캐나다 미성년자 물질 사용 예방 시험 (CUSP)

목표:

TtT(train-the-trainer) 구현 모델을 통해 전달될 때 청소년기의 약물 및 알코올 사용 시작 지연에 대한 PreVenture 프로그램의 장기적인 효과를 평가합니다.

질문:

이것은 청소년기의 약물 및 알코올 사용 시작을 지연시키는 하이브리드 효과[E] 및 구현-촉진[IF] 시험입니다. [E] 부분에서는 개인화된 예방 프로그램의 효과가 일반적인 학교 기반 예방 커리큘럼에 대해 테스트됩니다. PreVenture는 [IF]가 있거나 없는 TtT 구현 모델을 통해 제공됩니다. 지속적인 감독 및 웹 기반 지원을 제공합니다. [IF] 패키지는 커뮤니티가 PreVenture 교육에 액세스한 후 PreVenture의 장기적인 지속 가능성을 지원하도록 설계되었습니다.

[E] 질문: 학교가 TtT 모델(기본)을 통해 교육을 받을 때 개인화된 개입이 중등학교 학생들 사이에서 문제 물질 사용의 시작을 지연시키고 심각도를 줄이는가? 개입이 개입 후 (i) 1년 및 (ii) 2년(2차)에 폭음, 대마초 및 불법 약물 사용의 시작 및 빈도, 비의료 처방약 사용에 영향을 줍니까? 발병 지연 및 중증도 감소에 영향을 미치는 요인은 무엇입니까?

[IF] 질문: 프로그램 구현이 매년 고품질로 유지되는 최상의 조건은 무엇입니까? 추가 구현 촉진이 있거나 없는 개입의 비용과 잠재적인 경제적 이점은 무엇입니까?

설계:

3개 사이트(NS; ON; BC)가 시험에 참여합니다. 각 사이트는 다음 세 가지 개입 조건 중 하나에 무작위로 배정된 9개 고등학교를 모집합니다.

1. TAU(Treatment-As-Usual) 제어: 표준 커리큘럼 및 정신 건강 관리
2. 지역 트레이너를 통해 전달되는 TtT PreVenture(PTtT): 각 사이트는 이 조건 및 조건 3(아래 참조)에 할당된 학교당 4명의 학교 기반 전문가에게 충실도 높은 PreVenture 교육을 제공하도록 훈련될 2명의 트레이너를 식별합니다. 각 학교는 교육을 받을 4명의 교직원을 식별하고 개입의 품질 평가와 함께 구조화된 매뉴얼을 사용하여 실습 세션을 관리합니다.
3. TtT PreVenture with Implementation Facilitation(PTtT+IF): 학교가 높은 품질과 만족도로 프로그램을 계속 실행할 가능성을 높이기 위해 고안된 세 가지 새로운 구성 요소: a) 프로그램 홍보에 청소년 참여, b) 지속적인 코칭/감독 세션 그룹 촉진자의 경우, c) 사용하기 쉬운 성과 지표에 대한 액세스.

각 학교는 2019년(코호트 2는 2021년까지 후속), 2020(코호트 3은 2021년까지 후속) 및 2021년(코호트 4는 후속 조치 없음)에 동의한 모든 10학년 학생(학교당 N=150)을 선별할 것이며, 결과는 다음과 같습니다. 매년 캐나다의 27개 학교에서 약 4,050명의 학생을 대상으로 3년 동안 총 12,150명의 학생이 검사를 받았습니다. [Cohort 1은 2018년 교육 전용임]

모든 4050명의 학생들은 매년 시험에 참여하도록 초대될 것이며 학교 수준에서 평가 조정을 용이하게 하고 대상 청소년에 대한 낙인을 줄이기 위해 매년 추적될 것입니다. 개입 조건에 무작위 배정되는 데 동의하고 성격 임계값보다 높은 점수를 받은 청소년은 학교가 개입을 제공했는지 여부에 관계없이 ITT(Intent-to-Treat) 샘플로 간주됩니다. Conrod et al, 2013에 보고된 대로 전체 학년 수준에서 2차 결과를 평가하기 위해 전체 학년을 따를 것입니다.

