COVID-19 팬데믹 동안 일반 대중의 정신 건강 상태와 정부 주도의 비약물 역학 개입(NPI's) 준수와의 연관성

이 연구는 COVID-19 팬데믹과 관련하여 정부가 시작한 엄격한 사회적 거리두기 기간 동안 일반 인구의 일반적인 정신병리학적 증상(즉, 우울증 및 일반화된 불안)의 수준을 조사하고자 합니다. 이 연구는 또한 일반화된 불안 및 우울 증상의 예측인자뿐만 아니라 정부가 시작한 비약물학적 역학 개입(NPI's)에 대한 준수율의 예측인자를 조사하고자 합니다.

이 프로젝트의 목표는 다음과 같습니다.

• COVID-19 관련 정부 주도 조치의 심리적 연관성에 대해 정책 입안자, 일반 대중, 과학자 및 의료 종사자에게 알립니다.
• 사회가 팬데믹을 다루는 동안 증가할 수 있는 심리적 스트레스 요인, 고통 및 기능 장애로부터 일반 대중을 보호하는 개입을 채택할 정책 입안자와 의료 전문가를 위한 기반을 제공합니다.
• 정책 입안자들이 인구통계학적 변수 및 심리적 증상과 순응도의 연관성을 더 잘 이해할 수 있도록 도와 순응도를 높이는 요인을 촉진함으로써 사회가 역학적 관점에서 COVID-19 바이러스에 대항하는 데 사용될 수 있는 순응도에 대한 초기 이해를 제공합니다.

일반 정신병리와 관련된 가설 - 우울 및 불안 증상 수준

1. H1: 대유행과 관련된 사회적 거리두기(NPI's) 조치는 일반 인구의 우울 및 일반화된 불안 증상 증가와 관련이 있으며, 비대유행 기간 동안 유사한 표본을 사용한 다른 벤치마크 연구에서 GAD 및 우울증의 유병률과 비교하여 밝혀졌습니다. .

   탐색적: 샘플의 다양한 인구통계 하위 그룹에서 우울 및 일반화된 불안 증상 수준의 차이를 조사합니다.

2. H2: 인구통계학적 변수인 성별, 연령, 관계 상태 및 교육 수준은 정신병리(즉, 우울증 및 불안)의 중요한 예측 변수가 될 것이며, 여성은 더 높은 증상을 나타내고, 젊은 성인 및 독신자는 더 심각한 증상을 나타내며, 더 높은 교육 수준을 나타냅니다. 불안과 우울증의 덜 심각한 증상을 나타냅니다. 자가 보고된 심리 진단의 존재는 우울증 및 불안 증상의 중요한 예측 인자가 될 것이며, 진단을 보고한 사람들은 더 높은 불안 및 우울증 증상을 나타낼 것으로 예측됩니다.
3. H3: 비자발적 실직과 자율성 좌절은 높은 수준의 불안과 우울증을 보고하는 자율성의 부족을 느끼는 사람들과 비자발적으로 실직하는 사람들과 함께 더 높은 정신병리학적 수준을 상당히 예측할 것입니다.
4. H4: 지각된 능력, 충분한 정보 접근, 긴 격리 기간에 대한 스트레스는 정신병리를 유의하게 예측할 것이며, 전자는 낮은 증상 수준과 연관되고 후자는 더 큰 증상과 연관됩니다.
5. H5: 달리 하지 않는 긍정적인 일을 하는 것과 같은 더 높은 수준의 대처 행동; 자연체험; 뿐만 아니라 신체 활동에 참여하는 것은 낮은 수준의 불안 및 우울 증상과 관련이 있습니다.

