Op deugden gebaseerde versus cognitieve gedragsinterventies bij patiënten met chronische medische aandoeningen

Momenteel zijn er verschillende effectieve interventies om het welzijn te vergroten, zoals cognitieve gedragstherapie (CGT), die zich richt op het verminderen van tekorten, en op deugden gebaseerde interventies (VBI), die zich richten op het aanmoedigen van acties die het welzijn bevorderen. Er is echter weinig onderzoek naar de mechanismen waarmee deze interventies werken. Het doel van deze studie is om de specifieke en gemeenschappelijke veranderingsmechanismen van twee actieve behandelingen (CGT en VBI) voor het verhogen van het welzijn bij patiënten met chronische ziekten te analyseren. Deze populatie zal worden gebruikt vanwege hun lage welzijnsniveau in vergelijking met de algemene bevolking. Er zal een gerandomiseerde gecontroleerde studie worden uitgevoerd, met twee experimentele condities (VBI en CGT) en vier beoordelingsmomenten (pre- en post-interventie, en follow-up na 6 en 12 maanden). We zullen in de eerste plaats welzijn, angst, depressie, mechanismen beoordelen die specifiek zijn voor elke interventie (bijvoorbeeld disfunctionele gedachten bij CGT, gebruik van sterke punten bij VBI) en mechanismen die gemeenschappelijk zijn voor psychologische interventies (bijvoorbeeld vertrouwen in de behandeling). Eerst worden deelnemers gescreend op geschiktheid volgens de inclusie-/uitsluitingscriteria. Ten tweede worden de in aanmerking komende deelnemers gerandomiseerd naar een CGT- of VBI-aandoening en worden basismetingen uitgevoerd. Ten derde krijgen deelnemers gedurende 9 weken de kerninterventie. Ten slotte voltooien de deelnemers de maatregelen na de behandeling en 6 en 12 maanden later. Tijdens de behandeling zullen ze dagelijks enkele vragen beantwoorden om het welzijn en de welzijnscompetenties te beoordelen met behulp van Ecological Momentary Assessment (EMA). De hypothesen zijn: (1) zowel deelnemers aan de CGT- als de VBI-conditie zullen hun welzijnsniveau verhogen en de veranderingen zullen worden gemedieerd door de specifieke mechanismen van elke interventie; (2) enkele van de veranderingen in het welzijn die kunnen optreden Het bestaan ​​van beide interventies zal worden verklaard door de gemeenschappelijke factoren, (3) al deze veranderingen zullen worden gemodereerd door basisniveaus van angst, depressie en welzijn, en (4) zowel deelnemers aan de CGT- als de VBI-condities zullen de niveaus van angst, depressie en welzijn verminderen. angst en depressie. Het onderzoek zal worden uitgevoerd volgens de principes die zijn vastgelegd in de Verklaring van Helsinki.

Analyseplan:

Er werd een gemengde aanpak tussen kwantitatieve en kwalitatieve methoden toegepast. Wat de kwantitatieve methoden betreft, zullen verschillen tussen groepen in demografische gegevens en andere klinische variabelen worden getest met T-tests voor continue variabelen en χ2-tests voor categorische variabelen. Aannames zullen worden getest en, als ze niet kloppen, zullen niet-parametrische en robuuste alternatieven worden toegepast. Relaties tussen continue variabelen worden gescreend en getest op verschillen tussen groepen. Bovendien zal de betrouwbaarheid van zelfrapportagevariabelen worden beoordeeld om goede psychometrische eigenschappen te garanderen.

