Teletherapie bij kinderen die doof en slechthorend zijn

Er zullen 210 kinderen in de leeftijd van 0-27 maanden met bevestigd permanent gehoorverlies worden gerekruteerd uit Otolaryngologie/Audiologie-klinieken in meerdere kinderziekenhuizen. Ze bieden allemaal zorg voor een breed diverse D/HH-populatie, rekening houdend met de verschillen in interesse. Kinderen die naar een kliniek voor KNO/Audiologie komen, worden gescreend op geschiktheid. Zodra de geschiktheid is bevestigd, wordt inschrijving aangeboden. Eenmaal ingeschreven, zullen alle groepen uitgebreide beoordelingen van spraak, taal en kwaliteit van leven ondergaan bij aanvang en daarna elke 9 maanden op elke locatie. Beoordelingen omvatten metingen van taal, spraak, woordenschat, gehoorgerelateerde kwaliteit van leven, zelfeffectiviteit van ouders en voordelen voor vroegtijdige interventie. De onderzoekers zullen bovendien het therapiegebruik en de demografische en klinische kenmerken bij aanvang meten.

Kinderen worden toegewezen aan een van de volgende drie onderzoeksarmen: 1) Lage UC (kinderen met een laag inkomen, gerandomiseerd naar het ontvangen van gebruikelijke zorg); 2) Low-TT (kinderen met een laag inkomen, gerandomiseerd om de gebruikelijke zorg plus toegang tot aanvullende teletherapie te ontvangen), en; 3) Hoge UC (kinderen met een hoger inkomen, die de gebruikelijke zorg ontvangen). De Low-TT-groep krijgt een teletherapiekuur van 18 maanden bij hen thuis.

Het algemene doel van deze studie is om te leren of het verbeteren van de toegang tot teletherapie voor kinderen met D/HH de verschillen in taalresultaten kan verminderen. Gedurende de hele studie zal er voortdurend contact zijn met de adviseurs van ouders en belanghebbenden om de patiëntgerichtheid en het verspreidingspotentieel te garanderen.

Specifiek doel 1: Primaire analyse I

Demografische en andere basisgegevens, waaronder gegevens over gezinskenmerken, zullen per behandelarm op een beschrijvende wijze worden vermeld en samengevat. Categorische gegevens worden gepresenteerd als frequenties en percentages. Voor continue gegevens worden gemiddelde, standaarddeviatie, mediaan, interkwartielbereik, minimum en maximum weergegeven. De Volledige Analyseset (FAS) omvat alle kinderen aan wie de proefbehandeling door middel van randomisatie is toegewezen. Volgens het intent-to-treat-principe zal de analyse worden voltooid op basis van de behandelarm en strata waaraan kinderen worden toegewezen via de randomisatieprocedure.

Het primaire doel van dit onderzoek is het vergelijken van auditief begrip (AC) na 18 maanden voor kinderen met een laag inkomen die TT versus UC krijgen. De volgende statistische hypothesen zullen worden getest om de primaire doelstelling te bereiken: Ho: θ1 = 0 vs. HA: θ1 ≠ 0 waarbij θ1 het verschil is tussen Low-TT en Low-UC na 18 maanden. De primaire analyse om deze hypothese te testen en de twee behandelarmen te vergelijken zal bestaan ​​uit een t-test gegenereerd op basis van een lineair regressiemodel van het primaire eindpunt, AC, aangepast voor stratificatiefactoren. Het verschil tussen de behandelingen wordt berekend, samen met het 95% BI. In totaal zullen 140 kinderen met een laag inkomen 1:1 (70 per arm) moeten worden gerandomiseerd naar TT of UC om een ​​statistische power van 90% te bereiken om een ​​effectgrootte van 0,75 te detecteren (geschat op basis van Tabel 1, met gebruikmaking van publieke verzekeringen als proxy voor inkomen uitgaande van een gemeenschappelijke standaardafwijking van 21,3 en een verschil van 16: 87 versus 71, uitgaande van een kleiner verschil) van het primaire eindpunt: PLS-5 AC na 18 maanden. Deze steekproefomvang werd aangepast voor de uitval van 20% en de variantie-inflatiefactor van 0,1 (50/(1-.1) om rekening te houden met factoren waarvoor in het model is gecorrigeerd (kwadraat van de meervoudige correlatiecoëfficiënt van 0,1). Deze berekening was gebaseerd op een t-toets met twee steekproeven, waarbij werd uitgegaan van gelijke varianties (uitgaande van de grootste van de twee standaarddeviaties van 21,3 in Tabel 1) en een tweezijdig alfaniveau van 0,017 (Bonferroni aangepast: 0,05/3 co-primaire hypothesen ).