정부 주도의 비약물적 개입에 대한 준수와 관련된 가설

1. H1: 정보에 대한 접근 및 정부에 대한 신뢰와 같은 이전 대유행의 준수와 관련된 이전 요인을 고려할 때 조사관은 정부가 주도한 비약물적 조치에 대한 높은 준수율을 예측합니다(즉, 대부분의 응답자는 NPI의 거의 매일), 노르웨이에서는 공공 자원과 정부 신뢰가 모두 높은 것으로 나타났습니다.
2. H2: 인구통계학적 변수인 성별, 연령, 교육 수준 및 고용 상태는 NPI 준수의 중요한 예측 변수가 될 것이며, 여성, 노인 및 교육 수준이 높은 사람들은 높은 준수율을 나타내는 반면 현재 고용된 사람들은 낮은 준수율을 나타낼 것입니다. 준수율.
3. H3: 스스로 선택한 대 지시된 사회적 거리두기 및 이타주의는 NPI 준수의 중요한 예측 변수가 될 것입니다. 스스로 거리를 두기로 선택한 사람들은 낮은 준수율을 나타내고 이타주의 점수가 높은 사람들은 높은 준수 수준을 나타냅니다.
4. H4: 정보에 대한 충분한 접근과 재택 근무의 어려움은 준수의 중요한 예측 변수가 될 것이며, 첫 번째는 더 높은 준수율과 연관되고 후자는 더 낮은 준수율과 연관됩니다.
5. H5: 건강 불안, 중요한 타인이 감염되는 것에 대한 두려움, 다른 사람을 감염시키는 것에 대한 두려움은 더 높은 순응률과 관련이 있을 것입니다.

탐색적: 또한 조사관은 다음 변수가 준수율과 관련이 있는지 여부를 탐색적으로 조사합니다. 우울증 수준, GAD 수준, COVID-19 바이러스 감염이 의심되는지 여부, NPI의 연장된 기간에 대한 걱정.

다중 선형 회귀는 다음과 같은 세 가지 다중 회귀 분석에서 이론화된 예측 변수를 평가하는 데 사용됩니다. 1) 우울 증상 수준을 DV로; 2) DV와 같은 일반화된 불안 증상; 3) 준수 수준을 DV로 하는 마지막 다중 회귀 분석.

다중 회귀에 대한 특정 가설 및 증가된 우울 수준의 특정 예측인자:

1. 성별: 여성은 정신병리학 문헌에서 일관되게 발견되는 더 높은 우울 수준을 보고할 것입니다(Nolen-Hoeksema, 2001; Thayer et al., 2003).
2. 연령: 대규모 역학 스칸디나비아 연구(예: Molarius et al., 2009)에서 이전에 발견된 바와 같이 젊은 피험자는 노인 피험자보다 정신 건강 증상이 좋지 않다고 보고할 것입니다.
3. 관계/결혼 상태: 관계에 있는 개인은 이전 연구에서 강조한 것처럼 덜 우울한 증상을 경험할 것입니다(예: LaPierre, 2009; Zhang & Li, 2010). 기혼 대 미혼은 남녀 모두에서 대부분의 정신 장애 위험이 감소하는 것으로 보고되었습니다(예: Scott et al., 2010).
4. 교육 수준: 낮은 교육 수준은 우울 증상 증가와 관련이 있습니다(Lorant et al., 2003; Molarius & Granström, 2018).
5. COVID-19 대유행과 관련된 비자발적 실직 및 현재 고용 여부: 비자발적 실직은 다른 연구에서 강조된 바와 같이 더 높은 수준의 우울 증상과 관련이 있습니다(예: Gallo et al., 2006; Kim & Knesebeck , 2016). 이는 실직이 심리적 장애의 증상 증가와 관련이 있다는 경제적 스트레스 가설에 더 기초하고 있습니다(예: Castalano & Dooley, 1983).
6. 자율성 부족: Deci와 Ryan의 자기 결정 이론을 기반으로 연구자들은 자율성 좌절이 우울 증상을 유의미하게 예측할 것이며, 자율성 좌절에 대한 보고가 많을수록 우울 증상의 수준이 높아진다는 가설을 세웠습니다. 따라서 자발적으로 사회적 거리를 두는 사람들은 부정적인 심리적 증상을 덜 경험할 것입니다.
7. 인지된 역량: 연관 역량 및 우울증과 불안의 증상을 기반으로(예: Tindall & Curtis, 2019), 연구자들은 자기 인식된 역량이 우울 수준을 유의하게 예측할 것이며, 인지된 역량 수준이 높을수록 우울 수준이 낮을 것이라는 가설을 세웁니다. 증상.
8. 정보에 대한 충분한 접근: 이전 연구 결과(예: Brooks et al., 2020)에 따라 조사자들은 정보에 대한 충분한 접근이 심리적 고통에 대한 중요한 보호 장치가 될 수 있다는 가설을 세우고 정보에 대한 충분한 접근이 낮은 수준의 우울 증상.
9. 비약물적 대유행 조치 기간과 관련된 스트레스 요인: 더 긴 격리 및 검역 기간에 대한 스트레스가 정신 건강 악화와 관련이 있기 때문에(예: Brooks et al., 2020) 조사관은 이 변수를 우울증의 중요한 예측 인자로 가정합니다. 더 긴 사회적 거리두기 기간에 대한 스트레스 증가는 더 높은 수준의 우울 증상과 관련됩니다.

