Teleterapia em crianças surdas e com deficiência auditiva

210 crianças de 0 a 27 meses com perda auditiva permanente confirmada serão recrutadas em clínicas de otorrinolaringologia/audiologia em vários hospitais pediátricos. Todos prestam cuidados a uma população D/HH amplamente diversificada devido às disparidades de interesse. As crianças que chegam às clínicas de Otorrinolaringologia/Audiologia serão avaliadas quanto à elegibilidade. Assim que a elegibilidade for confirmada, a inscrição será oferecida. Uma vez inscritos, todos os grupos serão submetidos a avaliações abrangentes de fala, linguagem e qualidade de vida no início do estudo e a cada 9 meses a partir de então em cada local. As avaliações incluirão medidas de linguagem, fala, vocabulário, qualidade de vida relacionada à audição, autoeficácia dos pais e benefício da intervenção precoce. Os investigadores medirão adicionalmente a utilização da terapia e as características demográficas e clínicas iniciais.

As crianças serão alocadas em um dos três braços de estudo a seguir: 1) Low-UC (crianças de baixa renda, randomizadas para receber cuidados habituais); 2) Baixo TT (crianças de baixa renda, randomizadas para receber Cuidados Usuais mais Acesso à Teleterapia Suplementar) e; 3) High-UC (crianças de maior renda, recebendo cuidados habituais). O grupo Low-TT receberá um curso de teleterapia de 18 meses em sua casa.

O objetivo geral deste estudo é saber se melhorar o acesso à teleterapia para crianças com D/HH pode reduzir as disparidades nos resultados de linguagem. O envolvimento contínuo com os conselheiros dos pais e das partes interessadas ocorrerá ao longo do estudo para garantir a centralização no paciente e o potencial de disseminação.

Objetivo Específico 1:Análise Primária I

Dados demográficos e outros dados de base, incluindo dados de características familiares, serão listados e resumidos descritivamente pelo braço de tratamento. Os dados categóricos serão apresentados como frequências e porcentagens. Para dados contínuos serão apresentados média, desvio padrão, mediana, intervalo interquartil, mínimo e máximo. O conjunto completo de análise (FAS) compreende todas as crianças às quais o tratamento experimental foi atribuído por randomização. De acordo com o princípio da intenção de tratar, a análise será concluída com base no braço de tratamento e nos estratos aos quais as crianças são atribuídas através do procedimento de randomização.

O objetivo principal deste estudo é comparar a compreensão auditiva (CA) aos 18 meses para crianças de baixa renda recebendo TT versus UC. As seguintes hipóteses estatísticas serão testadas para abordar o objetivo primário: Ho: θ1 = 0 vs. HA: θ1 ≠ 0 onde θ1 é a diferença entre Low-TT e Low-UC aos 18 meses. A análise primária para testar esta hipótese e comparar os dois braços de tratamento consistirá em um teste t gerado a partir de um modelo de regressão linear do endpoint primário, AC, ajustado para fatores de estratificação. Será calculada a diferença entre os tratamentos, juntamente com seu IC de 95%. Um total de 140 crianças de baixa renda precisarão ser randomizadas 1:1 (70 por braço) para TT ou UC para atingir 90% de poder estatístico para detectar um tamanho de efeito de 0,75 (estimado a partir da Tabela 1 usando seguro público como proxy para renda assumindo um desvio padrão comum de 21,3 e diferença de 16: 87 vs. 71, assumindo uma diferença menor) do endpoint primário: PLS-5 AC aos 18 meses. Este tamanho de amostra foi ajustado para o abandono de 20% e fator de inflação de variância de 0,1 (50/(1-0,1) para contabilizar os fatores ajustados no modelo (coeficiente de correlação múltipla quadrada de 0,1). Este cálculo foi baseado em um teste t de duas amostras assumindo variâncias iguais (assumindo o maior dos dois desvios padrão de 21,3 na Tabela 1) e um nível alfa bilateral de 0,017 (Bonferroni ajustado: 0,05/3 hipóteses co-primárias ).

