물질 사용 장애가 있는 고위험 가족을 위한 랩어라운드: 가족, 자녀 및 부모 결과 조사

레지스트리가 관여하지 않습니다.

연구 질문에는 다음이 포함됩니다.

1. Wraparound 개입을 받는 가족은 평소 치료보다 더 높은 양육 및 가족 기능 결과를 달성합니까?
2. Wraparound 가족의 자녀는 평소 치료를 받는 자녀보다 더 높은 수준의 자녀 복지, 안전 및 영속성을 달성합니까?
3. Wraparound 개입을 받는 부모는 평소와 같이 치료를 받는 부모보다 중독 심각도, 외상 증상 및 지속적인 회복이 더 많이 감소합니까?
4. Wraparound에 참여하면 서비스에 더 많이 참여하고 가족의 강점을 개발할 수 있습니까?
5. 더 높은 수준의 참여와 더 나은 결과로 이어지는 요인은 무엇입니까?
6. 참여 및 결과와 관련된 장벽 및 촉진 요인은 무엇입니까?

이 문서에 설명된 데이터 수집 및 분석 계획에는 연구 질문 1-3에 대해 계획된 활동만 포함됩니다.

신병 모집. 연구 등록은 2020년 가을에 시작하여 2023년 봄까지 총 30개월 동안 진행됩니다. 이 프로젝트에는 의료 센터, 중독 치료 또는 회복 센터, 아동 보호, 가정 법원, 가족 자원 센터 및 기타 사회 서비스 기관에 걸친 여러 추천 사이트가 있습니다. 조사관은 매년 40명의 참가자를 등록하는 것을 목표로 롤링 모집 프로세스를 계획합니다. (Wraparound 케이스 로드는 10개 가족을 초과해서는 안 되며 2개의 Wraparound 코디네이터가 있습니다).

그룹 균형(크기, 어린이 청소년 및 가족 참여 부서, 기타 인구통계)은 적어도 반기마다 평가 팀이 모니터링하고(12개월 개입으로 충분해야 함) 샘플링 절차에 대한 모든 조정을 검토합니다. 실행하기 전에 데이터 안전 모니터링 위원회 및 국가 교차 사이트 평가 연락 담당자와 함께. 두 그룹의 사례가 후속 조치를 위해 손실되거나 Wraparound 사례 부하가 주어진 시간에 Wraparound 코디네이터당 10개 가족 미만으로 떨어지면 조사관은 단기 대기자 명단에서 가족을 무작위로 선택하거나 필요한 경우 추천 사이트를 다시 참여시켜 등록합니다. 대상 샘플 크기를 복원하기 위해 중재 및 평소와 같은 치료 그룹으로 무작위 배정하는 최소 4개의 가족에 동의합니다.

데이터 수집. 결과는 가족 기능(기본), 아동 복지, 아동 안전, 아동 영속성, 부모 회복의 5가지 영역에서 측정됩니다. 가족 기능(일차 결과; 양육 및 부모 우울증), 아동 복지(아동 행동/기능) 및 부모 회복(중독 심각도, 외상 증상) 영역에 대한 결과 측정은 기준선에서 두 연구 부문의 참가자로부터 수집됩니다. 6 개월(중간 지점) 및 12개월(중재 후/일반적인 치료). 결과 측정 배터리는 3개의 시점에서 각각 완료하는 데 약 60분이 소요됩니다. 아동 안전 및 영구 데이터, 약물 사용 장애 치료 및 회복 서비스에 대한 부모 참여는 New Hampshire Department of Health and Human Services 행정 기록에서 가져옵니다.

프로젝트 코디네이터 또는 Wraparound 코디네이터는 중재 및 평소와 같은 치료 가족 모두에 대한 기본 Wraparound 데이터 수집을 수행합니다. 편견을 줄이는 데 도움이 되도록 평가 팀 구성원이 중간점 및 끝점 평가를 수행합니다. 중간점 및 끝점 평가는 맹검되지 않습니다.