10. 심리 진단: DSM에 따라 진단을 받는 특성으로 증상 군집(즉, 장애) 내에서 여러 증상의 동시 발생을 포함하므로 연구자는 다중 회귀에서 심리 진단을 제어하기를 원합니다. 심리적 진단을 우울 수준의 중요한 예측 인자로 볼 것으로 예상되며, 진단을 보고한 사람들은 더 큰 수준의 우울 증상을 드러냅니다.

    다음과 같이 설정된 세 가지 보호 변수도 다중 회귀 분석에 포함됩니다.

11. 신체활동
12. 자연을 경험하다
13. 사회적 거리두기 기간 동안 하지 않은 긍정적인 일을 합니다.

일반화된 불안 수준의 증가에 대한 특정 예측 변수 및 다중 회귀에 대한 특정 가설:

1. 성별: 연구자들은 성별이 범불안 장애의 중요한 예측 인자가 될 것이며, 다른 역학 연구에서 강조된 바와 같이(예: Grant et al., 2007; Hunt et al., 2002) 여성이 범불안 장애 증상의 높은 점수와 관련이 있다는 가설을 세웠습니다.
2. 연령: 유사한 대규모 역학 스칸디나비아 연구(예: Molarius et al., 2009)에서 이전에 발견된 바와 같이 젊은 피험자는 노인 피험자보다 정신 건강 증상이 좋지 않다고 보고할 것입니다.
3. 관계/결혼 상태: 연구자들은 다른 곳에서 발견되는 것처럼 관계에 있는 것이 일반화된 불안 증상의 감소와 관련이 있다는 가설을 세웁니다(예: Scott et al., 2010).
4. 교육 수준: 조사자들은 노르웨이의 다른 역학 연구에서 발견된 바와 같이 교육 수준이 높을수록 범불안 장애 증상 감소와 관련하여 교육이 일반화된 불안 증상의 중요한 예측인자라고 가정합니다(Bjelland et al., 2008).
5. 현재 고용 여부와 관계없이 COVID-19 팬데믹과 관련된 비자발적 실직: 비자발적 실직은 실업 및 불안 증상에 대한 이전 연구 결과(예: Westman, 2004)와 The Economic Stress 가설에 근거하여 GAD 증상을 증가시킵니다. , 여기서 실직은 심리적 장애의 증상 증가와 관련이 있습니다(예: Castalano & Dooley, 1983).
6. 자율성 부족: Deci와 Ryan의 자기 결정 이론을 기반으로 연구자들은 자율성 좌절이 우울 증상을 유의미하게 예측할 것이며, 자율성 좌절에 대한 보고가 많을수록 일반화된 불안 증상의 수준이 높아진다는 가설을 세웁니다. 따라서 자발적으로 사회적 거리를 두는 사람들은 부정적인 심리적 증상을 덜 경험할 것입니다.
7. 인지된 역량: 연관 역량 및 우울증과 불안의 증상(예: Tindall & Curtis, 2019)을 기반으로 조사자들은 자기 인식 역량이 일반화된 불안 수준을 유의하게 예측할 것이라고 가정합니다. 일반화 된 불안 증상.
8. 정보에 대한 충분한 접근: 이전 연구 결과(예: Brooks et al., 2020)에 따라 조사자들은 정보에 대한 충분한 접근이 심리적 고통에 대한 중요한 보호 장치가 될 수 있다는 가설을 세우고 정보에 대한 충분한 접근이 낮은 수준의 우울 증상.
9. 비약물적 대유행 조치 기간과 관련된 스트레스 요인: 더 긴 격리 및 격리 기간에 대한 스트레스가 정신 건강 악화와 관련이 있기 때문에(예: Brooks et al., 2020) 조사관은 이 변수를 일반화된 전염병에 대한 중요한 예측 변수로 가정합니다. 더 길어진 사회적 거리두기 기간에 대한 스트레스 증가는 더 높은 수준의 일반화된 증상과 연관될 것입니다.