Om de impact van VBI en CGT in de loop van de tijd te testen, zal een tweezijdige gemengde analyse van covariantie (ANCOVA's) worden geïmplementeerd (groep als variabele tussen proefpersonen, tijd als variabele binnen proefpersonen). Hoofd- en interactie-effecten zullen worden geschat, samen met post-hoc tests met correctie van type I-fouten (Bonferroni en Šidák) en geschatte marginale gemiddelden met een betrouwbaarheidsinterval van 95%. Aannames voor ANCOVA zullen worden getest en correcties zullen worden geïmplementeerd als deze niet worden nageleefd. Alle contrasten tellen mee, met effectgroottes en 95% betrouwbaarheidsintervallen. Uitval en andere ontbrekende gegevenspatronen zullen worden beoordeeld. Meer concreet zal het deel van de ontbrekende gegevens worden gescreend en tussen groepen worden vergeleken. Als er relevante of niet-negeerbare ontbrekende gegevens worden gevonden, wordt meervoudige imputatie van ontbrekende gegevens toegepast. Meer concreet zal er een strategie op meerdere niveaus worden geïmplementeerd. Voorspellers worden geselecteerd op basis van hun ontwerp en door bij elke uitkomst een relevante hoeveelheid variantie te delen. Daarnaast zal een gevoeligheidsanalyse worden geïmplementeerd om de robuustheid van imputatiemodellen te testen. Om de impact van de steekproefomvang te schatten, tellen alle analyses mee. Een gevoeligheidsanalyse wordt uitgevoerd met een kracht van 90% en een betrouwbaarheid van 95% met behulp van G*Power 3.1.

Om potentiële veranderingsmechanismen in elk programma te analyseren, zullen structurele vergelijkingsmodellen (SEM) worden geïmplementeerd. Verschilscores tussen tijdstippen (post - pre-interventie en follow-ups - pre-interventie) zullen worden berekend en geïmplementeerd als uitkomsten. Volgens ons raamwerk zullen een reeks voorstellen van mechanismen worden ontwikkeld als theoretische modellen voor de SEM. Aangezien de meeste of alle variabelen continu zullen zijn, zal Maximum Likelihood Robust worden gebruikt als schattingsmethode, samen met robuuste standaardfouten van schattingen (dit maakt onbevooroordeelde schattingen mogelijk op basis van afwijkingen van de normaliteit). Ontbrekende gegevens worden behandeld met de Full-Information Maximum Likelihood-methode. De geschiktheid wordt beoordeeld aan de hand van in de literatuur aanbevolen indices en drempelwaarden. Vanwege de in ons raamwerk aanwezige bemiddelingen zullen indirecte effecten worden geschat met behulp van bootstraptechnieken. Daarnaast zal een correctie voor meervoudig testen worden toegepast vanwege het voorstellen van verschillende theoretische modellen. Een poweranalyse onthulde met 90% power, 95% betrouwbaarheid en 210 vrijheidsgraden (20 variabelen), een minimale steekproefomvang van n = 100 die onderscheid kon maken tussen een populatie RMSEA = 0,5 met een alternatieve RMSEA = 0,08. Indien beschikbaar zal de steekproefomvang echter worden vergroot.

Om de EMA-scores te analyseren zullen longitudinale modellen op meerdere niveaus worden geïmplementeerd. Meer concreet: de specifieke tijd van beoordeling, genest in de totale tijden (vóór, na en follow-ups), genest in individuen en vervolgens genest in groepen (VBI of CBT). Beschikbare modellen zullen worden gescreend (bijvoorbeeld cross-lagged groeimodellering, GIMME-modellen, dynamische SEM) en gebruikt.

Beschrijvende tests, bivariate tests en ANCOVA's zullen worden geschat met JASP, terwijl SEM- en EMA-analyses zullen worden geschat met de R-omgeving. Specifieke pakketten zijn lavaan, lme4 en EMAtools.

Wat de kwalitatieve methoden betreft, zullen semi-gestructureerde interviews worden geïmplementeerd met een inductief perspectief om te zoeken naar onderliggende categorieën voor de antwoorden van deelnemers. Thematische analyse zal worden gebruikt als raamwerk om deze categorieën te lokaliseren en te beschrijven. Twee leden van het team zullen de thematische analyse in de volgende fasen ontwikkelen: (1) het lezen en herlezen van open antwoorden en het beschrijven van algemene ideeën; (2) genereren van eerste codes door alle relevante mondelinge informatie over onderzoeksvragen te extraheren, een korte beschrijving of code toe te kennen en deze in een tabel toe te wijzen; (3) het organiseren van de codes bij het zoeken naar thema's; (4) de voorgestelde thema's beoordelen, gericht op homogeniteit en specificiteit van de inhoud, en ervoor zorgen dat eenheden van verbale betekenis adequaat vertegenwoordigd zijn in de thema's; (5) definitie en beschrijving van thema's.