Krótka interwencja dostosowana kulturowo dla intensywnie pijących latynosów (Project Valor)

Niedostosowana krótka interwencja motywacyjna: Podstawowe elementy NA-BMI są zgodne z podejściem MI skoncentrowanym na osobie i obejmują 1) udzielanie spersonalizowanej informacji zwrotnej na podstawie wyników badań przesiewowych i oceny wyjściowej; 2) zbadanie równowagi decyzyjnej (za i przeciw) używania alkoholu z perspektywy pacjenta; 3) budowanie motywacji do zmiany poprzez ocenę i omówienie samoopisu pacjentów na temat poziomu ważności, pewności siebie i gotowości do zmiany picia; 4) wzmacnianie zaangażowania w zmianę poprzez zbadanie opcji pacjenta dotyczących zmiany i opracowanie planu zmiany, jeśli jest to wskazane lub pożądane; oraz 5) zapewnianie skierowań na formalne leczenie problemów alkoholowych i innych zasobów społeczności. NA-BMI nie będzie konkretnie ukierunkowany na ryzyko kulturowe lub czynniki ochronne poza normalnym dostosowaniem, które może wystąpić w standardowym BMI, jak opisano w aktualnej literaturze. W przypadku NA-BMI spersonalizowane informacje zwrotne będą oparte na normach picia i częstotliwości problemów alkoholowych w ogólnej populacji USA.

Krótka interwencja motywacyjna dostosowana kulturowo: CA-BMI jest również zgodna z podstawowymi zasadami MI i praktyką BMI. W CA-BMI podstawowe składniki NA-BMI są przystosowane do kulturowej odpowiedzi na unikalne czynniki ryzyka (stres akulturacyjny) i czynniki ochronne (rodzinność) związane z intensywnym piciem, problemami alkoholowymi, poszukiwaniem pomocy i wykorzystaniem leczenia wśród Latynosów. Należy zauważyć, że CA-BMI wykracza daleko poza wszelkie modyfikacje, które mogą wystąpić w NA-BMI, poprzez ukierunkowanie na czynniki, które są ważnymi predyktorami picia wśród Latynosów. W szczególności istnieją dwie podstawowe adaptacje CA-BMI:

1. CA-BMI obejmie ocenę i spersonalizowaną informację zwrotną na temat wpływu stresu akulturacyjnego na picie, aby zmniejszyć pokusę picia i zwiększyć pewność siebie, aby uniknąć picia. W szczególności uczestnicy otrzymają informacje zwrotne na temat rodzajów i intensywności stresu akulturacyjnego, którego mogą doświadczać (np. unikać picia.
2. CA-BMI zintegruje również rodzinę i społeczność jako przyczyny zmian i czynniki zmiany zachowania, biorąc pod uwagę wpływ picia, plany zmiany zachowań związanych z piciem i zaangażowanie w zachowania związane z poszukiwaniem pomocy. Następujące metody opracowane przez Lee i in. (2011) oraz Anez i in. (2008), konsultanci grantu, badacze włączą dyskusję na temat tego, w jaki sposób kontekst społeczny i dynamika rodziny są powiązane z piciem.

Modyfikacje te skutkują interwencją dostosowaną kulturowo, która zasadniczo różni się pod względem treści i celu (np. głębokie zmiany strukturalne) od interwencji nieprzystosowanej, przy jednoczesnym zachowaniu spójności z wywiadem motywującym i jego zastosowaniem w krótkiej interwencji alkoholowej. Zgodnie z dwoma centralnymi adaptacjami, badacze przewidują, że potencjalnymi mediatorami lub mechanizmami zmiany zachowania specyficznymi dla CA-BMI są 1) pokusa picia i pewność siebie, aby unikać picia oraz 2) zwiększone wsparcie ze strony rodziny i przyjaciół w ogóle, jak również specyficzne wsparcie w zmianie zachowań związanych z piciem i szukaniu leczenia. Wreszcie, badacze ocenią również definicję wykorzystania leczenia, która jest bardziej wszechstronna niż w poprzednim badaniu badaczy, w którym oceniano stosowanie formalnego leczenia uzależnień w warunkach szpitalnych i ambulatoryjnych oraz uczęszczanie do grup samopomocy, takich jak Anonimowi Alkoholicy (Field, et al. al., 2010). W bieżącym badaniu badacze ocenią zaangażowanie w formalne sieci leczenia, a także nieformalne poszukiwanie pomocy powszechne wśród Latynosów (np. szukanie pomocy u rodziny, przywódców religijnych lub szanowanych starszych w społeczności).

