래퍼어라운드 케어 조정을 위한 측정 및 피드백을 위한 모바일 텍스트 접근법 (SMARTwrap)

이 2단계 SBIR의 목표는 Wraparound Service Model(WSM)에 맞춘 새로운 측정 및 피드백 시스템인 SMART-Wrap을 개발하고 테스트하는 것입니다. 목표 3은 2개의 WSM 제공 기관(WPO)이 병렬 그룹 무작위 시험에 참여하는 SMART-Wrap의 통제 효능 연구로 구성됩니다. 계단식 모집 전략을 사용하여 24개의 돌봄 팀을 모집하며, 12개 팀은 SMART-Wrap 중재에, 12개 팀은 "일반 서비스"(SAU)에 무작위 배정되어 감독자별로 층화하여 군집 효과를 균형화합니다. 무작위 배정은 돌봄 코디네이터(CC) 수준에서 수행됩니다. 각 WPO 감독자(n = 12)는 각 조건에 동일한 수의 CC가 할당될 것이며(각 감독자당 약 2명의 CC), 이로 인해 각 조건에 6명의 감독자(WPO당 4명)가 배정됩니다. 돌봄 팀 참가자는 8개월 테스트 기간 동안 WSM의 일부로 SMART-Wrap 프로토타입을 사용하는 데 동의하고 서비스 및 구현 결과 측정을 완료해야 합니다. 표준화된 평가, 계획 수정 및 기타 SMART-Wrap 촉진 행동에 대한 CC 사용은 월별 웹 기반 설문조사를 통해 평가됩니다. 연구자들은 CC당 n=5명의 보호자(CG)를 등록하며, 이들은 데이터 수집의 주요 초점이 될 것입니다. 이는 심각한 정서 장애(SED)를 가진 8-17세 청소년의 보호자 총 모집 표본 N=120(그룹당 n=60)을 산출할 것입니다. 가족 참가자는 총 4개월 동안 참여하며, 4개월 등록 기간 내에 시작됩니다. 가족 참가자는 기준선 및 4개월 시점에서 서비스 및 청소년 결과에 대한 측정에 응답할 것입니다.

연구자들은 주요 결과에 대해 다음과 같이 가정합니다: (1) 대조군의 돌봄 팀과 비교하여 SMART-Wrap 그룹의 돌봄 팀은 (a) 서비스 제공에서 데이터 및 피드백 사용 증가; (b) Wraparound 프로세스에 대한 충실도 증가; (c) 더 높은 자가 보고 팀워크, 작업 동맹 및 중재에 대한 만족도; (d) 표준화된 평가에 대한 더 긍정적인 태도를 보일 것입니다; (2) 대조군과 비교하여 SMART-Wrap을 사용하는 돌봄 팀으로부터 서비스를 받는 청소년의 보호자는 (a) 더 큰 목표 명확성; (b) MBC 전략 사용 증가; (c) 서비스 및 진행 상황에 대한 더 큰 만족도; (d) Wraparound에 대한 더 나은 충실도; (e) 더 효과적인 팀 기능; (f) 보호자 스트레스 감소 및 증상 및 기능 개선을 포함한 더 긍정적인 결과를 보고할 것입니다.

우리의 탐색적 가설은 감독에 초점을 맞추어 (1) SMART-Wrap에 무작위 배정된 감독자가 (a) 가족 진행 상황 및 사례 개념화 및 전략에 대한 데이터 검토에 소요된 감독 시간의 더 큰 비율; (b) 돌봄 코디네이터와의 더 큰 동맹; (c) CC 효과성에 대한 더 큰 인식을 보고하는지 검토합니다. 연구자들은 또한 (2) SMART-Wrap 측정의 타당성을 탐색하며, 서비스 제공에서 SMART-Wrap을 통해 평가된 영역(예: 동맹, 진행, 만족도, 기능)이 외부 연구 팀이 인터뷰 및 설문조사를 통해 수집한 데이터와 관련이 있는지 질문할 것입니다.

