ConnectEd: um estudo randomizado controlado conectando-se por meio de treinamento educacional (ConnectEd)

As taxas de violência sexual (SV) ou violência no namoro (DV) permanecem altas entre estudantes universitários (22% no ano passado para universitárias). O consumo excessivo de álcool ocorre comumente (25% dos universitários relatam consumo excessivo de álcool no último mês) e é um forte preditor de risco sexual e vitimização e perpetração de violência. Dadas as conexões entre o risco de SV/DV e o uso e abuso de álcool, muitos defendem a programação de prevenção para abordar conjuntamente o SV/DV e o abuso de álcool. As intervenções de observadores, reconhecidas como estratégias promissoras de prevenção da violência, são únicas no envolvimento de todos os membros da comunidade para 1) reconhecer situações que podem se tornar violentas e 2) aprender a intervir com segurança e eficácia para reduzir o risco de violência. Com base em sua promessa, a Lei de Eliminação da Violência Sexual no Campus (SaVE) agora exige que todas as faculdades com financiamento público forneçam intervenção de espectadores na esperança de reduzir a violência sexual. Nenhum estudo de intervenção randomizado comparou as intervenções de espectadores focadas exclusivamente na prevenção de SV/DV com aquelas que abordam adicionalmente a prevenção do abuso de álcool no contexto de espectadores. Propomos um ensaio experimental na Universidade de Kentucky (Reino Unido), um líder reconhecido nacionalmente no tratamento da violência sexual por meio de programas de intervenção de espectadores. O objetivo deste estudo de intervenção randomizado é avaliar a eficácia relativa dos elementos de treinamento do espectador. Neste estudo, serão randomizados para um dos seguintes: 1) Treinamento de espectador on-line (Haven), 2) Treinamento on-line de abuso de substâncias (AlcoholEdu), 3) Treinamento de espectador pessoal (treinamento intensivo Green Dot) ou 4) Treinamento individual Pessoa Espectador/Treinamento de Abuso de Substâncias (ConnectEd). Objetivo 1: Avaliar métodos para capturar comportamentos e difusão de treinamento por meio de comunicações de mídia social (por exemplo, Facebook, Twitter, Instagram). Objetivo 2: Determinar a eficácia relativa das três condições de treinamento do espectador para a) aumentar a eficácia e os comportamentos do espectador por domínio (abuso de álcool e prevenção da violência), b) reduzir a aceitação de SV/DV, o papel do álcool na sexualidade e o uso/abuso de álcool , e c) reduzir comportamentos de risco por domínios de comportamento sexual e uso ou abuso de álcool. Objetivo 3: Determinar o custo relativo da implementação de abordagens de observadores e sua relação custo-benefício. Desenho: Estudantes de graduação do Reino Unido serão recrutados e randomizados para uma das quatro condições e acompanhados por 9 meses, um ano acadêmico (n=4000, total de coortes de 2 anos acadêmicos). Uma abordagem de método misto será usada para medir a fidelidade e os custos da intervenção ao longo do tempo e por condição. Usando o projeto mais rigoroso disponível, procuramos gerar uma nova compreensão de como as novas abordagens de intervenção do espectador funcionam para reduzir não apenas comportamentos de risco de SV/DV, mas também reduzir o abuso de álcool.

Os alunos que entrarem serão convidados a participar de um estudo randomizado para testar a eficácia do programa de espectadores. Aqueles que consentirem em participar do estudo serão randomizados para uma das quatro condições. Essas condições incluem:

1. Treinamento intensivo de prevenção de violência sexual baseado em espectador Green Dot (GreenDot);
2. Treinamento Intensivo de Espectadores Green Dot presencial combinado com Treinamento de Prevenção de Abuso de Substâncias (WellAware);
3. Treinamento de Prevenção de Violência Sexual Baseado em Espectadores Online (Haven) e;
4. Treinamento on-line sobre abuso de substâncias (AlcoholEdu).

Todos os novos alunos (17-24) que concordarem em participar do estudo serão convidados a preencher as pesquisas na linha de base (antes do treinamento) e no final dos semestres de outono e primavera. Além disso, os alunos serão solicitados a preencher micro-pesquisas usando o aplicativo myUK.

O recrutamento de alunos será realizado quando os alunos entrarem no Reino Unido durante a orientação de verão (junho e julho). Prevemos que 45-50% dos alunos concordarão em estudar a participação e fornecer dados; portanto, espera-se que nosso grupo final de participantes seja composto por 4.000 participantes dos anos acadêmicos de 2016 e 2017.

As variáveis ​​contínuas serão resumidas com estatísticas descritivas (n, média, desvio padrão, mediana, primeiro e terceiro quartis, e min e max); variáveis ​​categóricas serão descritas com contagens e porcentagens. As pontuações de mudança e as pontuações de mudança percentual serão calculadas a partir da linha de base (antes do início do primeiro ano acadêmico), bem como do final do outono até a primavera de cada ano acadêmico. Resumos numéricos e gráficos serão fornecidos em geral, por subpopulação dentro das comunidades universitárias (por exemplo, por gênero, atração sexual, fraternidade/irmandade ou associação de equipe atlética) e, mais importante, por condição de treinamento. Comparações simples de grupos serão feitas usando ANOVA para variáveis ​​contínuas e testes qui-quadrado para resultados categóricos. As comparações entre os grupos serão realizadas de forma aleatória; comparações simples de variáveis ​​contínuas entre os grupos serão realizadas por meio de ANOVA e testes qui-quadrado de independência para variáveis ​​categóricas. Embora os grupos sejam atribuídos aleatoriamente, potenciais fatores de confusão serão examinados com análises bivariadas e as comparações que requerem ajuste de covariáveis ​​usarão modelagem de regressão (por exemplo, ANCOVA, regressão logística). Análises planejadas de subgrupos incluem análises por grupo de gênero, por atração sexual, por participação na vida grega. Estes também serão conduzidos como randomizados e recebidos. A modificação do efeito também será avaliada pela inclusão de interações em modelos de regressão (modelos lineares, logísticos e mistos, dependendo dos resultados e da presença de medidas longitudinais). SAS v9.4 será usado para todo o gerenciamento de dados e análise estatística; um nível de significância de 0,01 será usado para todos os testes estatísticos.