Specifiek doel 1: Primaire analyse II & III

Hoewel de primaire vraag van dit onderzoek is of teletherapie de taalresultaten en de toegang tot gespecialiseerde diensten voor kansarme gezinnen verbetert, willen de onderzoekers ook onderzoeken of teletherapie de kloof in taalresultaten tussen gezinnen met lage en hogere inkomens kan dichten. Een niet-gerandomiseerde cohortstudie van gezinnen met een hoger inkomen (maar deze als aanvullende vergelijking te behouden) is gerechtvaardigd aangezien de gezinnen met een hoger inkomen desgewenst waarschijnlijk toegang hebben tot aanvullende diensten, ongeacht of er kinderen aan het onderzoek deelnemen of niet. De onderzoekers zullen patiënten met een hoger inkomen verzamelen, parallel aan de RCT van kinderen met een laag inkomen. Daarom is het belangrijk om de statistische hypothesen te testen: Ho: θ2 = 0 vs. HA: θ2 ≠ 0 waarbij θ2 het verschil is na 18 maanden in AC tussen kinderen met een laag inkomen die TT krijgen en kinderen met een hoger inkomen die UC krijgen; en Ho: θ3 = 0 vs. HA: θ3 ≠ 0 waarbij θ3 het verschil is na 18 maanden in AC tussen kinderen met een laag inkomen die UC krijgen en kinderen met een hoger inkomen die UC krijgen.

Kinderen met een hoger inkomen worden gematcht op gehoorniveau en inschrijvingssites. Voor deze laatste vergelijkingen zullen de controlevariabelen ook bestaan ​​uit basiskenmerken waarvan bekend is dat ze verband houden met AC, waaronder klinische kenmerken en demografische verschillen, en potentiële verschillen zullen worden beoordeeld met behulp van gepaarde tests. Om te beoordelen of uitkomsttrajecten per onderzoeksgroep verschillen, zullen de onderzoekers lineaire (voor continue uitkomsten) en logistieke (voor dichotome secundaire uitkomsten) regressieanalyses met gemengde effecten gebruiken. De onderzoekers zullen trajecten flexibel modelleren door te testen of het opnemen van kwadratische of kubieke termen voor tijd (tot 3 bezoeken: basislijn, 9 maanden en 18 maanden) of willekeurige hellingen voor individuen de pasvorm van het model verbetert en deze opneemt als dit wordt aangegeven door een significante (P <0,05) waarschijnlijkheidsratio-test. Het algehele verschil wordt beoordeeld met behulp van een F-test en een t-test na schatting in SAS v 9.4. De onderzoekers zullen ook onderzoeken hoe snel de scores in de loop van de tijd veranderen. Alle secundaire uitkomsten zullen worden beoordeeld met behulp van deze gemengde modelleringsaanpak, inclusief de kwaliteit van leven. De onderzoekers zullen ook de fit van het model beoordelen (bijvoorbeeld residuen) en beoordelen of het transformeren van de uitkomsten (bijvoorbeeld log-transformaties) de beste fit oplevert. Om rekening te houden met matching, zullen de onderzoekers ook een willekeurig effect meenemen.

De onderzoekers zullen ook beoordelen of de basiswaarden onderhevig zijn aan verwarring door veranderingen binnen de persoon te isoleren. Het voordeel van modellen met gemengde effecten is dat dergelijke modellen onbevooroordeelde schattingen produceren, zelfs als sommige individuen ontbrekende waarnemingen hebben, zich aanpassen aan differentiële verliezen door follow-up, onregelmatige tijdmetingen mogelijk maken en rekening houden met clustering van individuen, zoals vereist in dit onderzoek. Een tweezijdige p-waarde kleiner dan 0,017 wordt als statistisch significant beschouwd (Bonferroni gecorrigeerd voor drie hypothesen (0,05/3). Schattingen en bijbehorende 95%-betrouwbaarheidsintervallen, inclusief gecorrigeerde intervallen voor meervoudige tests, zullen worden gerapporteerd.

Er zullen 210 kinderen worden gerekruteerd: 70 kinderen met een hoger inkomen; en 140 mensen met een laag inkomen, waarbij 70 TT ontvangen en 70 UC ontvangen, zoals hierboven beschreven. De geschatte statistische kracht om kinderen met een hoger inkomen te vergelijken met kinderen met een laag inkomen die TT en UC krijgen, zal worden beoordeeld via een ontwerp met herhaalde metingen met 3 bezoeken. Er wordt uitgegaan van een ANOVA F-test met deze drie groepen. De onderzoekers gingen uit van een correlatie van 0,9, een variantie tussen proefpersonen van 0,22 en een foutvariantie van 2, en Bonferroni corrigeerde het alfaniveau van 0,017, wat resulteerde in een statistische power van 92%. De onderzoekers verwachten dat de paarsgewijze t-testvergelijking na 18 maanden tussen Low-UC en High-UC een statistische power van ten minste 90% zou opleveren om een ​​verschil van 27,5 te detecteren (Tabel 1). Voor een paarsgewijze t-test van Low-TT en High-UC schatten de onderzoekers op basis van Tabel 1 een detecteerbaar verschil van 10,1, resulterend in een statistische power van 81%. Bij alle bovenstaande berekeningen wordt uitgegaan van een uitval van 20%, een collineariteitsaanpassing van 0,1 (en voor paarsgewijze vergelijkingen een intraklassecorrelatiecoëfficiënt van 0,4). Deze berekeningen van de steekproefomvang zijn uitgevoerd met behulp van Stata 15.1.

