우울증에 대한 통합 치료 경로의 효과: 클러스터 무작위 대조 시험 (CARIBOU-2)

배경: 우울증은 청소년 장애의 주요 원인이자 청소년 자살의 강력한 위험 요소입니다. 증거 기반 치료가 가능합니다. 그러나 많은 진료소에서는 지침 기반 치료를 제공하지 않습니다. 통합 치료 경로(ICP)는 진료소 수준에서 증거 기반 치료 제공을 촉진하기 위한 최고 품질의 진료 지침을 기반으로 한 치료 알고리즘입니다. 우리 그룹은 이미 학문적 환경에서 청소년 우울증에 대한 ICP의 타당성을 테스트했습니다. ICP가 일반적인 치료에 비해 지역사회 환경에서 청소년 우울증의 개선된 결과로 이어지는지에 대해서는 여전히 불확실성이 있습니다.

목적: 현재 연구 목표는 CARIBOU-2 개입이라 불리는 청소년 우울증에 대한 ICP의 효과를 지역사회 환경에서의 일반적인 치료(TAU)와 비교하여 테스트하는 것입니다. 우리는 ICP를 받은 참가자가 TAU 참가자보다 더 큰 임상적 개선(증상 및 기능 측면에서)을 보일 것이라고 가정합니다. 본 연구에서는 중요한 실행 결과도 검토할 것입니다.

방법: 일차 참가자는 우울증 증상이 있는 13세에서 18세 사이의 청소년(N= 648)으로 선정된 6개의 지역 사회 정신 건강 기관 중 한 곳을 방문합니다. 계단식 쐐기 설계를 통해 모든 사이트는 TAU 조건에서 시작하여 무작위 순서로 ICP 조건으로 전환됩니다. 관심 있는 1차 임상 결과는 아동 우울증 평가 척도 개정으로 측정한 기준선에서 24주 종점까지 우울증 증상의 변화율에 대한 치료군 간의 차이입니다. 2차 결과에는 아동 종합 평가 척도(Children's Global Assessment Scale)로 측정한 기능 개선 변화율과 아동 행동 체크리스트(Childhood Behavior Checklist)로 평가한 보호자가 평가한 내면화 증상이 포함됩니다.

일반화된 선형 혼합 효과 모델은 공변량(예: 다양한 형태의 결과(예: 연속형, 범주형 및 개수 유형), 개별 수준(반복 측정의 경우) 및 사이트 수준에서 클러스터링을 설명합니다. 시간, 단계 할당 및 이들의 상호 작용은 분석의 주요 예측 변수 역할을 합니다. 예를 들어, Y_ijt가 시간 t에서 측정된 i번째 사이트의 j번째 참가자의 연속 결과를 나타내도록 하면 Y_ijt에 대한 선형 모델은 다음과 같습니다.

Y_ijt=β_0+〖b_(0,ij)+b_(1,i)+β〗_1 t+β_2 〖그룹〗_(i,t)+β_3 그룹_it*t+〖β_4 X_ijt+ϵ〗_ijt

그 중 〖그룹〗_(i,t)는 시간 t에서 i번째 부위의 치료 할당을 나타내고, X_ijt, 추가 공변량, b_(0,ij) 및 b_(1,i), 개인 및 부위에서의 무작위 효과를 나타냅니다. 레벨은 각각 ϵ_(ijt), 설명할 수 없는 무작위 오류, β는 회귀 계수입니다. 민감도 분석을 위해 선형 모델이 적절하지 않을 경우 2차 모델이나 조각별 모델을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 우리는 일반적으로 치료 의도 접근법을 채택하고 주요 결측 데이터 전략으로 다중 대치 방법을 사용할 것입니다.

개수 데이터, 비율 및 정성적 데이터를 사용하여 구현 결과를 설명합니다.

관련성: 우리의 결과가 우리의 가설과 일치한다면 다른 지역 사회 정신 건강 기관에 대한 CARIBOU-2 개입의 체계적인 구현이 표시될 것입니다.

