지속 가능한 대학 생활(SUN) 연구 (SUN)

연구 목표:

전반적인 연구 목표는 스웨덴의 학부생이 경험하는 일반적인 정신 건강 문제(우울증, 불안 및 스트레스) 및 근골격계 통증의 병인 및 예후에 대한 지식을 발전시키는 것입니다.

특정 연구 질문:

나쁜 수면의 질, 식사 패턴, 낮은 신체 활동/앉아 있는 생활 방식, 통증 상태 및 나쁜 학습 환경과 같은 수정 가능한 요인은 골칫거리 우울 및 불안 증상과 근골격계 통증의 사건 에피소드와 우울, 불안, 스트레스 및 통증 증상? 나쁜 수면의 질, 식사 패턴, 낮은 신체 활동/앉아 있는 생활 방식, 통증 상태 및 나쁜 학습 환경과 같은 수정 가능한 요인이 골칫거리인 우울 및 불안 증상과 근골격계 통증의 회복에 독립적인 예후 인자입니까? 그러한 잠재적 위험 요인과 궤적이 남성과 여성에 따라 다른가요? 한 학년 동안 수면의 질, 식사 패턴, 신체 활동/앉아 있는 생활 방식, 통증 및 물질 사용의 궤적은 무엇입니까(위험 요인의 변동 설명)?

연구 설계:

학부 또는 대학원(석사 수준까지) 풀타임 프로그램 학생, 18세 이상, 졸업 전 최소 1학년이 있는 코호트 연구로, 1학년 동안 4번 후속 조치를 취합니다.

소스 인구:

이 프로젝트의 소스 모집단은 18세 이상이며 스톡홀름 지역의 대학에서 졸업하기 최소 1년 전에 졸업한 학부 또는 대학원(최대 석사 수준) 풀타임 프로그램 학생입니다.

데이터 수집:

데이터 수집은 참여 대학에서 제공한 학생 이메일 주소로 전송된 링크를 통해 설문지로 수행됩니다. 학생들은 기준선과 각 후속 조치에서 4주 동안 설문지에 액세스할 수 있습니다.

노출:

수면의 질, 신체 활동 및 좌식 행동, 지난 3개월 동안의 약물 사용(비의료적 사용), 학습 환경, 신체 이미지, 완벽주의, 도박, 강박적 운동, 소셜 미디어 사용, 사이버 괴롭힘, 꾸물거림 및 외로움.

결과:

결과는 우울증 불안 스트레스 척도-21(DASS-21)로 측정됩니다. DASS-21에는 0-3 범위의 리커트 척도에서 반응 대안을 사용하여 비임상 모집단의 우울증, 불안 및 스트레스 증상을 측정하도록 설계된 세 가지 하위 척도가 포함되어 있습니다. 점수가 높을수록 더 심각한 증상을 나타냅니다. 근골격계 통증은 가장 잠재적인 근골격계 통증 부위를 다루는 NMQ(The Nordic Musculoskeletal pain Questionnaire)로 측정됩니다. 설문지는 목, 어깨, 팔꿈치, 손목/손, 등 위쪽, 아래쪽 등, 엉덩이/허벅지/엉덩이, 무릎, 발목/발 등 9개 신체 부위의 근골격계 증상 및 통증 강도를 측정합니다. 질문은 원래 NMQ에 따라 이전 12개월이 아닌 이전 달에 대해 질문하도록 수정되었습니다. 증상이 없다고 보고한 사람은 0점의 통증 점수를 부여받았고, 근골격계 증상이 있다고 보고한 사람은 지난 한 달 동안 통증이 평균적으로 얼마나 심했는지를 0점(불평 없음)에서 9점, 그것은 '최대한 심한' 고통을 의미합니다.

잠재적 교란자:

조사관은 노출과 결과 사이의 연관성에 대한 잠재적 혼동 요인으로 다음 변수를 수집합니다. 이러한 혼동 요인은 문헌 검토를 기반으로 선택되었습니다.

사회인구학적 변수: 연령, 성별, 시민권, 결혼 여부, 부양 가족 수, 부모의 결혼 여부, 부모의 고용 상태, 연간 개인 및 가계 소득, 주당 근무 시간, 생활 방식, 통근 시간.

학업 변수: 지난 해의 전체 평균(1학년 학생은 고등학교 마지막 해의 평균을 제공할 것임), 학습 프로그램, 학습 연도.

일반 건강 및 의학적으로 진단된 동반이환: 조사관은 참가자에게 작년에 의료 서비스 제공자가 진단한 일반 건강 및 동반이환을 평가하도록 요청합니다. 파일럿 연구에서 샘플의 > 5%에 의해 보고된 동반이환을 선택합니다. 캐나다 시범 연구에서는 알레르기, 관절염, 천식, 주의력 장애/학습 장애, 섭식 장애, 고혈압, 장 또는 위궤양, 편두통, 기분 장애, 척추측만증, 성병 감염이 포함됩니다.