Objetivo Específico 1: Análise Primária II e III

Embora a questão principal deste estudo seja abordar se a teleterapia melhora os resultados linguísticos e o acesso a serviços especializados para famílias desfavorecidas, os investigadores também pretendem estudar se a teleterapia pode preencher a lacuna nos resultados linguísticos entre famílias de baixa e alta renda. Um estudo de coorte não randomizado de famílias com rendimentos mais elevados (mas mantendo-os como uma comparação adicional) justifica-se dado que as famílias com rendimentos mais elevados provavelmente terão acesso a serviços suplementares, se desejado, quer as crianças estejam no estudo ou não. Os investigadores acumularão pacientes de maior renda paralelamente ao ECR de crianças de baixa renda. Portanto, é importante testar as hipóteses estatísticas: Ho: θ2 = 0 vs. HA: θ2 ≠ 0 onde θ2 é a diferença aos 18 meses em AC entre crianças de baixa renda que recebem TT e crianças de maior renda que recebem UC; e Ho: θ3 = 0 vs. HA: θ3 ≠ 0 onde θ3 é a diferença aos 18 meses em AC entre crianças de baixa renda que recebem UC e crianças de maior renda que recebem UC.

As crianças de renda mais alta serão comparadas em termos de nível de audição e locais de matrícula. Para estas últimas comparações, as variáveis ​​de controle também consistirão em características basais conhecidas por estarem associadas à CA, que inclui atributos clínicos e disparidades demográficas, e as diferenças potenciais serão avaliadas por meio de testes pareados. Para avaliar se as trajetórias de resultados diferem por grupo de estudo, os investigadores usarão análises de regressão linear de efeitos mistos (para resultados contínuos) e logística (para resultados secundários dicotômicos). Os investigadores modelarão trajetórias de maneira flexível, testando se a inclusão de termos quadráticos ou cúbicos para o tempo (até 3 visitas: linha de base, 9 meses e 18 meses) ou inclinações aleatórias para indivíduos melhoram o ajuste do modelo e os incluem se indicado por um significativo (P <0,05) teste de razão de verossimilhança. A diferença geral será avaliada usando um teste F e um teste t pós-estimativa no SAS v 9.4. Os investigadores também explorarão a taxa de mudança das pontuações ao longo do tempo. Todos os resultados secundários serão avaliados usando esta abordagem de modelagem mista, incluindo resultados de QV. Os investigadores também avaliarão o ajuste do modelo (por exemplo, resíduos) e avaliarão se a transformação dos resultados (por exemplo, transformações logarítmicas) fornece o melhor ajuste. Para contabilizar a correspondência, os investigadores também incluirão um efeito aleatório.

Os investigadores também avaliarão se os valores basais estão sujeitos a confusão, isolando as alterações internas. O benefício dos modelos de efeitos mistos é que tais modelos produzem estimativas imparciais mesmo quando alguns indivíduos têm observações faltantes, ajustam-se à perda diferencial de acompanhamento, acomodam medições de tempo irregulares e levam em conta o agrupamento de indivíduos, conforme exigido neste estudo. Um valor p bilateral inferior a 0,017 será considerado estatisticamente significativo (Bonferroni corrigido para três hipóteses (0,05/3). Serão relatados estimativas e intervalos de confiança de 95% associados, incluindo intervalos corrigidos para múltiplos testes.

Serão recrutadas 210 crianças: 70 de maior renda; e 140 de baixa renda, sendo 70 recebendo TT e 70 recebendo UC, conforme descrito acima. O poder estatístico estimado para comparar as crianças de maior renda com as de baixa renda que recebem TT e UC será avaliado por meio de um projeto de medidas repetidas com 3 visitas. Assume um teste ANOVA F com estes três grupos. Os investigadores presumiram uma correlação de 0,9, variância entre sujeitos de 0,22, variância de erro de 2 e Bonferroni corrigiu o nível alfa de 0,017 que resultou em 92% de poder estatístico. Os investigadores esperam que a comparação do teste t pareado em 18 meses entre Low-UC e High-UC alcançaria pelo menos 90% de poder estatístico para detectar uma diferença de 27,5 (Tabela 1). Para o teste t pareado de Low-TT e High-UC, os investigadores estimam na Tabela 1 uma diferença detectável de 10,1 resultando em 81% de poder estatístico. Todos os cálculos acima assumem uma desistência de 20%, ajuste de colinearidade de 0,1 (e para comparações entre pares, um coeficiente de correlação intraclasse de 0,4). Esses cálculos de tamanho amostral foram realizados utilizando Stata 15.1.