청소년 및 CG 결과(TPA의 청소년 기능, BPC의 청소년 증상, CSGQ의 보호자 긴장)의 차이를 평가하기 위해 연구자들은 일련의 3수준 종단 계층 선형 모델(결과 변수별 별도 모델)을 사용하여 중재 조건에 따른 그룹 변화율 및 시점 평균 점수의 차이를 비교할 것입니다. 연구자들은 또한 TPA 데이터의 다섯 시점에 걸쳐 곡선형 시간 경향을 테스트할 것입니다.

구현 결과를 평가하기 위해 연구자들은 다음 분석을 수행할 것입니다. 가족이 CC 내에 중첩된 일련의 2수준 횡단면 HLM을 실행하여 중재 조건의 함수로 Wraparound Fidelity Index, Brief Version에서 CG 및 CC Wraparound 충실도를 평가할 것입니다. 별도의 3수준 종단 HLM을 실행하여 중재 조건의 함수로 Therapist Satisfaction Inventory의 CC 만족도, Attitudes Towards Standardized Assessment 척도의 표준화된 평가에 대한 태도, 감독 회의 중 소요된 시간 비율(1) 가족 진행 상황 데이터 검토 및 (2) SPQ의 사례 개념화 및 전략(SPQ에서 시점, CC 및 감독자 수준)에 대한 차이를 테스트할 것입니다. 종단 HLM을 실행하여 MCR 및 MPR의 데이터/피드백 사용 및 기타 MFS 목표에 대한 변화율을 탐색하며, 연구자들은 5개월에 걸쳐 곡선형 경향을 테스트할 것입니다. 연구자들은 HLM을 사용하여 Working Alliance Inventory의 CG 및 CC 동맹, 만족도 및 출석률의 차이를 탐색할 것입니다. 중도 탈락은 이항 분포이므로, 연구자들은 계층 일반화 모델링, 로그 링크 함수를 사용하여 중도 탈락 확률을 추정할 것입니다.

탐색적 분석을 평가하기 위해 연구자들은 다음 분석을 수행할 것입니다. 두 개의 HLM으로 연구자들은 시간에 따라 변하는 MCR 및 MPR 총점 변화를 고려하면서 청소년 기능(예: TPA)의 궤적을 예측할 것입니다. SMART-Wrap 측정의 타당성을 탐색하기 위해 연구자들은 SMART-Wrap 측정값을 다른 측정값과 연관시킬 것입니다. Pearson r 및 급내 상관 계수(ICC)를 사용하여 연구자들은 SMART-Wrap의 청소년 기능에 대한 시점 일치 CC 점수와 CG 평가 TPA, CGSQ 및 BPC 점수 간의 관계를 탐색할 것입니다. 연구자들은 또한 SMART-Wrap에서 채점된 진행 평가와 보호자 평가 TPA의 HLM 계산 변화율 간의 Pearson r 상관관계를 탐색할 것입니다. 연구자들은 SMART-Wrap에 기록된 부모 만족도와 부모 만족도 점수 간의 관계를 검토할 것입니다. 둘째, 연구자들은 시스템 사용이 충실도, 작업 동맹, 청소년 문제 및 증상을 포함한 여러 결과의 개선과 유의미하게 관련될 수 있는 방법을 연구할 것입니다. 예측 변수에는 CC 및 감독자의 SMART-Wrap 시스템 요소 사용, 데이터 완전성 및 시스템 내 시간이 포함됩니다. 이러한 분석을 위해 연구자들은 DV(종단 또는 횡단면)에 적합한 HLM을 사용할 것입니다. 모든 분석에서 연구자들은 전체 최대 우도 추정을 사용하여 무작위 결측 데이터를 모델링하여 이탈 편향을 고려하고, 연구자들은 오탐율을 사용하여 다중 비교를 통제할 것입니다.