10. 심리 진단: DSM에 따라 진단을 받는 특성으로 증상 군집(즉, 장애) 내에서 여러 증상의 동시 발생을 포함하므로 연구자는 다중 회귀에서 심리 진단을 제어하기를 원합니다. 심리적 진단을 일반화된 불안 수준의 중요한 예측 인자로 보고 진단을 보고한 사람들은 더 큰 수준의 일반화된 불안 증상을 드러낼 것으로 기대합니다.

    다음과 같이 설정된 세 가지 보호 변수도 다중 회귀 분석에 포함됩니다.

11. 신체활동
12. 자연을 경험하다
13. 사회적 거리두기 기간 동안 하지 않은 긍정적인 일을 합니다.

준수의 특정 예측 변수 및 다중 회귀에 대한 특정 가설:

1. 성별: 규칙 준수 및 준수에 있어 성별 차이를 보여주는 이전 연구 결과와 일치하여(예: Cooper, 1979; Costa et al., 2001; Weisberg et al., 2011) 조사자들은 규칙 준수율이 여성의 경우보다 높을 것이라는 가설을 세웠습니다. 남자들에게. 준수와 관련하여 인구통계학적 특성과 고용 특성 측면에서 혼합된 증거가 있습니다(Webster et al., 2020).
2. 연령: 연구자들은 일반적인 위험 인식 및 위험 감수의 연령 관련 차이에 대한 이전 연구 결과와 일치하는 것처럼 노인이 더 높은 준수율을 보일 것이라고 가정합니다(예: Rolison et al., 2013).
3. 교육 수준: 이전 연구(예: Hakes & Viscusi, 2004)에 따르면 높은 수준의 교육이 더 정확한 위험 인식과 관련이 있다는 사실을 발견한 조사자들은 표본에서 고등 교육을 받은 사람들이 더 높은 준수율과 관련이 있다는 가설을 세웠습니다. .
4. 이타주의: 이타주의는 순응도 증가와 관련하여 잠재적으로 중요한 변수로 이론화되었습니다(예: Brooks et al., 2020; Webster et al., 2020). 연구자들은 이타주의가 순응도의 중요한 예측인자라는 가설을 세웠으며, 높은 수준의 이타주의는 높은 수준의 순응도와 관련이 있었습니다.
5. 자가 선택 대 지시된 사회적 거리두기: 연구자들은 SARS와 관련된 이전 연구(예: DiGiovanni 외 알., 2004).
6. 고용 상태: Porten 등이 보고한 SARS 대유행의 이전 조사 결과에 따름. (2006) 조사자들은 현재 고용 상태(개인이 일을 하든 안 하든)가 순응도와 관련이 있다고 가정하고 직장에 있는 사람들은 순응도가 낮습니다.
7. 정보에 대한 충분한 접근: 연구자들은 충분한 정보 접근에 대한 보고가 준수의 예측 변수가 될 것이며, 다른 연구에서 발견된 바와 같이(Braunack-Mayer et al., 2013, Hsu 등, 2006, Webster 등, 2020).
8. 비약물적 대유행 조치 기간과 관련된 스트레스 요인: 탐색적. 조사관은 대유행 조치의 장기 지속에 대한 스트레스가 준수 수준과 어떤 관련이 있는지 탐색적으로 조사할 것입니다.
9. 재택 근무의 어려움: 조사관은 재택 근무가 어려운 사람들이 준수 수준이 낮을 것이라고 가정합니다.
10. 다른 사람 전송: 다른 사람을 전송한다는 믿음은 이전에 준수율을 높이는 것으로 밝혀졌습니다(DiGiovanni et al., 2004). 연구자들은 이 믿음이 순응도가 높을수록 순응도가 높을수록 순응도를 예측하는 중요한 요인이 될 것이라고 가정합니다.
11. 중요한 다른 사람이 바이러스에 감염되는 것에 대한 두려움: 조사관은 중요한 다른 사람이 바이러스에 감염되는 것에 대한 두려움이 보호하고 보장하려는 욕구를 포함하는 진화적 친족 선택 이론(Hamilton, 1964)을 기반으로 더 높은 순응도와 관련이 있을 것이라고 가정합니다. 가장 가까운 가족과 친척의 생존.
12. 건강 불안: 연구자들은 건강 불안 증상이 있는 사람들이 더 높은 준수율을 보고할 것이라고 가정합니다.
13. 우울증: 탐색적. 조사관은 GAD 수준과 샘플의 순응도와의 관계를 탐색적으로 조사하는 것을 목표로 합니다.
14. GAD: 탐색적. 수사관은 우울 수준과 샘플의 순응도와의 관계를 탐색적으로 조사하는 것을 목표로 합니다.
15. 코로나19 의심: 일부 연구(예: Teh et al., 2012)에 따르면 감염성 질병이 의심되는 개인이 격리를 해제하고 의료 조치를 받는 것으로 나타났습니다. COVID를 의심하는 사람들이 집에 머무는 것도 가능할 수 있습니다. 따라서 조사관은 방향에 대한 구체적인 가설이 없지만 Suspecting COVID가 준수의 중요한 예측 변수가 될 것이라는 점만 있습니다.

