움직이고, 놀고, 배우세요! 조기 보육 및 교육 센터에서 활동적인 교실 만들기 (MPL)

연구 개요

중재 프로그램은 32명의 참가자 중 절반이 즉시 움직이고, 놀고, 배우고, 나머지 절반은 대기자 명단 제어 형식으로 중재를 받는 무작위 통제 연구로 제공됩니다. 참가자는 참여 교실 내에서 현재 신체 활동 관행을 평가하기 위해 기본 설문 조사와 5일 간의 가속도 측정으로 먼저 연구를 시작합니다. 그런 다음 참가자가 개입 부문에 무작위 배정되면 참가자는 다른 곳에서 설명한 대로 개입을 진행합니다. 대기자 명단에 무작위 배정되면 참가자는 정상적인 교실 활동을 계속하도록 권장됩니다. 개입이 끝나면 교사는 기준선에서 동일한 설문 조사 및 가속도 측정과 참가자 만족도 설문 조사를 완료합니다. 이것으로 교사의 프로젝트 참여가 종료됩니다.

기본적으로 부모는 참여 아동에 대한 인구통계학적 정보를 제공해야 합니다. 아이들은 기준선 및 후속 조치 기간 동안 교사와 동일한 5일 동안 가속도계를 착용해야 합니다. 이 데이터 수집은 아동이 센터 기반 사례에 참석하는 학교 주간(월요일-금요일)에 수행됩니다.

신병 모집

모집 노력은 Orange, Chatham, Durham, Alamance, Wake 및 Guilford 카운티의 인가된 보육 센터를 대상으로 할 것입니다. 이러한 시설 목록은 노스캐롤라이나(NC) 아동 발달 및 조기 교육부(http://ncchildcaresearch.dhhs.state.nc.us/search.asp)에서 관리하는 온라인 데이터베이스를 통해 공개됩니다. 연구 직원은 이러한 보육 센터의 책임자에게 연락하여 연구 전단지를 직원에게 배포하는 데 도움을 요청할 것입니다. 전단지는 관심있는 제공자와 학부모에게 학습 사무실에 연락하도록 지시할 것입니다.

무작위화

센터는 기본 데이터 수집의 중간에 한 번, 기본 데이터 수집의 끝에서 나머지 절반의 두 세트로 무작위 배정됩니다. 이러한 무작위화 시점에서 주임 조사자(PI)는 주어진 등록 시점에서 연구 부문 간의 균형을 보장하기 위해 블록 크기가 2인 순열 블록 접근법을 사용하여 무작위화 테이블을 생성합니다. 무작위화 테이블은 Excel 형식이며 일련 번호 및 무작위화 할당(개입 또는 통제)을 포함합니다. PI는 무작위 테이블을 센터 목록에 적용하여 연구 부문 할당을 결정합니다. PI는 중재 또는 제어 암에 대한 할당을 센터에 알립니다. 개입 부문의 센터는 Move, Play, Learn!에 즉시 액세스할 수 있습니다. 컨트롤 암이 프로그램에 대한 액세스를 지연시키는 동안 개입; 후속 조치를 취한 후.

전력 계산

조사관은 움직이고, 놀고, 배우도록 무작위 배정된 교실의 어린이들 사이에서 기준선 및 개입 후 가속도계 측정을 사용하여 어린이 신체 활동의 변화를 비교할 것입니다! 대기자 명단 통제 그룹에 무작위 배정된 교실의 어린이와 비교한 개입. 표본 크기(n=26)는 신체 활동의 적당한 증가를 측정하기에 충분합니다. 더 많은 것이 예상되지만, 센터당 7명의 어린이의 활동 수준을 측정함으로써 연구자들은 비좌석 신체 활동의 7% 증가(하루 약 12분)를 감지하여 효과 크기를 측정 가능한 결과로 나타낼 수 있습니다.

이전 작업 및 기타 유사한 연구를 기반으로 조사자는 Move, Play, Learn!에서 0.55 효과 크기를 추정합니다. 간섭. 아이들은 ECE 교실에 모여 있기 때문에 검정력 계산 시 이를 고려해야 합니다. 이전 연구를 기반으로 ECE 센터 클래스 내 계수(ICC) 추정치는 비좌석 시간에 대해 0.12입니다. 이 ICC는 센터당 1개의 교실만 모집되므로 검정력 계산에 사용하기에 적합합니다. 따라서 센터와 교실은 여기에서 상호 교환이 가능합니다. 학급당 평균 7명의 아동이 모집될 것으로 예상됩니다. α=0.05, ICC=0.12, 클러스터 크기=교실당 어린이 7명에서 양측 유의성 테스트를 사용하여 팔당 13개 센터(팔당 어린이 91명)의 표본 크기는 감지할 수 있는 최소 80%의 검정력을 제공합니다. 신체 활동의 예상되는 변화(효과 크기=0.55. 교실 교사의 15% 감소를 고려하여 조사관은 총 224명의 어린이에 대해 교실당 최소 7명의 어린이가 있는 32개의 ECE 교실(팔당 16개)을 모집하고 무작위화할 것입니다.

통계 분석

1차 분석은 ECE 센터에 의한 아동 신체 활동의 상관관계를 설명할 종단 혼합 효과 모델을 사용하여 치료 의도 원칙(ITT)에 따라 가설을 테스트합니다. 아래에 나와 있는 것처럼 각 모델에는 임의 절편(b0)과 개입(B2) 및 기준선(B1)에 대한 고정 효과가 포함되어 신체 활동의 평균 변화가 두 팔 사이에서 다른지 테스트합니다.

하위 PA10 주 = β0 + β1 하위 PA기준선 + β2개입 + β3센터 + b0 + e

추가 분석은 1) 신체 활동의 변화와 관련된 것으로 간주되는 기준선 공변량을 조정합니다. 2) 연구 아암 간에 다르게 분포된 기준선 변수를 조정합니다. 3) 치료 그룹과 다른 공변량 사이의 테스트 상호작용 항; 4) 완성자만 검사합니다.

누락된 데이터

연구팀은 누락된 데이터를 최소화하기 위해 모든 노력을 기울일 것입니다. 그러나 일부 누락된 데이터가 발생할 것으로 예상됩니다. 조사관은 두 가지 방법을 사용하여 무시할 수 없는 무응답으로 인한 편향 가능성을 조사합니다. 첫째, 조사관은 응답자와 비응답자를 비교하여 비결측 변수에 체계적 차이가 있는지 확인합니다. 다음으로 조사관은 완전 무작위 누락(MCAR), 무작위 누락(MAR) 또는 무작위 누락(MNAR) 여부에 관계없이 누락 유형을 평가합니다. 데이터가 MAR 또는 MNAR인 경우 조사자는 누락된 PA 값을 대체하기 위해 다중 대체를 사용합니다. 다양한 추정 방법을 사용하여 이러한 누락된 데이터가 개입 효과 추정치 및 결과의 견고성에 미치는 영향을 결정하기 위해 민감도 분석이 수행됩니다.