PreVenture 프로그램은 청소년이 대상 성격 특성을 이해하고 동기 및 인지 재구성 기술을 사용하여 해당 특성을 관리하기 위한 적응적 대처 전략을 개발하도록 돕기 위해 고안된 성격 대상 예방 프로그램입니다. 물질 남용에 대한 네 가지 성격별 동기 부여 경로는 표적 절망(HOP), 불안 감수성(AS), 충동성(IMP) 및 감각 추구(SS)입니다. PreVenture는 90분짜리 그룹 세션 2개를 포함하며 각 세션은 1주일로 구분됩니다. 중재는 심리 교육, 동기 부여 향상(MET) 및 인지 행동(CBT) 치료 요소를 통합하고 유사한 성격 프로파일을 가진 지역 청소년이 공유하는 실제 '시나리오'를 포함하는 구조화된 매뉴얼을 사용하여 수행됩니다.

주요 가설:

[E] 1차 결과: PreVenture는 12개월 및 24개월의 추적 조사 후 CRAFFT 점수로 측정한 바와 같이 물질 사용 문제의 심각도를 낮출 것입니다. )

[E] 2차 결과: PreVenture는 12개월 및 24개월의 추적 조사 후 폭음의 유병률 감소, 대마초 사용 빈도 감소, 기타 불법 약물 사용 및 비의료 처방약 사용을 초래할 것입니다(PreVenture와 양 군 비교 3가지 조건 모두에서 코호트 2를 사용하여 평소와 같은 치료에 반대함)

[IF] 1차 결과: 구현 촉진이 있는 PreVenture 그룹에서 12개월 추적 후 성공적인 중재(CRAFFT 점수에 대한 심각도가 낮음) 비율은 구현 촉진이 없는 PreVenture 그룹보다 높습니다(12- 두 조건 사이의 코호트 3의 월 결과)

[IF] 2차 결과: 구현 촉진이 있는 PreVenture 그룹에서 PreVenture 개입 시작 후 4년차의 개입 비율은 구현 촉진이 없는 PreVenture 그룹보다 높습니다(두 조건 간의 코호트 4 비교).

[E]에 대한 데이터 분석 전략:

유효성 탐색을 위한 핵심 데이터는 코호트 2에 있으며 24개월 동안 후속 조치를 취합니다. 이를 통해 시간이 지남에 따라 개인 내 변화를 모델링할 수 있는 성장 모델을 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 종속 변수는 이분법적일 수 있으며(예: 물질 사용 시작: 예/아니오), 서수, 개수를 표현하거나 간격 속성을 가질 수 있습니다(예: CRAFFT 척도는 서수 또는 개수 변수로 사용할 수 있습니다. 이것은 많은 문제를 제기하지만 간격 척도 속성이 있는 척도로도 사용되었습니다. 척도 유형이 다르면 성장 모델링(예: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 포아송 회귀 등)에 사용할 회귀 분석 유형도 달라집니다.

CRAFFT 점수의 경우 세 가지 측면을 고려해야 합니다.

1. 값이 0인 사람의 비율, 즉 물질 사용이 시작되지 않았거나 문제가 없음
2. 값이 0보다 작을 수 없으므로 왼쪽 검열
3. 0에서 1로의 변화가 1보다 크거나 같은 값을 포함하는 변화와 구조적으로 다른 변화라는 가정 첫 번째 문제는 제로 팽창 포아송 분포로 시작된 제로 인플레이션에 대한 특정 모델을 사용하여 처리할 수 있지만 지금까지는 대부분의 형태의 회귀 분석으로 확장되었습니다. 검열은 조사자가 증가하는 기울기를 처리하고 CRAFFT를 카운트 변수로 취급하므로 문제가 되지 않아야 하며, 정의에 따라 시작 값은 0입니다. 0에서 1로의 전환과 다른 변화 사이의 구조적 변화에 대해 조사관은 Heckman 모델을 통해 탐색할 것입니다. 이 모델은 0에서 1로의 전환을 개별적으로 모델링하여 다른 영향 요인을 허용합니다.