참가자들은 인구 통계학적 변수, 심리적 증상, COVID-19 바이러스의 결과와 관련된 상황적 요인, 성격 특성 및 심리적 요구 변수, COVID-19와 관련된 신념 및 두려움을 포함하는 일련의 검증된 설문지를 작성하도록 요청받았습니다. 무작위 순서로 정부가 시작한 비약물학적 역학 조치(NPI)를 준수하는 것으로 간주됩니다. 일부 설문지는 전체적으로 제공되는 반면, 다른 질문에는 토폴로지 중복을 피하기 위해 검증된 설문지에서 이론적으로 선택한 항목이 포함됩니다. 이 연구는 여러 연구를 포함하는 '노르웨이 COVID-19, 정신 건강 및 준수 프로젝트'의 일부입니다. 긴 설문으로 참가자에게 부담을 주고 부담을 주지 않기 위해, 유사한 항목 간의 위상적 중복(즉, 항목 내용의 중복)에 대한 언급된 경험적 우려로 인해(언급된 대규모 연구의 일부 연구에서 네트워크 분석 목적으로) 프로젝트), 큰 항목-내용 중복을 포함하는 일부 척도에서는 세 명의 독립적인 임상 심리학자와 성인 정신병리학의 임상 전문가가 이론 중심 방식으로 선택한 단일 항목입니다.

데이터 수집은 노르웨이에서 정부가 시작한 비약물적 개입(NPI)이 가장 엄격하고 동등한 수의 기간 동안 시작되었으며, 이러한 NPI가 수정되거나 NPI에 대한 새로운 정보가 추가되면 데이터 수집이 중지되었습니다. 데이터에는 EU의 GDPR(일반 데이터 보호 규정)법에 따라 참가자를 직접 식별할 수 있는 하나의 변수(연락처 정보)가 포함되며, 이는 참가자가 요청 시 데이터를 삭제할 수 있는 기회를 제공합니다. 따라서 데이터는 오슬로 대학에 속한 안전한 서버에 보관되며 비식별화 후 먼저 액세스됩니다. 데이터 수집 중지 규칙: 중지 규칙: 1) 정부가 주도하는 NPI가 수정되거나 NPI에 대한 새로운 정보가 제공되는 경우 즉시(인지 변수를 제어하기 위해) 및/또는 2) 연구에 충분한 참가자가 도달하면 검정력 분석( 10000 참가자).