조사관은 또한 랩어라운드 중재 또는 일반 그룹 치료 여부와 관계없이 모든 회복 도메인 성인 및 모든 어린이에 대한 주정부 보건복지부 행정 데이터를 수집할 것입니다. 조사관은 성인(18세가 된 시점부터 보조금 종료일까지 - 2024년 9월)에 대한 모든 가용 데이터와 케이스의 일부인 아동에 대한 평생 데이터(출생부터 보조금 종료까지)를 요청할 것입니다. 수사관은 가족당 2 명의 자녀를 추정합니다. 등록된 모든 가족이 아동 청소년 및 가족 부서에 과거에 관여한 적이 있는 것은 아닙니다. 조사관은 사건의 75%가 과거 또는 현재 아동청소년가족부(Division of Children Youth and Families)에 관련되어 있고 아동에 대한 행정 데이터가 있을 것으로 추정합니다. New Hampshire Department of Health and Human Services, Dartmouth-Hitchcock Health 및 Dartmouth College 간의 데이터 공유 계약이 진행 중입니다.

데이터 관리. 모든 참가자 데이터는 중앙 프로젝트 데이터 관리 시스템 역할을 하는 건강 보험 이동성 및 책임법 및 서비스 조직 제어 1/2/3 준수, 암호로 보호되고 암호화된 데이터베이스에 저장됩니다. 각 사례 및 사례 구성원(부모, 자녀, 기타 보호자/간병인)은 연구에 등록하고 동의할 때 고유한 사례 식별자를 할당받습니다. 데이터에 대한 전체 액세스 권한을 가진 유일한 사람은 평가 팀의 구성원입니다. 다른 프로젝트 팀원은 자녀와 부모에 대한 데이터를 입력하고 데이터 보고서(개인 또는 집계)를 볼 수 있는 제한된 자격 증명 액세스 권한을 갖습니다. Dartmouth-Hitchcock Health, Dartmouth College 및 New Hampshire Department of Health and Human Services 간의 관리 데이터 공유를 지원하기 위해 데이터 공유 계약이 진행 중입니다.

복수. 이 연구에서 데이터의 복잡성과 다단계 특성(예: 가족에 중첩된 어린이, 다른 액세스 포인트에서 참조된 가족)을 고려할 때 조사자는 다양한 분석 방법을 사용합니다.

아동 수준 결과: 조사관은 일반화된 선형 혼합 모델(GLMM)을 사용하여 시간이 지남에 따라 아동 복지에 대한 랩어라운드 개입의 효과를 평가하고 일반 그룹으로 치료한 아동과 비교합니다. 그들은 고정 및 무작위 효과를 모두 모델링하고 이진 또는 비정규 분포와 클러스터 또는 그룹 데이터로 결과를 모델링하기 위한 유연성을 제공하는 일반화된 선형 혼합 모델링을 사용합니다. 일반화 선형 혼합 모델 내의 링크 함수는 이분법 또는 이분 척도(예: 로지스틱/로짓 링크), 연속 척도(예: 회귀/동일성 링크) 및 개수(예: 포아송 회귀/로그 링크)로 측정된 결과를 모델링합니다. 대부분의 아동 웰빙 측정은 본질적으로 연속적이지만 일부 안전 및 영구성 데이터는 이분법적입니다. 분석은 또한 다른 위탁/접근 지점(예: 뉴햄프셔 아동 청소년 및 가족 부서와 관련된 것과 관련되지 않은 것)과 관련된 잠재적 공변량을 제어합니다.

아동 복지 측정은 연령 그룹에 따라 다릅니다. 하나의 척도는 아주 어린 아동(영아-유아 감각-프로필, 0-18개월 아동)에 사용되며 다른 척도의 두 가지 버전(아동 행동 체크리스트)은 연령(10개월-5세, 6-18세)으로 나뉩니다. . 두 버전의 아동 행동 체크리스트 점수를 합산할 수 있습니다.

