동료 - 권한 부여 및 탐색 지원 (OP-ENS)

본 연구의 목적은 OP-ENS(Our Peers - Empowerment and Navigational Support)의 예비 효과성과 사회적 타당성을 평가하는 것이다. 12개월 동료 건강 내비게이터 중재는 지역사회에 거주하는 신체 장애가 있는 성인 Medicaid 수혜자 샘플에서 임상 시험 설계를 노래합니다.

참가자는 커뮤니티 및 임상 네트워크를 통해 모집되고 적격성 심사를 받게 됩니다. 참가자는 중재 또는 일반적인 치료 그룹에 무작위로 배정됩니다. 개입 그룹의 참가자는 훈련된 동료 건강 내비게이터(신체 장애가 있는 사람이기도 함)와 연결됩니다. 장애물 식별, 목표 설정 및 실행 계획의 구조 프로세스를 사용하여 동료 건강 내비게이터는 참가자와 협력하여 환자-제공자 통신, 운송, 내구성 의료 장비에 대한 액세스를 포함하여 의료 요구 사항 및 우려 사항을 해결하도록 돕습니다. 동료 건강 내비게이터는 의료 제공자가 아니며 의료 또는 건강 조언을 제공하지 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 개입 시험 참가자는 연구 기간 동안 적어도 한 달에 한 번 동료 건강 내비게이터를 만나도록 요청받습니다. 이 개입에 대한 참여를 장려하기 위해 점진적인 마이크로 인센티브가 연구 프로토콜에 통합됩니다. 평형을 촉진하기 위해 일반적인 치료 그룹에 대해 유사한 마이크로 인센티브 일정이 만들어집니다.

데이터 수집 - 그룹 배정에 관계없이 모든 참가자는 3가지 시점(기준선, 6개월, 13개월)에서 의료 접근성, 품질 및 결과에 대한 자가 보고 측정과 사회적 지원 및 환자 측정을 사용하여 인터뷰를 진행합니다. 활성화. 데이터 수집자는 그룹 할당에 대해 눈이 멀고 OP-ENS 개입 제공에 관여하지 않습니다.

데이터 분석 - 조사관은 각 연구 결과를 시간에 따라 달라지는 종속 변수로 사용하고 치료 그룹(PHN 대 일반적인 치료)을 주요 고정 효과로 사용하는 혼합 효과 모델을 사용합니다. 인종/민족, 성별, 사회경제적 지위를 포함한 기준선 특성은 기준선 그룹 차이가 관찰되는 경우(무작위화에도 불구하고) 시불변 공변량으로 입력됩니다. 주제 가로채기는 무작위 효과로 모델링됩니다. 중요한 그룹*시간 상호 작용 효과가 관찰되면 귀무 가설이 기각됩니다. 연구자들은 PHN이 일치하는 대조군보다 연구 결과의 더 유리한 궤적 기울기를 가질 것이라고 가정합니다. 각 가설에 대해 서로 다른 시점에서 두 그룹 간의 각 결과 변수의 차이를 평가하기 위해 사후 분석이 수행됩니다. 혼합 모델은 SAS 9.3(Cary, NC)의 PROC MIXED를 사용하여 실행됩니다. 추정 방법은 최대 우도(ML)입니다. 다양한 공분산 구조(1차 회귀, 복합 대칭, toeplitz, 분산 구성 요소, 구조화되지 않음)를 주의 깊게 검사하고 최상의 모델 적합도, AIC(Akaike's Information) 및 BIC(Bayesian Information Criteria)를 비교합니다. 이러한 통계는 로그 가능성의 함수이며 여러 모델에서 비교할 수 있습니다. 종적 연구에서 누락된 데이터는 불가피하므로 누락된 데이터가 MCAR(완전히 무작위로 누락됨) 또는 MAR(무작위로 누락됨)인 경우 평균(중앙값) 대체 또는 EM 알고리즘과 같은 형식 대체 절차를 사용하여 가능한 경우 값이 귀속됩니다. 누락된 데이터가 NMAR(무작위로 누락되지 않음)인 경우 "패턴 혼합" 접근 방식을 사용하여 누락된 데이터와 관련된 매개변수의 "가중 평균"을 계산하여 데이터가 무엇이었을지 추정합니다.