Источники информации и их связь с симптомами депрессии и тревоги во время пандемии COVID-19: сетевое исследование

Исследовательский вопрос 1:

Насколько важными являются различные источники информации, используемые для получения информации о пандемии COVID-19 в сети наряду с симптомами депрессии и тревоги? Какие источники информации наиболее тесно связаны с различными симптомами депрессии и тревоги?

Избегание информации будет измеряться в настоящем исследовании. Поскольку избегание является типом безопасного поведения при тревожных расстройствах, исследователи также стремятся исследовать центральное место этого поведения в сети. Кроме того, многочисленные исследования с использованием латентно-вариабельных парадигм установили взаимосвязь между суммой баллов депрессии и использованием социальной тревожности в целом. Исследователи также заинтересованы в более тщательном и подробном изучении этой потенциальной связи в настоящем сетевом исследовании. Результаты этого исследования, несмотря на то, что они будут перекрестными и потребуют дальнейшего изучения в исследованиях с временной структурой данных, станут важной и интересной отправной точкой, дающей первоначальные представления о потенциальных механизмах, которые могут быть задействованы в использовании источников информации в условиях пандемий и душевное здоровье.

Статистический анализ:

Расчетная сеть будет состоять из 23 пунктов (9: PHQ-9; 7: GAD-7; 7: информационные источники для получения информации о COVID-19). Сеть будет оцениваться с использованием пакета R qgraph (Epskamp et al., 2012). Тесты стабильности и точности сети будут проводиться с использованием загрузочной сети пакета R (Epskamp, ​​et al., 2018). Будет оцениваться сеть ненаправленной частичной корреляции, в результате чего будут установлены ассоциации между каждой парой симптомов, контролирующие все другие ассоциации между симптомами. Будут представлены индексы центральности. Соответствующий метод корреляции будет применяться после оценки данных (например, в отношении возможной асимметрии).

Сеть будет дополнительно упорядочена с использованием графического оператора наименьшего абсолютного сокращения и выбора (GLASSO) с расширенным информационным критерием Байеса (EBIC). Параметр настройки будет установлен на 0,5, как рекомендуется. Будут изображены таблица центральности и графики, а также проведена проверка различия ребер.

Кроме того, исследователи изучат различия в структуре сети между основными демографическими подгруппами в выборке (например, пол). Все анализы и вопросы, затронутые в предстоящем документе, которые не указаны заранее в этом предварительно зарегистрированном протоколе, будут определены как исследовательские.

К источникам информации относятся: 1) национальные теле- и радиоканалы; 2) республиканские, региональные и местные газеты; 3) использование социальных сетей для получения информации; 4) использование блогов, подкастов, форумов или других источников Интернета; 5) информация, полученная от сверстников (то есть друзей и семьи); 6) другие источники информации; 7) активно держаться подальше от информации.

Критерии вывода:

p <0,05 для определения значимости.

Размер выборки и расчет мощности:

В соответствии с рекомендациями Fried & Cramer (2017) по анализу мощности рекомендуется, чтобы количество участников в три раза превышало количество оцениваемых параметров. Однако более консервативные рекомендации Роско (1975) для многомерных исследований рекомендуют размер выборки, в десять раз превышающий количество оцениваемых параметров. Сеть, которая должна быть построена для этого исследования, состоит из 7 элементов тревоги (GAD-7), 9 элементов симптомов депрессии (PHQ-9) и 7 предварительно указанных выше элементов, касающихся носителя информации и степени использования. Следовательно, сеть состоит из 23 элементов. 23x(23-1)/2x3 = не менее 759 участников (согласно рекомендациям Fried & Cramer, 2017). Таким образом, при использовании этих двух подходов соответственно требуется от 759 до 2530 участников. Данные будут собираться в течение трех недель, и участники будут основаны на репрезентативной выборке взрослых норвежцев, имеющих равные возможности для участия в исследовании после предоставления цифрового согласия.

Недостающие данные:

Система TSD (Services for Sensitive Data), платформа, используемая в Норвегии для хранения конфиденциальных данных, официально проверяет участников с помощью своего рода национального идентификационного номера, чтобы дать им полное право отозвать свои данные в любое время в соответствии с европейским GDPR (общим Положения о защите данных). Соответственно, участники могут отозвать свои данные в любое время. Опрос включает обязательные поля для ответа. Участие является добровольным, а отзыв любых предоставленных данных возможен в любой момент. Исследователи не ожидают, что участники отзовут свои данные и, следовательно, не ожидают отсутствия пропущенных данных. Однако, если участники отзывают свои данные, исследователи проведут современный анализ отсутствующих данных и выяснят, отсутствуют ли данные случайным образом.