데이터 분석 및 통계:

궤적의 정의: 결과 우울증, 불안, 스트레스 증상 및 통증의 궤적은 정의된 모집단 내에서 여러 기본 궤적을 식별할 수 있는 잠재적 클래스 성장 혼합 모델(LCGMM)에 의해 나타날 것입니다. LCGMM에서 각 궤적은 고유한 성장 매개변수(절편, 선형 기울기)에 의해 정의되며 잠재성으로 가정됩니다. BIC(Baysian Information Criteria), BLRT(Bootstrap Likelihood Ratio Test) 및 엔트로피(불확실성 측정)를 사용하여 4-trajactory 가설이 데이터에 가장 적합한 솔루션을 제공하는지 여부를 결정할 것입니다. 또한 수면의 질, 음식 불안정, 신체 활동/좌식 생활 방식 및 물질 사용의 궤적이 이 방법으로 식별됩니다.

노출과 궤적 간의 연관성: 조사관은 다항 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 각 노출과 결과 궤적 사이의 연관성을 결정합니다. 조사관은 연관성을 교차비(OR) 및 95% 신뢰 구간(95% CI)으로 보고합니다. 조사관은 먼저 노출과 궤적 사이의 대략적인 연관성을 측정하기 위해 이변량 모델을 구축합니다. 교란 요인을 식별하기 위해 조사관은 각 잠재적 교란 요인을 포함하여 연관성이 10% 이상 변경되었는지 여부를 테스트하는 모델을 구축합니다.

우울증, 불안, 스트레스 증상 및 통증의 노출과 사건 사례 사이의 연관성: 기준선에서 조사관은 문제가 되는 우울 및 불안 증상과 통증이 각각 발생할 위험이 있는 학생의 하위 코호트를 식별합니다. 조사관은 Kaplan-Meier 추정치를 사용하여 발병률을 설명하고 이산 시간 생존 분석을 사용하여 노출과 결과 사이의 연관성을 측정합니다. 모든 모델에서 참조 범주는 결과의 가장 낮은 위험과 관련이 있다고 가정된 노출 수준입니다. OR 및 95% CI는 연관성의 강도와 방향을 설명하는 데 사용됩니다. 위에서 설명한 것과 동일한 접근 방식을 사용하여 예후 인자(회복의 "위험" 하에 있는 하위 코호트로 시작)를 확인하고 교란에 대한 통제를 할 것입니다.

샘플 크기: 조사관은 두 가지 다양한 분포 시나리오를 사용하여 네 가지 가설 경로(증상 없음, 개선, 악화 및 지속)에 걸친 참가자 분포를 기반으로 다항 로지스틱 회귀 모델에 포함될 수 있는 매개변수의 수를 추정했습니다. 시나리오 1에서 우리는 70%가 증상이 없고, 13%가 악화를 경험하고, 10%가 개선되고, 7%가 지속적인 증상이 있다는 가설을 세웠습니다. 시나리오 2에서 조사자는 궤적에 걸쳐 균등 분포(25%)를 가정했습니다. 이러한 가정을 기반으로 조사관은 조사관이 1000명의 학생(시나리오 1)을 모집하는 경우 모델이 32개의 매개변수와 5000명의 참가자를 모집하는 경우(시나리오 2) 최대 234개의 매개변수를 수용할 수 있다고 추정했습니다.

Covid-19 하위 연구:

코호트 연구를 위한 모집 및 데이터 수집은 Covid-19 대유행 이전과 도중에 이루어졌습니다. 따라서 조사관은 2020년 5월부터 매주 문자 메시지를 통해 통증, 불안 및 우울증 수준을 더 자주 기록하기 시작했습니다. 팬데믹 이전과 기간 동안의 데이터 수집은 팬데믹과 관련된 우울증, 불안, 스트레스 및 생활 습관의 변화를 조사할 수 있는 기회를 제공합니다. 이 Covid-19 관련 하위 연구와 관련된 구체적인 연구 질문은 다음과 같습니다. 1) 대유행 첫 달 동안 정신 건강 문제의 증상과 관련된 변화가 있습니까? 2) 팬데믹 첫 달 동안 학생들이 수면 패턴 및 질, 식사 패턴, 운동 및 약물 사용과 같은 건강한 생활 습관의 변화를 보여줄 것인가? 팬데믹은 바람직하지 않은 궤적과 관련된 요인을 식별하기 위해 매주 측정됩니다.