1차 결과에 대해 다음 통계 절차가 사용됩니다(ITT 분석).

• 종속변수: CRAFFT 점수
• 성장 모델링에 사용되는 회귀 유형: 제로 팽창 포아송 회귀
• 조정 변수: 성별, 연령, 지역
• 관련 통계: 결합된 PreVenture 그룹 대 일반 치료(TAU) 그룹의 결합된 12개월 및 24개월 추적 후 조정된 CRAFFT 점수.

2차 가설의 경우 종속 변수에 의해 결정되는 특정 회귀 유형과 함께 유사한 절차가 사용됩니다. ITT 분석 외에도 누락된 값에 대해 다른 가정을 적용한 민감도 분석이 수행됩니다. 조사관은 또한 PreVenture의 효과가 두 시점 각각에서 유의미한지(즉, 결합된 시점에 대해서만이 아니라) 테스트할 것입니다.

다른 분석에서는 PreVenture의 효과에 대한 다양한 영향 요인을 탐색할 것이며 이러한 분석은 동일한 프레임워크에서 다른 독립 변수를 추가하여 수행될 것입니다. 조사관은 이 프레임워크를 잠재적 프레임워크(잠재 성장 분석)와 결합할 것입니다. 다른 궤적을 가진 그룹을 분리하고 이러한 개별 궤적에 대한 영향을 모델링합니다.

[IF]에 대한 데이터 분석 전략:

특정 조건에서 효능이 입증된 PreVenture와 같은 개입은 최적이 아닌 조건에서 현실 세계에서 효과를 나타내고 효과에 대한 다양한 영향을 측정하는 것이 중요합니다. 따라서 실험 조건 중 하나는 세 가지 추가 구성 요소를 도입하여 구현 조건을 체계적으로 변경합니다. .

촉진의 영향은 다음 기본 구현 가설에서 테스트됩니다.

• 종속 변수: 구현된 개입 비율
• 성장 모델링에 사용되는 회귀 유형: 부분 반응 회귀
• 조정 변수: 성별, 연령, 지역
• 관련 통계: 두 PreVenture 그룹 간의 12개월 후속 조치에서 조정된 구현 비율(실행 촉진이 있는 경우와 없는 경우) 구현 촉진이 있는 PreVenture 그룹의 구현 비율이 더 높으면 대체 가설이 허용됩니다.

구현 촉진을 탐색하기 위한 더 많은 분석이 있을 것입니다. 한 가지 핵심은 구현의 충실도와 품질을 측정하는 것이며 조사관은 후자를 위해 특별히 개발된 척도인 PIFA(PreVenture Intervention Fidelity and Adherence) 척도를 사용할 것입니다.

전반적으로 분석에는 기반 시설, 생성된 개입의 수 및 이러한 개입의 성공률이 포함됩니다.

경제적 고려 사항:

• (IF)의 경우, 아동 건강 효용(CHU9D) 척도([IF]의 1차 가설에 기반)의 개선당 증분 비용 효용 비율을 결정하기 위해 두 가지 PreVenture 조건의 비용 효용 분석이 수행됩니다. TAU와 PreVenture 조건 간의 비교를 포함하도록 분석을 확장할 수 있습니다.
• 또는 사회적 비용 관점에서 PreVenture의 영향에 대한 비용 편익 분석을 수행할 수도 있습니다. 구현 비용은 물질 사용 문제를 해결하는 데 필요한 자원의 비용 절감과 비교되며 후자는 문헌 및/또는 보건 및 사법 서비스 활용에 대한 하위 표본 분석에서 파생될 수 있습니다.