Objetivo Específico 2:Análises secundárias retrospectivas

Os dados demográficos e outros dados de base serão listados e resumidos descritivamente por grupo de utilização, TT ou UC. Os dados categóricos e contínuos serão resumidos conforme descrito no Objetivo 1. Um modelo linear (semelhante ao Objetivo 1) será usado para avaliar a associação entre AC, desfecho primário e cada uma das seis disparidades em 18 meses. Os efeitos heterogêneos do tratamento (HTEs) serão avaliados usando a abordagem HTE padrão, uma interação entre o grupo de utilização e cada disparidade. Será avaliada a exploração para saber se as disparidades atuam isoladamente ou em combinação (≥2 disparidades, como aqueles que falam espanhol e recebem seguro público). Potenciais fatores de confusão (descritos acima) e outras disparidades demográficas que podem influenciar os resultados do modelo serão avaliados através da realização de análises de sensibilidade. Os investigadores também explorarão se a interação varia no tempo, ajustando uma interação de tempo por tratamento por disparidade usando a abordagem de modelo misto descrita no Objetivo 1. Os investigadores realizaram simulações para explorar o potencial poder estatístico para detectar HTE. Cada simulação foi repetida 1000 vezes para fornecer estimativas precisas e os investigadores incluíram um total de seis disparidades, o que é consistente com o plano de análise. Os investigadores variaram o número de disparidades que tinham HTE diferencial conhecido (entre 2 a 5 disparidades) e as disparidades que não tinham (ou seja, nenhum HTE diferencial), bem como o tamanho do efeito (0,4 a 1,0). Foi assumido um tamanho total da amostra de 210 crianças. Os investigadores esperam que aproximadamente 78 crianças utilizem TT e 132 crianças utilizem UC. Os investigadores também presumiram uma correção de Bonferroni (0,008 = 0,05/6 disparidades) para ajudar a proteger contra a taxa de erro familiar (FWER) de 0,05. Os investigadores incluíram os principais efeitos no modelo de regressão linear (ou seja, utilização do grupo TT vs. UC), disparidade (dicotomizada) e o efeito de interação entre o grupo de disparidade e utilização. Os resultados desta simulação indicaram que havia mais de 80% de poder estatístico para detectar HTE conhecido para 2 disparidades, independentemente do tamanho do efeito, ES = 0,4 ou ES = 1,0, respectivamente, enquanto controlava o FWER em 5% para as 4 disparidades restantes sem HTE presente. Para detectar 5 disparidades conhecidas, houve poder estatístico de 68% e 83% quando ES = 0,4 e ES=1,0, respectivamente. Os investigadores usaram o SAS v.9.4 para estimar o poder estatístico. A taxa de abandono de 20% baseia-se na taxa histórica de acompanhamento de 18 meses (80%) na clínica UCSF D/HH para crianças de baixa renda que são D/HH. A viagem e o tempo serão significativos para as 3 avaliações de estudo exigidas, mas serão compensados; as informações adquiridas nessas avaliações também serão uma contribuição valiosa para os cuidados clínicos e serão compartilhadas com as equipes de cuidados clínicos e de intervenção precoce. As avaliações também serão alinhadas aos cuidados clínicos padrão da criança, que exigem visitas presenciais do audiológico a cada 6-9 meses. Como um estudo comparativo de eficácia, os investigadores aceitam a contaminação entre grupos e um desenho não cego: as famílias podem tomar decisões diferentes sobre quais serviços exatos buscar, dependendo se foram designadas para o grupo de teleterapia ou não. As famílias podem ser influenciadas pelos seus centros de intervenção precoce e grupos de apoio comunitário; a contaminação por meio desses fóruns pode afetar as escolhas de serviços externos a este estudo e diminuir o tamanho do efeito em relação aos nossos dados retrospectivos. Os serviços serão cuidadosamente medidos para todos os grupos. Os investigadores irão explorar se a utilização da terapia está ligada aos resultados, possivelmente como mediador. Para mostrar que a utilização da terapia é um mediador da intervenção aos 18 meses, os investigadores avaliarão se tem um efeito principal ou de interação no resultado primário. Os investigadores estimarão os efeitos diretos e indiretos do nosso modelo de regressão quando a interação exposição-mediador estiver presente. Para levar em conta os possíveis efeitos de cruzamento e contaminação, os investigadores considerarão a realização de modelagem estrutural marginal como uma análise de sensibilidade.