알코올 사용 장애에서 회복 중인 개인의 수면 장애에 대한 스마트폰 기반 중재

우리는 CueToSleep(스마트폰 센서를 통한 행동 모니터링 및 불면증에 대한 전화 기반 인지 행동 치료) 대 Measure(스마트폰 기반 모니터링만 해당)에 대한 14주 무작위 대조 시험(RCT)을 실시할 것입니다. 표본은 최소 2주 동안 금주하고 수면 장애를 겪고 있는 알코올 사용 장애가 있는 개인 128명입니다. 블록 무작위화 방식을 사용하여 이러한 개인은 실험 조건(CueToSleep) 또는 제어 조건(Measure)에 1:1 기준으로 무작위로 할당됩니다. CueToSleep 개입의 구성 요소는 다음과 같습니다: 1) 수면과 그 규제 및 수면 위생에 대한 교육; 2) 알코올 금단 증상 관련 심리 교육 3) CueToSleep의 모니터링 부분에서 얻은 데이터를 사용하여 수면 문제를 해결하기 위한 행동 변화에 대한 개인화되고 상황별 제안; 4) 사용자의 진행 상황에 대한 피드백 5) 제안의 유용성에 대한 사용자의 피드백 6) 사용자의 진행 상황, 준수 및 피드백을 기반으로 권장 사항을 조정합니다.

주요 결과는 불면증 심각도 지수(ISI)로 측정한 수면 장애의 변화입니다. 이 연구는 이 기본 결과에 대해 최소한 중간 정도의 Cohen's d 효과 크기를 탐지할 수 있는 힘을 갖고 있습니다. 두 번째 관심 결과는 과음(여성의 경우 하루 4잔 이상, 남성의 경우 하루 5잔 이상)에 대한 재발 비율입니다. 전날 마신 음료수는 스마트폰을 통해 매일 쿼리되며, 과음의 재발 여부는 참가자의 자가 보고를 통해 결정됩니다.

주요 결과를 위해 우리는 14주에 걸쳐 ISI 점수 기울기의 그룹(실험 대 대조군) 차이를 테스트하기 위해 무작위 절편과 기울기를 갖춘 2단계 선형 혼합 효과 모델을 맞출 것입니다. 이 모델은 반복적으로 측정된 ISI 점수를 주, 그룹, 주별 그룹 상호 작용 및 공변량(연령, 성별, 생활 상태, 고용 상태)으로 회귀합니다. 두 번째로, 연구 과정에서 ISI 점수의 궤적에 추가적인 유연성을 허용하기 위해 범주형 시간과 기준선에서 14주까지의 테스트 변화에 대한 구체적인 대조를 갖춘 혼합 효과 모델을 적용할 것입니다.

2차 결과를 위해 그룹 및 공변량(나이, 성별, 생활 상태, 고용 상태)에 대한 재발 시간을 회귀하는 cox 비례 위험 모델을 적용할 것입니다. 이 모델은 연구에서 조기 탈락으로 인해 검열된 참가자를 설명합니다. 두 번째로, 단순 비모수 통계를 사용하여 각 그룹의 과음과 재발 비율을 비교하겠습니다.

모든 분석은 무작위 조건 준수 여부에 관계없이 모든 참가자가 포함되는 ITT(치료 의도) 전략을 사용합니다.