Cuidados baseados na comunidade para adolescentes minoritários com TDAH: melhorando a fidelidade com supervisão assistida por aprendizado de máquina e feedback de fidelidade.

Y02 deste estudo é um pequeno (N = 72) ensaio clínico de fase 1/fase 2 de uma intervenção de supervisão projetada para melhorar a fidelidade do tratamento do terapeuta e os resultados subsequentes da prestação de serviços. O projeto paralelo inclui a atribuição aleatória de pacientes elegíveis e consentidos em três agências comunitárias para dois braços de intervenção de supervisão ativa (LC4S ou ESAU) usando uma estratégia de randomização de bloco permutado que responde pela agência. Os participantes receberão intervenções comportamentais da equipe da agência comunitária e sua utilização do serviço será rastreada usando registros eletrônicos de saúde do projeto e da agência. Os terapeutas e supervisores da agência também participarão deste estudo. Os terapeutas serão randomizados para receber LC4S ou ESAU de seu supervisor (randomização dupla) usando uma estratégia de randomização de bloco que leva em consideração o local. Os supervisores administrarão ambas as condições de supervisão neste ensaio; no entanto, os investigadores avaliarão sistematicamente a contaminação para avaliar se esse projeto é apropriado para um futuro R01.

Para minimizar o viés, os participantes adolescentes e pais não serão informados sobre o grupo ao qual foram designados. No entanto, o mascaramento total de terapeutas e supervisores não é viável neste estudo porque tanto os supervisores quanto os terapeutas saberão se estão participando de atividades de supervisão assistida por tecnologia ou atividades de supervisão padrão devido à natureza dessas condições. No entanto, o investigador principal cegará os terapeutas e supervisores quanto às hipóteses de nosso estudo e à natureza das medidas de resultado para minimizar o viés no estudo. Muitas dessas medidas serão observacionais e objetivas (ou seja, registros de terapia, gravações de áudio de terapia), o que deve reduzir o viés decorrente de auto-relatos. Os investigadores também avaliarão se há efeitos de grupo na precisão do autorrelato do terapeuta. Todas as intervenções serão entregues pela equipe da agência, que não será obrigada a seguir os protocolos de entrega de intervenção porque um resultado deste estudo é até que ponto os terapeutas da agência seguem os procedimentos de intervenção com orientação fornecida por seus supervisores. As avaliações do estudo serão administradas eletronicamente via Care4 e a coleta de dados será supervisionada pela equipe do estudo.

Cada medida de fidelidade será analisada usando um modelo misto/crescimento separado (Duncan et al., 1999). Nesse projeto, as sessões de tratamento (nível 1) estão aninhadas nos adolescentes (nível 2), que estão aninhadas nos terapeutas (nível 3). Cada adolescente atende até 10 sessões; cada terapeuta atende 3 adolescentes. Os supervisores servem como um nível superior adicional, mas com tão poucos supervisores (aproximadamente 6), isso será resolvido com a inclusão de variáveis ​​preditivas fictícias que representam os supervisores. O efeito direto de LC4S vs. ESAU na interceptação de fidelidade e inclinação será testado para cada resultado de fidelidade (ver Tabela 3). Com o tempo centrado na primeira sessão, o intercepto reflete a fidelidade inicial para a condição ESAU, o efeito de grupo reflete a diferença de fidelidade inicial entre ESAU e LC4S, o efeito do tempo reflete a mudança linear na fidelidade ao longo do tempo para a condição ESAU e a interação de tempo e grupo reflete a diferença entre ESAU e LC4S na mudança linear na fidelidade ao longo do tempo. Como parte do R34, estimaremos a correlação intraclasse (ICC) e o efeito de design para o efeito de agrupamento do terapeuta e do supervisor no resultado para determinar até que ponto será necessário agrupamento adicional em um futuro R01. O ICC varia de 0 a 1, com valores maiores refletindo uma proporção maior de variação nos níveis mais altos (aqui, terapeuta e supervisor em vez de adolescente). Os investigadores também testarão inclinações lineares e não lineares para determinar a forma esperada do LGCA em um futuro R01. O tempo para a competência de MI do terapeuta, a proporção de EBT entregue na 10ª sessão e o número de sessões e dias para a conclusão do EBT serão modelados usando regressão (linear, logística ou Poisson, dependendo da distribuição das variáveis ​​resultantes) com grupo como um previsor. A precisão do autorrelato do terapeuta será analisada por meio de regressão polinomial (Laird & LaFleur, 2013).

Usando o pacote R powerlmm, os investigadores têm uma estimativa de 0,8 poder para detectar grandes efeitos (d = 0,8) representando diferenças de grupo no nível do adolescente (nível 2); os investigadores têm 0,4 poder para detectar efeitos médios (d = 0,5) representando diferenças de grupo no nível adolescente. Nossas hipóteses, no entanto, estão principalmente no nível do terapeuta (nível 3), que tem menos unidades (ou seja, 12 terapeutas por condição versus 36 adolescentes por condição). Como tal, as medidas dos efeitos no nível do adolescente e no nível do terapeuta serão estimadas. Para obter poder para o cálculo do ICC, os investigadores usaram o pacote ICC.Sample.Size R baseado em Zou (2012). Com um tamanho de amostra de 72 participantes, 10 observações por participante, alfa igual a 0,05 e um teste bicaudal, os investigadores têm mais de 0,9 poder detectar um ICC de 0,2. Os valores de ICC para dados transversais, como crianças em salas de aula, são aproximadamente 0,2 (Hedges & Hedberg, 2007). Os investigadores esperam uma precisão excelente para estimar os valores de ICC neste estudo.