ADHD가 있는 소수자 청소년을 위한 커뮤니티 기반 관리: 기계 학습 지원 감독 및 충실도 피드백을 통한 충실도 향상.

이 연구의 Y02는 치료사 치료 충실도 및 후속 서비스 제공 결과를 개선하도록 설계된 감독 개입의 소규모(N=72) 1상/2상 임상 시험입니다. 병렬 설계에는 기관을 설명하는 순열 블록 무작위화 전략을 사용하여 3개의 지역 사회 기관에서 적격하고 동의하는 환자를 2개의 활성 감독 중재 부문(LC4S 또는 ESAU)에 무작위로 할당하는 것이 포함됩니다. 참가자는 지역사회 기관 직원으로부터 행동 중재를 받게 되며 그들의 서비스 활용은 프로젝트 및 기관 전자 건강 기록을 사용하여 추적됩니다. 에이전시 치료사 및 감독관도 이 시험에 참여하게 됩니다. 치료사는 사이트를 설명하는 블록 무작위화 전략을 사용하여 감독자로부터 LC4S 또는 ESAU를 받도록 무작위화됩니다(이중 무작위화). 감독관은 이 시험에서 두 감독 조건을 모두 관리합니다. 그러나 조사관은 이 디자인이 향후 R01에 적합한지 여부를 평가하기 위해 체계적으로 오염을 평가할 것입니다.

편견을 최소화하기 위해 청소년 및 부모 참가자는 자신이 배정된 그룹에 대해 알리지 않습니다. 그러나 이러한 조건의 특성으로 인해 감독자와 치료사가 기술 지원 감독 활동에 참여하는지 또는 표준 감독 활동에 참여하는지 알 수 있기 때문에 치료사와 감독자의 전체 마스킹은 이 시험에서 실현 가능하지 않습니다. 그러나 1차 조사자는 시험에서 편향을 최소화하기 위해 연구 가설과 결과 측정의 특성에 대해 치료사와 감독자를 맹검합니다. 이러한 측정의 대부분은 관찰적이고 객관적일 것이며(즉, 치료 기록, 치료 오디오 녹음), 이는 자기 보고에서 비롯된 편견을 줄여야 합니다. 조사관은 또한 자기 보고의 치료사 정확도에 그룹 효과가 있는지 여부를 평가합니다. 모든 중재는 중재 전달 프로토콜을 따를 필요가 없는 기관 직원에 의해 전달될 것입니다. 이 연구의 결과는 기관 치료사가 감독자가 제공한 지침에 따라 중재 절차를 따르는 정도이기 때문입니다. 연구 평가는 Care4를 통해 전자적으로 관리되며 데이터 수집은 연구 직원이 감독합니다.

각 충실도 측정은 별도의 혼합/성장 모델을 사용하여 분석됩니다(Duncan et al., 1999). 이 디자인에서 치료 세션(레벨 1)은 청소년(레벨 2) 내에 중첩되고 치료사(레벨 3) 내에 중첩됩니다. 각 청소년은 최대 10개의 세션에 참석합니다. 각 치료사는 3명의 청소년을 치료합니다. 감독자는 추가적인 상위 수준 역할을 하지만 감독자가 거의 없는 경우(약 6명) 감독자를 나타내는 더미 예측 변수를 포함하여 이 문제를 해결할 것입니다. 충실도 절편 및 기울기에 대한 LC4S 대 ESAU의 직접적인 효과는 각 충실도 결과에 대해 테스트됩니다(표 3 참조). 시간이 첫 번째 세션에 집중된 경우 절편은 ESAU 조건에 대한 초기 충실도를 반영하고, 그룹 효과는 ESAU와 LC4S 간의 초기 충실도 차이를 반영하며, 시간 효과는 ESAU 조건에 대한 충실도의 시간 경과에 따른 선형 변화를 반영하고 상호작용 시간 및 그룹의 시간 경과에 따른 충실도의 선형 변화에서 ESAU와 LC4S 간의 차이를 반영합니다. R34의 일부로 in은 향후 R01에서 추가 클러스터링이 필요한 정도를 결정하기 위해 결과에 대한 치료사와 감독자의 클러스터링 효과에 대한 클래스 내 상관 관계(ICC) 및 설계 효과를 추정합니다. ICC의 범위는 0에서 1까지이며 값이 클수록 더 높은 수준(여기서는 청소년이 아닌 치료사와 감독자)에서 더 큰 분산 비율을 반영합니다. 조사관은 또한 미래의 R01에서 LGCA의 예상되는 모양을 확인하기 위해 선형 및 비선형 경사를 모두 테스트할 것입니다. 치료사 MI 역량까지의 시간, 10번째 세션까지 전달된 EBT의 비율, EBT 완료까지의 세션 및 일수는 회귀(결과 변수의 분포에 따라 선형, 로지스틱 또는 포아송)를 사용하여 모델링되며 그룹은 예언자. 치료사 자기 보고의 정확성은 다항 회귀를 사용하여 분석됩니다(Laird & LaFleur, 2013).

R 패키지 powerlmm을 사용하여 조사자는 .8의 추정치를 얻었습니다. 청소년(레벨 2) 수준에서 그룹 차이를 나타내는 큰 효과(d = 0.8)를 감지하는 힘; 수사관은 .4 중간 효과를 감지하는 검정력(d = .5) 청소년 수준에서 그룹 차이를 나타냅니다. 그러나 우리의 가설은 주로 단위가 적은 치료사 수준(수준 3)에 있습니다(즉, 조건당 치료사 12명 대 조건당 청소년 36명). 이와 같이 청소년 수준과 치료사 수준의 효과에 대한 측정이 모두 추정됩니다. ICC 계산의 검정력을 위해 조사관은 Zou(2012)에 기반한 ICC.Sample.Size R 패키지를 사용했습니다. 참가자 72명의 샘플 크기, 참가자당 10개의 관찰, 알파는 .05, 양측 테스트에서 조사자는 .9보다 큽니다. 전력은 0.2의 ICC를 감지합니다. 교실 내 어린이와 같은 단면 데이터의 ICC 값은 약 0.2입니다(Hedges & Hedberg, 2007). 조사관은 이 연구에서 ICC 값을 추정하는 데 탁월한 정밀도를 기대합니다.