Opieka społeczna dla nastolatków z mniejszości z ADHD: poprawa wierności dzięki nadzorowi wspomaganemu przez uczenie maszynowe i sprzężeniu zwrotnym wierności.

Y02 tego badania jest małym (N=72) badaniem klinicznym fazy 1/fazy 2 interwencji superwizyjnej mającej na celu poprawę wierności leczenia przez terapeutę i późniejszych wyników świadczenia usług. Projekt równoległy obejmuje losowe przydzielanie kwalifikujących się i wyrażających zgodę pacjentów w trzech agencjach społecznościowych do dwóch ramion interwencji aktywnego nadzoru (LC4S lub ESAU) przy użyciu strategii randomizacji z permutowanymi blokami, która uwzględnia agencję. Uczestnicy otrzymają interwencje behawioralne od personelu agencji społecznościowej, a wykorzystanie ich usług będzie śledzone za pomocą elektronicznej dokumentacji medycznej projektu i agencji. Terapeuci z agencji i superwizorzy również będą uczestnikami tego badania. Terapeuci zostaną losowo przydzieleni do otrzymania LC4S lub ESAU od swojego przełożonego (podwójna randomizacja) przy użyciu strategii blokowej randomizacji uwzględniającej miejsce. Superwizorzy będą stosować oba warunki nadzoru w tej próbie; jednak badacze będą systematycznie oceniać zanieczyszczenia, aby ocenić, czy ten projekt jest odpowiedni dla przyszłego R01.

Aby zminimalizować uprzedzenia, młodzież i rodzice nie będą informowani o grupie, do której zostali przydzieleni. Jednak pełne maskowanie terapeutów i superwizorów nie jest możliwe w tym badaniu, ponieważ zarówno superwizorzy, jak i terapeuci będą wiedzieć, czy uczestniczą w superwizji wspomaganej technologią, czy w standardowych czynnościach superwizyjnych ze względu na charakter tych warunków. Jednak główny badacz zaślepi terapeutów i superwizorów na nasze hipotezy badawcze i charakter miar wyniku, aby zminimalizować stronniczość w badaniu. Wiele z tych środków będzie miało charakter obserwacyjny i obiektywny (tj. zapisy terapii, nagrania dźwiękowe terapii), co powinno zredukować stronniczość wynikającą z samoopisów. Badacze ocenią również, czy istnieją efekty grupowe na trafność samoopisu terapeuty. Wszystkie interwencje będą przeprowadzane przez personel agencji, od którego nie będzie wymagane przestrzeganie protokołów przeprowadzania interwencji, ponieważ wynikiem tego badania jest stopień, w jakim terapeuci agencji przestrzegają procedur interwencyjnych zgodnie ze wskazówkami dostarczonymi przez ich przełożonych. Oceny badań będą przeprowadzane elektronicznie za pośrednictwem Care4, a gromadzenie danych będzie nadzorowane przez personel badawczy.

Każda miara wierności zostanie przeanalizowana przy użyciu oddzielnego modelu mieszanego/wzrostu (Duncan i in., 1999). W tym projekcie sesje terapeutyczne (poziom 1) są zagnieżdżone w nastolatkach (poziom 2), które są zagnieżdżone w terapeutach (poziom 3). Każdy nastolatek uczestniczy w maksymalnie 10 sesjach; każdy terapeuta leczy 3 nastolatków. Przełożeni służą jako dodatkowy wyższy poziom, ale przy tak małej liczbie przełożonych (około 6) zostanie to rozwiązane poprzez uwzględnienie fikcyjnych zmiennych predykcyjnych reprezentujących przełożonych. Bezpośredni wpływ LC4S w porównaniu z ESAU na punkt przecięcia i nachylenie wierności zostanie przetestowany dla każdego wyniku wierności (patrz Tabela 3). Z czasem wyśrodkowanym na pierwszej sesji, punkt przecięcia odzwierciedla początkową wierność dla warunku ESAU, efekt grupowy odzwierciedla początkową różnicę wierności między ESAU i LC4S, efekt czasowy odzwierciedla liniową zmianę wierności w czasie dla warunku ESAU, a interakcja czasu i grupy odzwierciedla różnicę między ESAU i LC4S w liniowej zmianie wierności w czasie. W ramach R34, in oszacuje korelację wewnątrzklasową (ICC) i efekt projektowy efektu grupowania terapeuty i superwizora na wynik, aby określić zakres, w jakim dodatkowe grupowanie będzie potrzebne w przyszłym R01. ICC waha się od 0 do 1, przy czym większe wartości odzwierciedlają większy odsetek wariancji na wyższych poziomach (tutaj raczej terapeuta i superwizor niż nastolatek). Badacze przetestują również nachylenia liniowe i nieliniowe, aby ustalić oczekiwany kształt LGCA w przyszłym R01. Czas do osiągnięcia kompetencji terapeuty MI, proporcja EBT dostarczonego do 10. sesji oraz liczba sesji i dni do zakończenia EBT będą modelowane za pomocą regresji (liniowej, logistycznej lub Poissona w zależności od rozkładu wynikowych zmiennych) z grupą jako urządzenie prognozujące. Dokładność samoopisu terapeuty zostanie przeanalizowana za pomocą regresji wielomianowej (Laird i LaFleur, 2013).

Korzystając z pakietu R powerlmm, badacze oszacowali, że wynosi ona 0,8 moc wykrywania dużych efektów (d = 0,8) reprezentujących różnice grupowe na poziomie młodzieży (poziom 2); badacze mają 0,4 moc wykrywania średnich efektów (d = 0,5) reprezentujących różnice między grupami na poziomie młodzieży. Nasze hipotezy dotyczą jednak przede wszystkim poziomu terapeuty (poziom 3), który ma mniej jednostek (tj. 12 terapeutów na warunek w porównaniu z 36 nastolatkami na warunek). W związku z tym zostaną oszacowane miary efektów zarówno na poziomie nastolatka, jak i na poziomie terapeuty. Aby uzyskać moc do obliczenia ICC, badacze wykorzystali pakiet ICC.Sample.Size R oparty na Zou (2012). Przy wielkości próby 72 uczestników, 10 obserwacjach na uczestnika, alfa równym 0,05 i dwustronnemu testowi, badacze mają ponad 0,9 moc wykrywa ICC 0,2. Wartości ICC dla danych przekrojowych, takich jak dzieci w klasach, wynoszą około 0,2 (Hedges i Hedberg, 2007). Badacze oczekują w tym badaniu doskonałej precyzji szacowania wartości ICC.