조치(특정 가설에 따라 위에서 언급한 대로):

PHQ-9; GAD-7; 노르웨이에서 정부가 시작한 8개의 NPI를 준수합니다. 인구 통계학적 변수(성별, 연령, 관계/결혼 상태, 고용 상태, 교육 수준) Covid-19와 관련된 상황 변수(응답자가 Covid-19 결과로 인해 실직했는지 여부, 정보에 대한 충분한 접근, NPI 기간이 더 오래 지속되는 것에 대한 스트레스/걱정, 집에 머물거나 사회적으로 격리하는 것이 스스로 선택했는지 여부 격리/격리 지시, COVID 의심 여부, 다른 사람을 전염시키는 것에 대한 두려움, 중요한 다른 사람이 COVID에 감염될 것에 대한 두려움, 재택 근무의 어려움), 개인-특성 변수(자율성 좌절; 인지된 역량); 심리적 진단을 받았는지 여부; 보호 요인(신체 활동, 그렇지 않은 경우 하지 않는 긍정적인 일 수행, 자연 체험).

결과 변수는 PHQ-9입니다. GAD-7; NPI에 대한 준수 수준의 총점. 다른 변수는 이 세 가지 결과 변수의 예측 변수입니다. 정확히 어떤 예측 변수가 어떤 결과 변수에 속하는지 위(가설 섹션)를 참조하십시오.

지수:

허용 가능한 Cronbach's alpha(Cronbach's alpha >= 0.7)가 주어지면 조사관은 COVID-19와 관련된 건강 불안과 죽음에 대한 두려움을 측정하는 4가지 변수를 결합합니다.

추론 기준

이 연구에서 표본 크기가 큰 경우 조사관은 유의 수준을 미리 정의합니다.

유의성을 결정하기 위해 p < 0.001.

샘플 크기 추정:

언급된 '노르웨이 COVID-19, 정신 건강 및 준수 프로젝트'는 복합 시스템(네트워크 분석) 접근 방식을 포함하는 여러 연구를 포함합니다. 이러한 다변량 분석에는 큰 샘플이 필요하며 이에 따라 전력 분석이 수행되었습니다. Fried & Cramer(2017)의 전력 분석 지침에 따라 참가자 수는 추정 매개변수 수보다 최소 3배 이상 많을 것을 권장합니다. 그러나 다변량 연구에 대한 Roscoe(1975)의 보다 보수적인 권장 사항은 추정된 매개변수 수보다 10배 더 큰 표본 크기를 권장합니다. 따라서 Roscoe의 보다 보수적인 추정치에 따르면 최적의 표본 크기에는 10,000명을 약간 넘는 개인이 포함됩니다. 위에서 언급한 중지 규칙에 따르면 NPI 변수를 일정하게 유지하는 것이 중요하기 때문에 조사자는 목표 N을 얻지 못하더라도 데이터 수집을 중지합니다. 다행스럽게도 전체 NPI가 동일한 기간 동안 충분한 샘플에 도달했습니다. 국가.

참가자에게 도달한 방법:

참가자는 노르웨이의 모든 지역(즉, 카운티)에서 온 성인의 일반 인구(연령 >= 18)를 포함하며 동등한 기회와 연구에 참여할 확률을 가지고 있습니다.

프로젝트의 시간 민감성과 레지스트리 데이터 액세스에 대한 승인을 받는 엄격하고 시간 소모적인 프로세스를 고려할 때 조사관은 레지스트리 데이터(예: 일반 대중의 주소, 전화 또는 이메일)에 대한 액세스를 신청하지 않았습니다. 그러한 데이터 액세스는 노르웨이에서 매우 엄격하고 규제되며 그러한 적용의 시간 프레임은 연구자가 일정하게 유지하기를 원하는 중요한 변수(즉, 시간 프레임에 걸쳐 사용된 식별 NPI(비약물적 개입))의 변화를 포함할 수 있습니다. 데이터 수집). 따라서 조사관은 레지스트리 데이터를 신청하지 않았지만 여전히 아래에 설명된 방법을 통해 확률 샘플을 얻으려고 시도했습니다. 조사관은 전체 성인 인구에게 설문 조사에 노출될 수 있는 동등한 기회를 제공한다는 목표를 가지고 다음 6가지 방법으로 노르웨이 일반 인구에 체계적으로 접근했습니다.

