스웨덴 청소년의 정신건강에 관한 연구 (UPIC)

스웨덴의 보고에 따르면 젊은이, 특히 젊은 여성의 정신 건강 문제가 증가하는 것으로 나타났습니다. 이러한 증가는 잘 이해되지 않고 있으며, 문제의 정도와 심각성을 명확히 하기 위해 더 엄격한 연구가 필요하고 청소년 정신 건강을 적절하게 평가하는 방법에 대한 실무 정보를 제공해야 합니다.

이 프로젝트의 목적은 젊은 여성과 남성의 정신 건강에 대한 지식을 늘리고 정신 건강을 증진하고 정신 건강 문제를 해결할 수 있는 역량을 향상시킬 수 있는 젊은 개인의 정신 건강을 평가하기 위한 타당하고 포괄적인 방법을 확립하는 것입니다. 젊은 개인의 정신 건강 평가 방법에 대한 타당성 조사로 구성된 다중 모드 데이터 접근 방식이 적용됩니다.

제안된 프로젝트의 구체적인 목표는 다음과 같습니다. 1) 2년 동안 젊은 여성과 남성의 정신 건강 범위와 과정을 결정하고 정신 건강 문제를 평가하고 예측하기 위한 다중 모드 데이터의 부가 가치를 식별합니다. 2) 젊은 여성과 남성의 정신 건강에 대한 다양한 평가 방법의 타당성을 입증합니다. 타당성 확립은 모집률, 데이터 수집 방식을 포함한 연구 절차의 준수 및 수용에 대한 데이터를 수집하여 수행됩니다.

지난 수십 년 동안 정신 건강 문제가 증가했다는 것은 스웨덴과 국제적으로 공통된 의견입니다. 제안된 정신 건강 문제의 증가를 이해하고 보고서가 정신 건강의 진정한 악화를 반영하는지 명확히 하기 위해서는 더 많은 연구가 필요합니다. 기존 연구는 연구 설계의 이질성 및 확립된 포괄적 측정의 사용 부족 등의 한계로 인해 정신 건강 문제에 대한 신뢰할 수 있는 추정치를 제공할 수 없다는 비판을 받아 왔습니다. 스웨덴 젊은 여성의 정신 건강 악화를 나타내는 전국 조사는 단일 질문에 대한 보고서에 의존합니다. 응답자의 부담은 적지만 불안과 우울증과 같은 개념을 평가하기 위해 단일 질문을 사용하는 것의 타당성과 신뢰성에 대해서는 논쟁의 여지가 있습니다. 더욱이 기존 연구는 예상 연대표가 아닌 단면적 추정치를 제공하므로 일반적으로 더 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 얻을 수 있습니다.

젊은 여성의 정신 건강을 더 잘 이해하기 위해 정확하고 신뢰할 수 있는 추정치를 제공하기 위해 자체 보고 데이터에만 의존하는 전통적인 방법론은 앞으로 나아갈 길이 아닐 수 있습니다. 예를 들어, 혈액이나 소변 등에서 채취한 대사체학 바이오마커는 정신 장애, 공포 조절 및 멸종 프로토콜과 관련된 새롭고 예상치 못한 경로를 스크리닝하는 능력으로 인해 관심을 얻었습니다. 회피와 고통에 대한 내성은 정신 건강을 감지하고 예측하는 데 가능성을 보여주었습니다. 자가 보고 데이터와 다른 데이터 소스의 정보를 결합하는 것은 유망한 접근 방식을 제시하지만, 다중 모드 데이터의 사용은 정신 건강 연구에서 잘 연구되지 않은 영역입니다. 더욱이, 기술의 발전과 함께 스마트폰의 보편화로 인해 이제 스마트폰과 같은 디지털 장치를 사용하여 특정 행동을 평가하고 추적하는 것이 가능해졌으며, 이로 인해 기존 평가 방법의 일부 단점을 해결할 수 있게 되었습니다. 디지털 장치에서 수집된 비임상 환경에서 참가자의 증상, 기능 및 사회적 환경에 대한 행동 실시간 데이터는 정신 질환, 기분 장애 및 우울증 증상을 감지, 이해 및 예측하는 데 상당한 잠재력을 가지고 있습니다.

