Uma Abordagem de Texto Móvel para Medição e Feedback na Coordenação de Cuidados Abrangentes (SMARTwrap)

O objetivo desta Fase II SBIR é desenvolver e testar um sistema inovador de medição e feedback adaptado ao Modelo de Serviços Wraparound (WSM), denominado SMART-Wrap. O Objetivo 3 consiste num estudo de eficácia controlada do SMART-Wrap, no qual 2 organizações prestadoras de serviços Wraparound (WPO) participarão num ensaio randomizado paralelo por grupos. Usando uma estratégia de recrutamento em cascata, serão recrutadas 24 equipas de cuidados, com 12 equipas randomizadas para a intervenção SMART-Wrap versus 12 para "Serviços Habituais" (SAU), estratificando por supervisor para equilibrar os efeitos de agrupamento. A randomização será feita ao nível do coordenador de cuidados (CC). Cada supervisor da WPO (n = 12) terá um número igual de CCs atribuídos a cada condição (aproximadamente 2 CCs por supervisor), resultando em 6 supervisores em cada condição (4 por WPO). Os participantes das equipas de cuidados devem concordar em usar o protótipo SMART-Wrap como parte do seu WSM durante um período de teste de 8 meses e completar medidas de resultados de serviço e implementação. O uso pelo CC de avaliação padronizada, revisão do plano e outros comportamentos promovidos pelo SMART-Wrap será avaliado através de inquéritos mensais baseados na web. Os investigadores inscreverão n=5 cuidadores (CGs) por CC, que serão o foco principal da recolha de dados. Isto resultará numa amostra total recrutada de N=120 (n=60 por grupo) cuidadores de jovens dos 8 aos 17 anos com SED. Os participantes familiares participarão durante 4 meses no total, iniciando dentro de um período de inscrição de 4 meses. Os participantes familiares responderão a medidas relativas aos serviços e resultados dos jovens no início e aos 4 meses.

Os investigadores formulam as seguintes hipóteses para os nossos resultados primários: (1) comparativamente às equipas de cuidados do grupo de controlo, as equipas de cuidados do grupo SMART-Wrap demonstrarão (a) maior uso de dados e feedback na prestação de serviços; (b) maior fidelidade ao processo Wraparound; (c) maior trabalho em equipa auto-reportado, aliança de trabalho e satisfação com a intervenção; e (d) atitudes mais positivas em relação à avaliação padronizada; e (2) comparativamente ao grupo de controlo, os cuidadores de jovens que recebem serviços de equipas de cuidados que utilizam o SMART-Wrap reportarão (a) maior clareza de objetivos; (b) maior uso de estratégias MBC; (c) maior satisfação com os serviços e progresso; (d) melhor fidelidade ao Wraparound; (e) funcionamento de equipa mais eficaz; e (f) resultados mais positivos, incluindo redução do stress do cuidador e melhoria dos sintomas e funcionamento.

As nossas hipóteses exploratórias focam-se na supervisão para examinar se (1) supervisores randomizados para o SMART-Wrap reportam (a) uma maior proporção do tempo de supervisão gasto a rever dados sobre o progresso familiar e conceptualização de casos e estratégias; (b) maior aliança com o coordenador de cuidados, e (c) maior perceção da eficácia do CC. Os investigadores também explorarão (2) a validade da medição SMART-Wrap, perguntando se os domínios avaliados via SMART-Wrap na prestação de serviços (ex., aliança, progresso, satisfação, funcionamento) estão associados a dados recolhidos pela equipa de investigação externa através de entrevistas e inquéritos.

Para avaliar diferenças nos resultados dos jovens e CGs (funcionamento do jovem na Avaliação do Problema Principal (TPA), sintomas do jovem na Lista de Verificação de Problemas Breve (BPC) e tensão do cuidador no Questionário de Tensão do Cuidador (CSGQ)), os investigadores usarão uma série de modelos lineares hierárquicos longitudinais de 3 níveis (modelo separado por variável de resultado) para comparar diferenças nas taxas de mudança de grupo e nas pontuações médias no ponto temporal com base na condição de intervenção. Os investigadores também testarão tendências temporais curvilíneas ao longo de cinco pontos temporais de dados no TPA.

Para avaliar resultados de implementação, os investigadores realizarão as seguintes análises. Uma série de HLMs transversais de 2 níveis com famílias aninhadas dentro de CCs será executada para avaliar a fidelidade Wraparound do CG e do CC no Índice de Fidelidade Wraparound, Versão Breve, como função da condição de intervenção. HLMs longitudinais separados de 3 níveis serão executados para testar diferenças, como função da condição de intervenção, na satisfação do CC no Inventário de Satisfação do Terapeuta, atitudes em relação à avaliação padronizada na escala Atitudes em Relação à Avaliação Padronizada, e percentagem de tempo durante reuniões de supervisão gasto (1) a rever dados sobre progresso familiar e (2) conceptualização de casos e estratégias no Questionário de Processo de Supervisão (SPQ) (com níveis para ponto temporal, CC e supervisor no SPQ). HLMs longitudinais serão executados explorando a taxa de mudança no uso de dados/feedback e outros alvos MFS no Relatório Mensal CC (MCR) e Relatório Mensal CG (MPR), e os investigadores testarão tendências curvilíneas ao longo de 5 meses. Os investigadores explorarão diferenças na aliança CG e CC no Inventário de Aliança de Trabalho, satisfação e assiduidade usando HLMs. O abandono é binomial; assim, os investigadores usarão Modelação Hierárquica Generalizada, função de ligação log, para estimar as probabilidades de abandono.

Para avaliar análises exploratórias, os investigadores realizarão as seguintes análises. Com dois HLMs, os investigadores preverão as trajetórias do funcionamento do jovem (ex., o TPA), enquanto contabilizam mudanças variáveis no tempo nas pontuações totais do MCR e MPR. Para explorar a validade da medição SMART-Wrap, os investigadores associarão medidas SMART-Wrap com outras medidas. Usando Pearson r e Correlações Intraclasse (ICCs), os investigadores explorarão a relação entre pontuações CC correspondentes no ponto temporal no funcionamento do jovem no SMART-Wrap e pontuações avaliadas pelo CG no TPA, CGSQ e BPC. Os investigadores também explorarão correlações Pearson r entre classificações de progresso conforme pontuadas no SMART-Wrap, e taxa de mudança calculada por HLM no TPA avaliado pelo cuidador. Os investigadores examinarão a relação entre satisfação dos pais registada no SMART-Wrap e pontuações de Satisfação dos Pais. Em segundo lugar, os investigadores estudarão como o uso do sistema pode estar significativamente relacionado com a melhoria em vários resultados, incluindo fidelidade, aliança de trabalho, e problemas e sintomas dos jovens. Os preditores incluirão uso pelo CC e supervisor de elementos do sistema SMART-Wrap, completude dos dados e tempo no sistema. Para estas análises, os investigadores usarão HLMs conforme apropriado para as DVs (longitudinal ou transversal) Em todas as análises, os investigadores modelarão dados em falta ao acaso usando estimação de máxima verosimilhança completa para contabilizar o viés de desistência e os investigadores controlarão comparações múltiplas usando taxas de descoberta falsa.