Interwencja oparta na aplikacjach na dobre samopoczucie młodzieży i odporność w Kolumbii (ShEdge-COL)

To badanie jest randomizowanym badaniem klinicznym mającego na celu ocenę skuteczności mobilnego zastosowania zdrowia psychicznego (Shadow's Edge) i drukowanego przewodnika samoświadomości (GSEA-Guide to Samoświadomości) w poprawie subiektywnej dobrostanu i emocjonalnej odporności wśród młodzieży kolumbijskiej. Badanie przeprowadzono w odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na dostępne, oparte na dowodach narzędzia zdrowia psychicznego w krajach o niskim i średnim dochodzie (LMICS), gdzie bariery strukturalne, takie jak nierówność, ubóstwo i konflikt, ograniczają dostęp do tradycyjnych usług zdrowia psychicznego. Pandemia Covid-19 dodatkowo podkreśliła potrzebę odległych, skalowalnych rozwiązań w celu rozwiązania samopoczucia emocjonalnego w populacjach młodzieżowych.

Shadow's Edge to oparte na narracji narzędzie cyfrowe opracowane przez projekt non-profit kopanie głębokiego projektu. Łączy zasady terapii narracyjnej, psychologii pozytywnej i psychologii egzystencjalnej. Poprzez pisanie podpowiedzi i kreatywnej ekspresji w postapokaliptycznym fikcyjnym otoczeniu, użytkownicy kierują się eksploracją ich emocji i budowania odporności. Środowisko gry sprzyja zaangażowaniu, umożliwiając użytkownikom odbudowę miasta zdewastowanego przez burzę-metafora osobistych przeciwności losu. Został wcześniej oceniony w różnych kontekstach, z obiecującymi wynikami promocji zdrowia psychicznego i budowania odporności wśród nastolatków.

Przewodnik po samoświadomości (GSEA), opracowany jako drukowane uzupełnienie aplikacji, zawiera społeczno-emocjonalne strategie uczenia się w celu pogłębiania refleksji. Obejmuje ustrukturyzowane ćwiczenia promujące uważność, regulację emocjonalną, ustalanie celów, empatię i umiejętności komunikacyjne. Oba narzędzia zostały dostosowane kulturowo do kontekstu kolumbijskiego między 2021 a 2022 rokiem, obejmując informacje zwrotne od lokalnych nastolatków i przywódców młodzieży.

W sumie 305 młodych ludzi wyraziło zainteresowanie badaniem poprzez otwarte połączenia rozpowszechnione przez organizacje młodzieżowe. Z nich 210 spełniło kryteria kwalifikowalności i zostało losowo losowo w trzech grupach przy użyciu pakietu randomizer w R. Kryteria kwalifikowalności obejmowały od 18 do 22 lat, mieszkanie w Kolumbii przez co najmniej 6 miesięcy i nie będąc regularnymi użytkownikami gier wideo (w oparciu o wytyczne od deweloperów aplikacji, którzy wskazali, że tacy użytkownicy mogą mieć niższe zaangażowanie w oparte na narzędzia narracji). Uczestnicy z wcześniejszym doświadczeniem korzystania z Edge Shadow zostali wykluczeni. Ostatnia próbka obejmowała 184 uczestników.

Grupy zostały ustrukturyzowane w następujący sposób:

Grupa aplikacji: Uczestnicy używali tylko Edge Shadow.

App + Grupa przewodnika: Uczestnicy używali Edge Shadow's Edge i zakończyli ćwiczenia z GSEA.

Grupa kontrolna (Lista oczekujących): Uczestnicy otrzymali opóźniony dostęp do obu narzędzi po drugim pomiaru wyjściowym.

Dane zebrano za pomocą trzech sprawdzonych instrumentów:

• WHO-5 WSPÓŁCZESKI (CAMPO-ARIAS i in., 2015-walidacja kolumbijska): mierzy subiektywne samopoczucie w ciągu ostatnich dwóch tygodni przy użyciu pięciu pozycji w skali Likerta.
• Skrócona skala odporności (ucho) (Rodríguez-Rey i in., 2016-Hiszpańska walidacja): sześciopunktowa skala oceniająca postrzeganą odporność.
• Skrócona sprężysta skala radzenia sobie (EAAR) (Trejos-Herrera i in., 2023-walidacja kolumbijska): czteropunktowa skala mierząca sprężyste zachowania radzenia sobie.

Pomiary wykonano osobiście na początku i po 4 i 8 tygodniach dla grup interwencyjnych. Grupę kontrolną oceniono czterokrotnie: dwa razy przed uzyskaniem dostępu do narzędzi i dwa razy później. Wszystkie instrumenty zostały podane w druku. Zgodność z użyciem aplikacji była monitorowana za pośrednictwem codziennych cyfrowych dzienników postępów i danych dotyczących wykorzystania zaplecza połączonych z anonimowymi kodami. Uczestnicy byli zachęcani do korzystania z aplikacji przez co najmniej 20 minut dziennie.

Analizę statystyczną przeprowadzono przy użyciu modeli regresji efektów mieszanych w R, kontrolując przypisanie grupy, wiek, płeć i liczbę słów zapisanych w dzienniku aplikacji (używane jako proxy do zaangażowania). Analiza miała na celu określenie zmian w czasie w każdej miarę wyniku, a także różnice między grupami.