Analizy statystyczne Analizy wstępne: Przeprowadzone zostaną standardowe badania wartości odstających, rozkładu danych i wewnętrznej spójności miar. W przypadku modeli mieszanych badacze ocenią jednorodność błędu i normalność reszt na wszystkich poziomach modelu, przetestują wielowymiarową normalność efektów losowych, zbadają liniowość i zidentyfikują wartości odstające. W przypadku modeli równań strukturalnych (SEM) badacze będą postępować zgodnie z wytycznymi dotyczącymi najlepszych praktyk przedstawionymi przez Boomsmę (2000) w zakresie analizowania i raportowania modeli SEM. Badacze porównają również grupy pod kątem wszystkich zmiennych demograficznych i zmiennych wstępnych, aby ocenić, czy randomizacja dała równoważne grupy; w przypadku zmiennych nierównoważnych zmienne te zostaną uwzględnione w modelach jako współzmienne.

Analiza danych dla celu szczegółowego 1: Analizy mające na celu zbadanie różnic między grupami w zakresie problemów alkoholowych i wykorzystania leczenia będą wykorzystywać modele współczynników losowych (Raudenbush i Bryk, 2002; Singer i Willett, 2003). Badacze skonstruują modele podłużne, stosując następującą sekwencję kroków analitycznych zalecanych przez Singera i Willetta (2003): 1) zbadają empiryczne wykresy wzrostu; 2) dopasować model środków bezwarunkowych; 3) dopasować bezwarunkowy liniowy model wzrostu; 4) dopasować bezwarunkowy model nieliniowy (np. model częściowy); 5) określić najlepszy model zmiany podłużnej, porównując modele w poprzednich dwóch krokach z wykorzystaniem kryterium informacyjnego Akaike (AIC); (f) wybrać najbardziej odpowiednią strukturę kowariancji błędu przy użyciu AIC; oraz 6) dodać predyktory poziomu 2 (np. warunki interwencji). Modele wyników binarnych (np. wykorzystanie leczenia) będą wykorzystywać uogólnione liniowe modele efektów mieszanych, przy założeniu rozkładu binarnego z funkcją łącza logistycznego.

Analiza danych dla celu szczegółowego 2: Potencjalni moderatorzy zostaną zbadani poprzez skonstruowanie warunków interakcji między leczeniem a zmiennymi moderatora a priori (np. 1991).

W przypadku istotnej interakcji, która wskazuje na moderację, badacze będą badać metody relacji odpowiednie dla modeli wielopoziomowych (Bauer i Curran, 2005).

Analiza mediacji zostanie przeprowadzona przy użyciu struktury krzywej wzrostu zaimplementowanej w SEM. Modele zostaną skonstruowane poprzez najpierw dopasowanie modeli wzrostu do mediatorów i wyników, a następnie dopasowanie mediacyjnych modeli wzrostu. Badacze będą postępować zgodnie z tą samą sekwencją opisaną powyżej, aby ustalić najlepszy model zmiany podłużnej dla Celu 1. Utajone modele wzrostu będą składać się z co najmniej dwóch ukrytych czynników; jeden czynnik będzie reprezentował stan początkowy, a jeden lub więcej czynników będzie reprezentować tempo wzrostu zmiennej, przy czym więcej niż jeden czynnik będzie wymagany w przypadku zmiany nieliniowej (np. wyraz kwadratowy). Mediacja zostanie zbadana zgodnie z zaleceniami MacKinnona (2008) dotyczącymi oceny mediacji w kontekście modeli wzrostu. Czynnik wzrostu mediatora zostanie poddany regresji na podstawie początkowego statusu mediatora, wyniku i grupy interwencyjnej. Znaczący efekt dla grupy interwencyjnej ustanawia relację między grupą interwencyjną a mediatorem, kontrolując podstawowe poziomy mediatora i wynik. Następnie czynnik wzrostu zostanie poddany regresji na początkowy status mediatora, wynik, nachylenie mediatora i grupę interwencyjną. Znaczący wpływ czynnika wzrostu mediatora ustanawia związek między zmianą mediatora a zmianą wyniku, kontrolując wyjściowe poziomy mediatorów i wynik.

Analiza danych dla Celu 3: Odpowiedzi dotyczące zadowolenia pacjentów i interwencjonistów oraz ocena współpracy roboczej zostaną zebrane w formie zbiorczej. Dla pacjentów i interwencjonistów raportowana będzie częstość odpowiedzi na poszczególne pozycje. Podobnie wyniki skali dla pacjentów i świadczeniodawców zostaną zgłoszone przy użyciu średnich i odchyleń standardowych. Porównanie odpowiedzi pacjentów i interwencjonisty zostanie dokonane za pomocą chi-kwadrat w przypadku danych częstościowych oraz testów t-testów w przypadku wyników skali. Gotowość organizacyjna zostanie oceniona za pomocą schematu pretest-posttest. Analiza porównania pretest-posttest będzie wykorzystywać analizę kowariancji lub ANCOVA. W tym nierandomizowanym projekcie głównym celem ANCOVA jest dostosowanie średnich po teście do różnic między grupami w teście wstępnym, ponieważ takie różnice prawdopodobnie wystąpią. Celem wykorzystania wyników testu wstępnego jako współzmiennej w ANCOVA z projektem testu wstępnego i posttestowego jest (a) zmniejszenie wariancji błędu i (b) wyeliminowanie systematycznego błędu systematycznego.