2024년 3월 7일 수정됨

배경: 우울증은 청소년 장애의 주요 원인이자 자살의 강력한 위험 요소입니다. 증거 기반 치료가 가능합니다. 그러나 많은 진료소에서는 지침 기반 치료를 제공하지 않습니다. 통합 치료 경로(ICP)는 진료소 수준에서 증거 기반 치료 제공을 촉진하기 위한 최고 품질의 진료 지침을 기반으로 한 치료 알고리즘입니다. 우리 그룹은 이미 학문적 환경에서 청소년 우울증에 대한 ICP의 타당성을 테스트했습니다. ICP가 일반적인 치료에 비해 지역사회 환경에서 청소년의 우울증에 대한 개선된 결과를 가져오는지는 여전히 불확실합니다.

목적: 현재 연구 목표는 CARIBOU-2 개입이라 불리는 청소년기 우울증에 대한 ICP의 효과를 지역사회 환경에서의 일반적인 치료(TAU)와 비교하여 테스트하는 것입니다. 본 연구에서는 중요한 실행 결과도 검토할 것입니다.

방법: 일차 참가자는 우울증 증상이 있는 13~18세의 청소년(N= 300)으로, 선정된 6개의 지역 사회 정신 건강 기관 중 한 곳을 방문합니다. 준실험적, 다중 현장 클러스터 제어 임상 시험 설계를 통해 현장은 TAU 조건에서 시작되고 TAU에 대한 현지 등록이 25명의 참가자에 도달하면 ICP 조건으로 전환됩니다. . 관심 있는 1차 임상 결과는 아동 우울증 평가 척도 개정으로 측정한 기준선에서 24주 종점까지 우울증 증상의 변화율에 대한 치료군 간의 차이입니다. 2차 결과에는 아동 종합 평가 척도(Children's Global Assessment Scale)로 측정한 기능 개선 변화율과 아동 행동 체크리스트(Childhood Behavior Checklist)로 평가한 보호자가 평가한 내면화 증상이 포함됩니다. 또한 본 연구에서는 실현 가능성, 충실도 비용, 수용 가능성 등의 구현 결과를 검토할 것입니다.

일반화된 선형 혼합 효과 모델은 우울증 증상 개선과 관련하여 지역 사회에서 치료를 받는 우울증이 있는 청소년에 대해 CARIBOU-2 개입이 TAU보다 효과적인지 여부를 평가하기 위한 주요 분석 도구가 될 것입니다(가설 A), 자가 보고 기능(가설 B), 간병인이 보고한 내면화 정신병리(가설 C), 자살 생각 및 행동(탐색). 일반화된 선형 혼합 효과 모델은 공변량을 제어하는 ​​데 적합한 선택입니다(예: 다양한 형태의 결과(예: 연속형, 범주형 및 개수 유형), 개별 수준(반복 측정의 경우) 및 사이트 수준에서 클러스터링을 설명합니다. 시간, 치료 할당 및 이들의 상호 작용은 분석의 주요 예측변수 역할을 합니다. 예를 들어, Y_ijt가 시간 t에서 측정된 i번째 사이트의 j번째 참가자의 연속 결과를 나타내도록 하면 Y_ijt에 대한 선형 모델은 다음과 같습니다.

Y_ijt=β_0+〖b_(0,ij)+b_(1,i)+β〗_1 t+β_2 〖그룹〗_(i,t)+β_3 그룹_it*t+〖β_4 X_ijt+ϵ〗_ijt

그 중 〖그룹〗_(i,t)는 시간 t에서 i번째 부위의 치료 할당을 나타내고, X_ijt, 추가 공변량, b_(0,ij) 및 b_(1,i), 개인 및 부위에서의 무작위 효과를 나타냅니다. 레벨은 각각 ϵ_(ijt), 설명할 수 없는 무작위 오류, β는 회귀 계수입니다. 민감도 분석을 위해 조각별 모델을 사용하여 시간 추세를 다르게 모델링하는 방법을 살펴보겠습니다. 우리는 일반적으로 치료 의도 접근법을 채택하고 주요 결측 데이터 전략으로 다중 대치 방법을 사용할 것입니다.

개수 데이터, 비율 및 정성적 데이터를 사용하여 구현 결과를 설명합니다.

관련성: 우리의 결과가 우리의 가설과 일치한다면 다른 지역 사회 정신 건강 기관에 대한 CARIBOU-2 개입의 체계적인 구현이 표시될 것입니다.