-PT。
リッカートスケール; e = .89）。
一連のマルチレベルモデルが使用され、研究デザインのネストされた構造を説明します。
各時点でのメインエフェクトモデルに加えて、これには、3つの時点で州議会内に立法者をネストする3レベルの設計が含まれます（ベースライン、介入後、介入後6か月後です。
調査データは、試行の主効果を評価するために、絶対的な違いとベースラインからポストテストへの変更の観点からモデル化されます。
州議会議員からの調査データは、MPLUを使用してマルチレベルの繰り返し測定と成長曲線モデル（MLM）を含む3つの時点で縦断的に分析されます。
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ベースライン、コラボレーション後、介入後6か月
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RPC州議会議員の物質誤用防止科学の価値への影響
時間枠：ベースライン、介入後、および介入後6か月
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調査員は、検証済みの定量的調査手段を使用して、RPCモデルが、より一般的に政策立案における研究使用の立法者の知覚価値にどのように影響するかを評価します。
これは、研究（SEER）プロトコルの探求、関与、および評価の適応バージョンで測定されます。
政策立案者は、予防プログラミングに関する一般的な情報を知っていると感じているかどうかを評価する4つの声明にどれだけ強く同意するかを評価するよう求められます。
一連のマルチレベルモデルが使用され、研究デザインのネストされた構造を説明します。
各時点でのメインエフェクトモデルに加えて、これには、3つの時点で州議会内に立法者をネストする3レベルの設計（ベースライン、介入後、介入後6か月）が含まれます。
調査データは、試行の主効果を評価するために、絶対的な違いとベースラインからポストテストへの変更の観点からモデル化されます。
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ベースライン、介入後、および介入後6か月
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立法者の物質誤用防止科学に対する認識に対するRPCの有効性
時間枠：ベースライン、介入後、および介入後6ヶ月
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調査員は、検証済みの定量調査手段を使用して、RPCモデルが立法者の物質誤用予防科学に対する認識にどのように影響するかを調査します。
政策立案者は、予防プログラミングに関する一般的な情報を知っていると感じているかどうかを評価する4つの声明にどれだけ強く同意するかを評価するよう求められます。
一連のマルチレベルモデルを使用して、研究デザインのネストされた構造を説明します。
各時点でのメインエフェクトモデルに加えて、これには、3つの時点で州議会内に立法者をネストする3レベルの設計（ベースライン、介入後、介入後6か月）が含まれます。
調査データは、試行の主効果を評価するために、絶対的な違いとベースラインからポストテストへの変更の観点からモデル化されます。
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ベースライン、介入後、および介入後6ヶ月
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2023年4月1日
一次修了 (推定)
2027年3月31日
研究の完了 (推定)
2027年3月31日
試験登録日
最初に提出
2025年2月19日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年2月25日
最初の投稿 (実際)
2025年3月25日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年3月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年3月3日
最終確認日
2025年3月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- STUDY00021641
- R01DA056627 (米国 NIH グラント/契約)
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
未定
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
米国で製造され、米国から輸出された製品。
いいえ
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。