Specifiek doel 2:Retrospectieve secundaire analyses

Demografische en andere basisgegevens worden weergegeven en beschrijvend samengevat per gebruiksgroep, TT of UC. Categorische en continue gegevens zullen worden samengevat zoals beschreven in Doel 1. Een lineair model (vergelijkbaar met Doel 1) zal worden gebruikt om de associatie tussen AC, primaire uitkomst en elk van de zes verschillen na 18 maanden te beoordelen. Heterogene behandelingseffecten (HTE's) zullen worden beoordeeld met behulp van de standaard HTE-benadering, een interactie tussen de gebruiksgroep en elke ongelijkheid. Er zal worden onderzocht of verschillen alleen of in combinatie optreden (≥2 verschillen, zoals degenen die Spaans spreken en een publieke verzekering ontvangen). Potentiële confounders (hierboven beschreven) en andere demografische verschillen die de modelresultaten kunnen beïnvloeden, zullen worden beoordeeld door het uitvoeren van gevoeligheidsanalyses. De onderzoekers zullen ook onderzoeken of de interactie in de tijd varieert door een interactie van tijd aan behandeling aan te passen aan ongelijkheid met behulp van de gemengde modelbenadering beschreven in Doel 1. De onderzoekers voerden simulaties uit om de potentiële statistische kracht om HTE te detecteren te onderzoeken. Elke simulatie werd 1000 keer herhaald om nauwkeurige schattingen te verkrijgen en de onderzoekers namen in totaal zes verschillen op, wat consistent is met het analyseplan. De onderzoekers varieerden het aantal dispariteiten waarbij differentiële HTE bekend was (tussen 2 tot 5 dispariteiten) en het aantal dispariteiten waarbij dat niet het geval was (d.w.z. geen differentiële HTE), evenals de effectgrootte (0,4 tot 1,0). Er werd uitgegaan van een totale steekproefomvang van 210 kinderen. De onderzoekers verwachten dat ongeveer 78 kinderen TT zullen gebruiken en 132 kinderen UC. De onderzoekers gingen ook uit van een Bonferroni-correctie (0,008 = 0,05/6 verschillen) om bescherming te bieden tegen het family-wise error rate (FWER) van 0,05. De onderzoekers namen de belangrijkste effecten op in het lineaire regressiemodel (d.w.z. gebruik TT vs. UC-groep), ongelijkheid (gedichotomiseerd) en het interactie-effect tussen de ongelijkheid- en gebruiksgroep. De resultaten van deze simulatie gaven aan dat er meer dan 80% statistisch vermogen was om bekende HTE voor 2 verschillen te detecteren, ongeacht de effectgrootte, respectievelijk ES = 0,4 of ES = 1,0, terwijl de FWER voor de overige 4 verschillen op 5% werd gecontroleerd zonder HTE aanwezig. Om vijf bekende verschillen te detecteren, was er respectievelijk 68% en 83% statistische power wanneer de ES = 0,4 en ES = 1,0. De onderzoekers gebruikten SAS v.9.4 om de statistische power te schatten. Het uitvalpercentage van 20% is gebaseerd op het historische follow-uppercentage van 18 maanden (80%) in de UCSF D/HH-kliniek voor kinderen met een laag inkomen die D/HH zijn. Voor de 3 verplichte studiebeoordelingen zijn reizen en tijd aanzienlijk, maar worden vergoed; De informatie die uit deze beoordelingen wordt verkregen, zal ook een waardevolle bijdrage leveren aan de klinische zorg en zal worden gedeeld met de klinische zorg- en vroege interventieteams. De beoordelingen zullen ook worden afgestemd op de standaard klinische zorg van het kind, waarvoor elke 6 tot 9 maanden persoonlijke audiologische bezoeken nodig zijn. Als vergelijkend effectiviteitsonderzoek accepteren de onderzoekers besmetting tussen groepen en een ongeblindeerd ontwerp: gezinnen kunnen verschillende beslissingen nemen over welke diensten ze precies moeten nastreven, afhankelijk van of ze al dan niet aan de teletherapiegroep zijn toegewezen. Gezinnen kunnen worden beïnvloed door hun centra voor vroegtijdige interventie en gemeenschapssteungroepen; besmetting via deze forums kan de servicekeuzes buiten dit onderzoek beïnvloeden en de effectgrootte verkleinen in vergelijking met onze retrospectieve gegevens. De dienstverlening wordt voor alle groepen zorgvuldig gemeten. De onderzoekers zullen onderzoeken of therapiegebruik verband houdt met de uitkomsten, mogelijk als mediator. Om aan te tonen dat therapiegebruik een mediator is voor de interventie na 18 maanden, zullen de onderzoekers beoordelen of dit een hoofd- of interactie-effect heeft op de primaire uitkomst. De onderzoekers zullen de directe en indirecte effecten van ons regressiemodel schatten wanneer er interactie tussen blootstelling en mediator aanwezig is. Om rekening te houden met mogelijke effecten van cross-over en contaminatie, zullen de onderzoekers overwegen om marginale structurele modellering uit te voeren als gevoeligheidsanalyse.