1. 방송 당시 거의 110만 명의 시청자를 확보한 노르웨이의 주요 국영 뉴스 채널에서 방송을 통해.
2. 조사관이 모든 노르웨이 성인 Facebook 사용자(노르웨이 성인 인구의 85%, 360만 명)를 무작위 방식으로 설문 조사에 노출될 수 있는 동등한 기회와 함께 노출한 Facebook 비즈니스 광고를 사용합니다. 설문 조사는 성인 인구의 약 180,000명을 무작위로 선택했습니다.
3. 전국 국, 지역 라디오 방송국에 설문조사 방송
4. 전국 지역 라디오 방송국에 조사 내용 방송
5. 전국 신문을 사용하여 설문조사에 대해 참가자들에게 다가가기
6. 지역 및 지역 신문을 사용하여 노르웨이의 모든 지역 및 카운티에 있는 참가자들에게 다가갑니다.

페이스북 광고만이 노르웨이 성인 인구의 85%(국가 성인 420만 명 중 페이스북 인구 360만 명)의 무작위 표본에 도달했습니다. 조사관들은 조사가 페이스북이 아닌 나머지 15%에 도달했을 가능성이 높다고 주장합니다. 방송 당시 110만 명이 시청한 노르웨이의 전국 뉴스 채널과 지역 및 지역 신문. 현재 지원 방법 중 적어도 하나는 노르웨이의 성인 인구 전체에 걸쳐 참가자에게 무작위로 연락하는 것을 포함하므로 조사관은 샘플링 기술이 레지스트리 데이터에 대한 액세스와 동일하다고 판단합니다. 임의의 참가자 집합) 참가자가 디지털 방식이 아닌 물리적 우편함에서 자발적인 설문 조사를 받는다는 차이점이 있습니다. 현재 사용되는 디지털 방법과 보다 일반적으로 사용되는 물리적 기술(레지스트리 데이터) 모두 자발적인 참여를 포함하므로 응답률이 반드시 다른 것은 아닙니다. 결과적으로 관련된 두 기술 모두 참여자에게 무작위로 도달하는 것을 포함하며 조사관은 현재 샘플링 기술이 레지스트리 데이터를 사용한 무작위 샘플링과 비교할 수 있다고 판단합니다.

통계 모델:

세 가지 다중 회귀 분석이 수행됩니다. 하나는 PHQ-9; 두 번째는 GAD-7; 및 NPI 준수의 세 번째 총 점수를 종속 변수로 사용합니다. 이 세 가지 다중 회귀 분석 각각의 특정 예측 변수는 위에 나열되어 있습니다(가설 섹션). 다중 공선성 및 기타 가정이 확인됩니다. 다중 공선성 가정이 위반되는 경우(VIF > 5 및 허용 오차 < 0.2인 경우; Hocking, 2003; O'Brian, 2007), 예를 들어 잠재적인 위상 중첩으로 인해 중첩되거나 중첩되지 않을 수 있는 변수로 인해(예: 건강 불안 및 GAD) 증상) 조사관은 모델에서 건강 불안을 제거합니다. 그러나 조사자들은 임상 전문가와의 토론 패널을 통해 연구 계획에서 위상 중첩 문제에 접근하고 이론 중심의 방식으로 처리했기 때문에 이러한 문제가 다중 공선성으로 나타날 것으로 예상하지 않습니다.

N, 평균 및 SD를 포함한 빈도표와 기타 표준 기술 통계가 있는 기술 통계는 우울 및 불안 증상의 일반적인 수준과 지속률에 관한 가설을 조사합니다. COVID-19 대유행 기간 동안 더 높은 수준의 정신병리(즉, 우울 및 불안 증상)에 관한 가설은 PHQ-9 및 GAD-7에 대한 컷오프를 충족하는 비율(각 컷오프 = 10)을 비교하여 확인할 것입니다. , 다른 연구에서 발견된 바와 같이) 팬데믹이 아닌 기간 동안 유사한 인구를 대상으로 한 벤치마크 연구. GAD-7은 노르웨이에서 검증되었으며 컷오프가 다른 국가에서 발견된 컷오프보다 낮은 것으로 나타났습니다(즉, 노르웨이에서는 GAD-7 컷오프 = 8인 반면 다른 국가에서는 10입니다. (Johnson , Ulvenes, Øktedalen & Hoffart, 2019). 결과적으로 검증된 벤치마크 연구가 우리 인구 내에 존재하므로 조사자는 GAD-7에 대한 노르웨이 컷오프를 활용하지만 일반적인 컷오프 비율 결과(즉, 컷오프 = 10)도 보고합니다.