부모 및 가족 수준 결과: 조사관은 프로그램 참여가 부모(예: 회복 조치, 양육 기술) 및 가족 결과에 미치는 영향을 입증하기 위해 분산의 반복 측정 분석 및 McNemar의 카이제곱을 사용합니다. 공변량이 모델링에 중요한 경우 공분산 분석 및 로지스틱 회귀 분석을 반복적으로 사용합니다. 다중 회귀는 가족 참여 및 지원 인식을 설명하는 요인을 식별합니다.

부작용. 연구 팀, Wraparound 코디네이터 및 평가자(중간점 및 종점 평가 및 체크인 중)는 부작용을 면밀히 모니터링합니다. 그들은 부작용(예: 자살 시도, 약물 과다 복용)을 즉시 기관 검토 위원회 및 데이터 안전 및 모니터링 위원회(이미 설립됨)에 보고하여 연구가 이러한 사건에 영향을 미쳤는지, 참가자를 가장 잘 지원하는 방법 및 방법을 신중하게 고려합니다. 그렇지 않으면 이벤트를 보고하고 완화합니다.

변경 관리. 적용되지 않습니다. 레지스트리가 없습니다.

샘플 크기 및 검정력. 각 그룹에서 자가 보고된 가족 기능 및 회복 결과가 예상되는 최소 80명의 부모와 함께 조사자는 세 시점(η2=.06)에 걸쳐 중간 효과 크기를 감지할 수 있는 충분한 힘(0.99)을 가지고 있습니다. 3개의 시점과 알파가 .05 사이에 적당한 상관관계(0.3)를 가정합니다. New Hampshire Bureau for Drug and Alcohol Services에서 수집한 부모 행정 데이터의 경우 조사관은 가족당 1명의 부모를 추정하여 그룹당 80명으로 추산합니다. 그러나 조사관은 이러한 부모의 90%(팔당 n=72)가 약물 및 알코올 서비스국에서 사용할 수 있는 행정 데이터를 가지고 있을 것으로 예상합니다. 이 분석은 알파가 0.05인 중간 효과 크기를 감지하기 위해 .99에서 강화됩니다.

아동의 경우 조사관은 동일한 아동 복지 측정(아동 행동 체크리스트)을 사용할 수 있는 각 그룹에 65명의 아동이 있는 것으로 추정합니다. (조사관은 가족당 1명의 초점 아동에 대해서만 이 측정을 수집합니다). 이 아동 웰빙 결과에 대해 조사관은 중간 효과 크기(η2=.06)의 차이를 감지하기 위해 검정력을 .99로 추정합니다. 세 시점에 걸쳐 시점과 알파 0.05 사이의 측정값에서 적당한 상관관계(0.3)를 가정합니다. 아동 안전 및 영구 관리 데이터 비교 측면에서 조사관은 가족당 아동 2명(n=160; 그룹당 80명)을 추정합니다. 그러나 조사관은 아동의 약 75%가 뉴햄프셔 아동청소년가족부(New Hampshire Department of Children Youth and Families)에 관련될 것으로 예상하며 이러한 관련자들만이 행정 데이터(아동 안전, 영구성)를 사용할 수 있습니다. 따라서 조사관은 각 그룹에서 60개를 추정합니다. 분석은 알파가 0.05인 중간 효과 크기를 감지하기 위해 여전히 .99에서 전원이 공급됩니다.

모든 결과 데이터(개인 수준)는 국가 교차 사이트 평가에서도 사용되어 모든 수혜자에 걸쳐 결합된 샘플로 개입 효과를 연구합니다.

누락된 데이터에 대한 계획을 세우십시오. 결과 분석은 개입 및 후속 조치에 대한 손실 및 누락된 데이터를 설명하기 위한 전가에 기반한 편향 가능성을 최소화하기 위한 접근 방식을 치료하려는 의도를 활용합니다.