이 타당성 조사는 다중 모드 데이터 접근 방식을 사용하는 전향적 집단으로 구성됩니다. 동일한 이론적 틀, 절차, 데이터 수집 및 측정이 목표 1과 목표 2에 모두 적용됩니다.

디자인 3가지 평가 프로토콜이 평가됩니다. 기본 평가 후 참가자는 1:1:1 기준으로 프로토콜에 무작위로 배정됩니다. 기준선 이후 참가자 탈락을 고려하고 프로토콜당 750명의 젊은 개인을 포함하는 것을 목표로 기준선에서 출생 시 연간 200명의 젊은 개인 목표 수(n=3000)에 도달할 때까지 모집이 계속됩니다. 제안된 샘플 크기는 주요 타당성 결과인 프로토콜의 완전한 준수를 기반으로 합니다. 90% 검정력과 알파=0.05를 가정할 때, 프로토콜 간 준수에서 통계적으로 유의미한 10% 차이를 감지하려면 각 프로토콜을 준수해야 하는 최소 500명의 젊은 개인이 필요합니다. 프로토콜 1과 2에 할당된 60%의 젊은 개인이 후속 조치를 완료한 반면, 프로토콜 3에 할당된 50%의 젊은 개인은 후속 조치를 완료했습니다.

데이터 수집 활성 데이터와 수동 데이터를 모두 포함하여 다양한 양식의 데이터가 결합됩니다. 구체적으로는 설문조사, 스마트폰 센서 데이터, 재택 채혈, 행동 테스트, 등록 데이터 등을 통해 데이터를 수집한다. 대부분의 데이터는 연구별 앱을 통해 관리됩니다. 참여하기 전에 서면(전자) 동의를 얻습니다. 예를 들어, 참가자는 설문 조사 데이터, 센서 데이터 및 행동 테스트에 참여하는 데 동의할 수 있지만 혈액 샘플이나 데이터 등록을 위한 연결에는 동의할 수 없습니다. 평가가 완료되면 참가자에게 인센티브가 제공됩니다.

프로토콜 1에서는 정신 건강을 3회에 걸쳐 조사하여 평가합니다. 기준 시점과 1년 및 2년 후의 후속 조치입니다. 연간 평가를 포함하는 이 설계는 설문 조사를 통한 기존 평가 방법과 일치합니다. 보다 빈번한 평가의 잠재적인 이점과 위험을 조사하기 위해 데이터는 프로토콜 2와 동일한 방식으로 수집되지만 기준 시점과 6개월, 12개월, 18개월 및 24개월 후의 5회에 걸쳐 수집됩니다. 프로토콜 3에서는 조사를 통한 연간 평가 외에도 생태학적 순간 평가(EMA)라고 하는 실시간 데이터 캡처 방법이 적용됩니다. 기본 평가 후 프로토콜 3의 참가자는 1개월 동안 다양한 자체 보고 조치를 사용하여 일일 등록을 완료하도록 요청받습니다. 자기 보고 질문은 한 번에 약 15-20개의 질문이 애플리케이션을 통해 배포됩니다. 이 EMA 일정은 연구 기간 동안 3번 반복됩니다.

데이터 분석 계획 설문조사 응답을 기반으로 우울증 증상의 사례(사용 가능한 채점 가이드에 따라)를 나타내는 젊은 개인의 수는 2년의 추적 기간 동안 자가 보고된 정신 건강 문제의 유병률 및 발달 궤적을 평가하기 위해 결정됩니다. . 정신 건강 프로필은 다양한 유형의 데이터에서 얻은 정보를 사용하여 매핑됩니다. 증상 패턴, 관계, 정신 건강 문제 및 웰빙의 결정 요인을 식별하는 데 적용되는 통계 기법은 구조 방정식 모델링, 일반화된 선형(혼합) 모델 및 베이지안 모델링과 같은 복잡한 종단적 및 다중 모드 데이터에 적합합니다. 종단적으로 보고된 증상의 시계열 증상 발생 클러스터를 연구하기 위해 감독되지 않은 클러스터링 분석을 통해 얻을 수 있습니다.