변환 이론적 가능성 및 해석과 비교한 왜곡 정도에 따라 변수는 가능한 한 권장 관행에 따라 원래의 검증된 형식으로 평가됩니다. 이 연구가 일반 인구(임상 인구가 아닌) 사이에서 정신병리 수준을 조사함에 따라 연구자들은 우울 및 불안 수준에 대해 왜곡된 데이터를 예상합니다(대부분의 개인이 낮은 수준의 불안 및 우울증을 보고함). 이론적으로나 경험적으로(즉, 검증 연구) 정확한 우울 및 불안 수준을 산출해야 하는 이러한 설문지(예: PHQ-9 및 GAD-7)의 검증을 고려할 때 데이터를 변환하는 것이 이론적으로나 경험적으로 이치에 맞지 않을 수 있습니다. 수사관은 왜곡을 예상하지만. 유사하게, 노르웨이에 대한 정부 신뢰뿐만 아니라 정보를 전파하기 위한 자원과 같은 언급된 요인으로 인해(위의 가설 섹션 참조) 조사관은 또한 대부분의 개인이 높은 준수를 나타내면서 전체 준수 점수에서 왜곡을 예상합니다. 이 왜곡이 예상됩니다. 결과적으로 조사관은 통계적 가정과 관련하여 가능한 한 권장 관행대로 원래의 검증된 형식으로 이러한 변수를 평가하려고 시도합니다. 그러나 분석 이면의 통계적 가정과 관련하여 이것이 가능하지 않은 경우 간격 기반 방법을 적용하기 위해 변환(예: 제곱근 또는 로그 변환)이 필요할 수 있습니다. 어쨌든, 이 연구에서 계획된 파라메트릭 테스트가 왜도에 대해 견고하더라도 조사자는 적절한 분석을 선택하기 전에 왜곡의 정도를 조사하고 가정 및 분석에 대해 평가할 것입니다. 사전 등록 및 계획된 분석에는 가정이 충족되는 한 다중 회귀가 포함됩니다.

탐색적 분석:

조사관은 샘플의 다양한 인구 통계학적 하위 그룹에 걸쳐 우울증 및 일반화된 불안 증상의 수준 차이를 탐색적으로 조사할 것입니다.

조사관은 다음 변수가 준수율과 관련이 있는지 탐색적으로 조사할 것입니다. 우울증 수준, 범불안 장애 수준, COVID-19 바이러스 감염이 의심되는지 여부, NPI 기간이 길어지는 것에 대해 걱정합니다.

조사관은 또한 COVID-19 위기를 다루는 데 있어 인지된 역량과 정보에 대한 충분한 액세스 변수 사이의 상관관계를 탐색적으로 평가할 것입니다.

조사관은 사전 등록 시 조사관이 아직 생각하지 못한 다른 탐색 분석을 수행할 수도 있습니다. 조사관이 이러한 탐색 분석을 수행하는 경우 조사자는 공통 출판 지침에 따라 출판된 원고에 이를 탐색적이라고 명시적으로 명시합니다.

이 프로젝트 개요, 연구 계획 및 분석은 데이터 수집 10일 전에 의료 및 건강 연구 윤리를 위한 지역 위원회(REC) 및 노르웨이 연구 데이터 센터에 신청 시 등록되었으며, 두 위원회는 데이터 수집의 합리성을 평가하고 가설을 세우고 데이터 수집을 허용하기 전에 연구의 윤리적 측면을 평가합니다. 이 연구는 clinicaltrials.gov에 등록되었습니다. 데이터 수집이 완료된 후, 이 등록은 데이터 분석보다 우선합니다. 등록은 osf.io에서 처음 이루어졌는데, 이는 일반적으로 아직 발견되지 않은 단면 연구가 등록되는 곳이기 때문입니다. Clinicaltrials.gov에 대한 연구 (전통적으로 임상 연구 및 RCT와 연관됨), 현재 연구에 대한 대상 저널의 지침을 읽습니다.