콜롬비아의 청소년 복지와 탄력성을위한 앱 기반 개입 (ShEdge-COL)

이 연구는 모바일 정신 건강 응용 프로그램 (Shadow 's Edge)의 효과를 평가하기 위해 설계된 무작위 임상 시험이며 콜롬비아 청소년들 사이에서 주관적인 복지 및 정서적 복원력을 향상시키는 데있어 인쇄 된 자기 인식 가이드 (GSEA- 자기 인식 가이드)입니다. 이 연구는 저소득 및 중간 소득 국가 (LMICS)의 접근성, 증거 기반 정신 건강 도구에 대한 수요 증가에 따라 수행되었으며, 여기서 불평등, 빈곤 및 분쟁과 같은 구조적 장벽은 전통적인 정신 건강 서비스에 대한 접근을 제한합니다. Covid-19 Pandemic은 청소년 집단의 정서적 복지를 해결하기 위해 원격적이고 확장 가능한 솔루션의 필요성을 더욱 강조했습니다.

Shadow 's Edge는 비영리 파기 깊은 프로젝트가 개발 한 이야기 기반 디지털 도구입니다. 그것은 이야기 요법, 긍정적 심리학 및 실존 심리학의 원리를 결합합니다. 묵시록 후 허구의 소설 설정에서 프롬프트와 창의적 표현을 통해 사용자는 감정을 탐구하고 탄력성을 키우도록 안내됩니다. 게임 환경은 사용자가 개인 역경에 대한 은유로 황폐 한 도시를 재건 할 수있게함으로써 참여를 촉진합니다. 그것은 이전에 다른 맥락에서 평가되었으며, 유망한 결과는 청소년들 사이에서 정신 건강 증진과 탄력성 건설에 대한 유망한 결과입니다.

앱에 인쇄 된 보체로 개발 된 자기 인식 가이드 (GSEA)는 사회 감정적 학습 전략을 통합하여 반성을 심화시킵니다. 여기에는 마음 챙김, 정서적 규제, 목표 설정, 공감 및 의사 소통 기술을 촉진하는 구조화 된 운동이 포함됩니다. 두 도구 모두 2021 년에서 2022 년 사이에 콜롬비아 맥락에 문화적으로 적용되었으며, 지역 청소년과 청소년 지도자의 피드백이 포함되었습니다.

총 305 명의 젊은이들이 청소년 단체를 통해 공개 전화를 통해 연구에 관심을 표명했습니다. 이로부터 210은 자격 기준을 충족하고 R의 Randomizer 패키지를 사용하여 3 개의 그룹으로 무작위 배정되었습니다. 자격 기준에는 18 세에서 22 세 사이에 6 개월 이상 콜롬비아에 거주하는 것이 포함되었으며, 고응 비디오 게임의 정기적 인 사용자가 아닌 앱 개발자의 지침을 기반으로하는 사용자가 해설 기반 도구에 대한 참여를 낮출 수 있음을 나타냅니다. Shadow 's Edge를 사용한 이전 경험이있는 참가자는 제외되었습니다. 최종 샘플에는 184 명의 참가자가 포함되었습니다.

그룹은 다음과 같이 구성되었습니다.

앱 그룹 : 참가자는 Shadow 's Edge 만 사용했습니다.

App + Guide Group : 참가자는 GSEA에서 Shadow 's Edge와 연습을 완료했습니다.

제어 그룹 (대기자 명단) : 참가자는 두 번째 기준선 측정 후 두 도구에 대한 액세스가 지연되었습니다.

세 가지 검증 된 기기를 사용하여 데이터를 수집했습니다.

• WHO-5 Well-Being Index (Campo-Arias et al., 2015- 콜롬비아 검증) : 지난 2 주 동안 리 커트 척도로 5 개의 항목을 사용하여 주관적인 복지를 측정합니다.
• 약어 탄력성 척도 (EAR) (Rodríguez-Rey et al., 2016- 스페인 검증) : 인식 된 탄력성을 평가하는 6 개 항목 척도.
• 약어 탄력성 대처 척도 (EAAR) (Trejos-Herrera et al., 2023- 콜롬비아 검증) : 탄력성 대처 행동을 측정하는 4 개 항목 척도.

중재 그룹의 경우 기준선 및 4 주 및 8 주에서 측정을 직접 수행 하였다. 제어 그룹은 도구에 접근하기 전에 두 번, 그 이후에 두 번에 4 번 평가되었습니다. 모든 기기는 인쇄로 투여되었습니다. 앱 사용 준수는 일일 디지털 진행률 로그 및 익명 코드에 연결된 백엔드 사용 데이터를 통해 모니터링되었습니다. 참가자들은 매일 20 분 이상 앱을 사용하도록 권장되었습니다.

통계 분석은 R의 혼합 효과 회귀 모델을 사용하여 수행되었으며, 그룹 할당, 연령, 성별 및 App Journal에 작성된 단어 수 (참여를위한 프록시로 사용)를 제어했습니다. 분석은 각 결과 측정에서 시간에 따른 변화와 그룹 간 차이를 결정하는 것을 목표로했습니다.