청소년의 정신 건강에 대한 이전 연구를 바탕으로 기준 모집률에 대한 기준점은 20%를 초과하는 것이 실현 가능한 것으로 간주됩니다. 탈락 분석은 기준선과 연구 단계 전반에 걸쳐 대표성을 목표로 합니다. 기준선에서 등록 데이터를 통해 얻은 사회인구학적 데이터 분포는 참가자와 비참가자 간에 분석됩니다. 탈락 편향을 식별하기 위해 중퇴 분석은 사회인구통계학적 등록 데이터를 고려할 뿐만 아니라 연구 후반 단계의 참가자 및 중퇴자 간의 이전 평가에서 얻은 건강 결과 분포도 분석합니다.

2년간의 추적 관찰 기간 동안 50%를 초과하는 준수율은 실현 가능한 것으로 간주되며 각 평가 프로토콜에 대해 평가됩니다. EMA 결과(프로토콜 3)의 경우 준수 데이터의 기록 및 보고는 전달된 총 프롬프트 수 중 응답된 프롬프트 수에 따른 준수율 측정(80% 이상 준수 가능)을 포함하여 게시된 권장 사항을 따릅니다. 대기 시간(참가자가 프롬프트를 수신한 후 EMA에 응답할 때까지의 시간). 스웨덴의 정신 건강에 관한 이전 조사 연구를 바탕으로 75% 이상의 전반적인 준수가 실현 가능한 것으로 간주됩니다. 이 이질적인 비임상 모집단에서 실행 가능한 행동 실험의 수용률은 결정할 수 없지만, 우리의 결과는 이러한 종류의 원격 전달 행동 실험에 대한 수용률과 완료율을 명확히 할 것입니다. Mom2B 연구의 예비 결과에 따르면 수동적 데이터에 대한 액세스 승인률은 70% 이상이고 등록 데이터 액세스 승인률은 80%가 실현 가능한 것으로 간주됩니다. 또한 각 자체 보고 측정의 완료율도 계산됩니다. 도구 지침은 분석 및 해석을 안내하지만 지침이 없는 경우 질문/척도당 <10% 내부 누락이 가능한 것으로 간주됩니다.

예상 결과 전망적 설계를 통해 젊은 개인의 정신 건강 문제의 정도와 심각도를 감지할 수 있으며 2년 동안 정신 건강 과정을 명확히 할 수 있습니다. 정신 건강 과정을 감지하기 위해 더 자주 평가 지점을 갖는 것의 부가가치를 명확히하는 것이 본 연구의 중요한 결과입니다. EMA 평가 결과는 정신 건강 증상 및 행동 전반에 걸쳐 개인의 일상적 변동성을 드러내고 정신 건강의 기본 프로세스 및 역학에 대한 지식을 확장할 것입니다. 결과는 정신 건강 평가를 위한 다중 모드 데이터의 유용성을 입증하고 다양한 데이터 소스의 결과가 어떻게 상호 연관되어 있는지 보여줄 것입니다. 이는 빈번한 평가의 잠재적인 단점을 식별하는 것과 함께 향후 건강 평가 전략을 안내할 것입니다. 또한 다양한 평가 방법을 통해 건강 결과의 예측 가치에 대한 데이터를 얻을 수 있습니다. 특히 흥미로운 점은 다중 모드 데이터가 단일 데이터 형식보다 더 포괄적인 데이터를 제공하는지 입증하고 다중 모드 데이터가 정신 건강 문제 예측의 정확성을 향상시키는지 명확히 하는 것입니다.

중요한 점은, 결과를 통해 연령 및 성별에 따른 모집 전략이 적절한지 또는 대표 모집단 표본을 얻기 위해 선택적 모집 방법이 필요한지 여부가 입증된다는 점입니다. EMA 접근법뿐만 아니라 6개월 및/또는 1년 추적 조사를 통한 자가 보고 측정을 통해 정신 건강 데이터를 수집하는 타당성이 명확해질 것입니다. 결과는 또한 행동 테스트, 수동적 데이터, 혈액 샘플링이 제안된 대로 사용할 수 있는 결과 도구인지 여부를 보여줍니다.