Факторы, предсказывающие результат группового лечения расстройств, связанных с употреблением алкоголя (AUDs)

ГИПОТЕЗЫ, ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ

Общая цель исследования — расширить знания о лечении зависимостей и о том, как сделать терапию более эффективной, особенно в случае AUD. В частности, проект будет изучать, как характеристики пациента взаимодействуют с лечением и влияют на его результаты. Основными вопросами исследования являются:

1. Как факторы пациента влияют на исход лечения в групповой терапии пациентов с AUD? Будут исследованы следующие переменные: тяжесть алкогольной зависимости, симптоматические расстройства, расстройства личности, когнитивный дефицит и демографические переменные.
2. Сохраняются ли положительные результаты лечения с течением времени? Участники будут наблюдаться через один и три года после лечения, чтобы увидеть, сохраняется ли выздоровление.
3. Возможна ли Монреальская когнитивная оценка (MoCa) в качестве инструмента краткого скрининга легких когнитивных нарушений у пациентов с AUD? На первый взгляд, этот инструмент содержит довольно грубые задачи, что делает его более чувствительным к большим когнитивным дефицитам, чем к небольшим. Сравнивая результаты MoCa с более расширенным нейропсихологическим тестированием, мы оценим корреляции, чувствительность и специфичность нарушений, оцениваемых с помощью MoCA.

У проекта две основные цели. Первая основная цель - предикторы успешного завершения лечения, выраженные в процентах участия в терапевтических мероприятиях. Второй основной целью являются предикторы эффекта групповой терапии через год после прекращения лечения. Первичной переменной результата является сокращение употребления алкоголя и психоактивных веществ, измеряемое с помощью AUDIT и DUDIT. Вторичными исходами являются уровень симптомов, измеренный с помощью SCL-90, и качество жизни, измеренное с помощью WHOQOL-bref. Кроме того, регистрационные данные об использовании медицинских услуг после окончания лечения и участии в трудовой жизни будут собираться через три года после завершения лечения.

МЕТОДОЛОГИЯ ПРОЕКТА

Настоящее исследование разработано как квазиэкспериментальное многоцентровое исследование лечения в обычной клинической практике. В исследование войдут не менее 120 пациентов (примерно 40 участников пр. осенний и весенний срок включения). В исследование включены четыре сайта сбора данных:

1. Пациенты, зачисленные на лечение в отделение лечения наркомании, трастовый госпиталь Вестфолд
2. Пациенты, зачисленные на стационарное лечение в клинику Borgestad Blue Cross
3. Пациенты, зачисленные на стационарное лечение в клинику Blue Cross, лечебный центр Eina
4. Пациенты, зачисленные на стационарное лечение в A-senteret, The Church City Mission

Участниками исследования станут пациенты группы лечения по поводу первичного диагноза АУД. Лечение проводится в ограниченном по времени формате на всех площадках. Формат терапии может в некоторой степени различаться, но в целом он похож по структуре и содержанию. В этом квазиэкспериментальном исследовании исследование проводится в обычной клинической ситуации, и исследование пытается исследовать сложность клинической практики. В результате у исследователей нет контроля над всеми переменными, но результаты будут более экологически обоснованными с более высокой степенью обобщаемости.

ПОДГОТОВКА ПРОЕКТА, ВЫБОР МЕТОДОВ И АНАЛИЗ

В исследовании будут использованы хорошо изученные инструменты и методы, применяемые как в научных исследованиях, так и в обычной клинической практике. В реестр будут внесены следующие данные:

Предыстория пациента перед терапией: более ранние эпизоды лечения и диагнозы, демографические переменные (возраст, пол, образование, семейное положение, экономическое положение) будут извлечены из журнала участников.

Предварительная обработка скрининга:

1. Мини-международное нейропсихиатрическое интервью (МИНИ). Краткое структурированное диагностическое интервью для Диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам IV (DSM-IV)-диагнозов.
2. Индексы тяжести личностных проблем (SIPP-118). Анкета самоотчета, посвященная основным компонентам неадекватного функционирования личности. 118 вопросов на 4 балла
3. Монреальский когнитивный тест (MoCa). 10-минутный скрининговый инструмент, помогающий клиницистам в выявлении легких когнитивных нарушений. Максимальный балл 30. Отсечение до 26 лет, что указывает на когнитивные нарушения.
4. Шкала интеллекта взрослых Векслера (WAIS-IV). Измеряет основные аспекты интеллекта (оценка общего индекса способностей). Будут проводиться следующие подтесты: Сходства, Информация, Визуальные головоломки, Дизайн блоков и Диапазон цифр.
5. Система исполнительных функций Делиса-Каплана (D-KEFS). Меры исполнительной деятельности. (Тест на интерференцию цветовых слов и задания 2-4 из теста на создание следов).

Скрининг до и после лечения, а также через 1 и 3 года:

1. Тест на выявление алкогольных расстройств (AUDIT). Анкета самоотчета из 10 пунктов для выявления вредного употребления алкоголя и зависимости. Ответы оцениваются по шкале от 0 до 4.
2. Тест на выявление наркотических расстройств (DUDIT). Анкета из 11 пунктов для самоотчета о проблемах с наркотиками. Ответы оцениваются по шкале от 0 до 4.
3. Контрольный список симптомов 90-R (SCL-90-R). Инвентаризация самооценки, 90 вопросов. Оценивается по 4 бальной шкале. Измеряет тяжесть психологического дистресса. Будут вводить до лечения, после лечения и через 1 и 3 года.
4. Шкала качества жизни Всемирной организации здравоохранения (WHOQOL-BREF). Измеряет качество жизни по четырем параметрам: сенсорные способности, автономия в прошлом, настоящая и будущая деятельность и участие в жизни общества. 26 пунктов, оцененных по шкале Лайкерта от 1 до 5.

Скрининг после лечения:

1) Удовлетворенность лечением: 10 вопросов об удовлетворенности лечением.

Зарегистрировать данные:

Кроме того, через 3 года будут собраны регистрационные данные из журналов пациентов и из NAV, касающиеся рабочего статуса, экономических выгод и того, прошел ли пациент дополнительное лечение.

АНАЛИЗЫ

Как намерение лечить, так и анализ в соответствии с протоколом будут проводиться для всех участников и тех, кто завершает лечение и сбор данных, до последней точки оценки. Смешанные методы анализа могут использоваться для включения пациентов с неполными протоколами.

Показатели результатов будут подвергнуты регрессионному анализу для проверки:

1. В какой степени результат можно объяснить употреблением психоактивных веществ до лечения (AUDIT, DUDIT)?
2. Насколько многое объясняется психологическим дистрессом (SCL-90-R: GSI)
3. Насколько это объясняется когнитивным дефицитом?
4. Насколько многое объясняется демографическими переменными? (возраст, пол, уровень образования)

Исследование будет направлено на использование иерархического регрессионного анализа, выходящего за рамки отдельных доменов предикторов, путем ввода тех показателей из каждого домена, которые в наибольшей степени коррелируют с исходом и в наименьшей степени с предикторами из других доменов. Для первого анализа имеется только одна мера результата (участие в групповом лечении). Для второго набора анализов (функция после одного года) существует несколько показателей результатов (употребление алкоголя/наркоманий, уровень симптомов, функция и качество жизни). Таким образом, мы будем стремиться построить валовой общий составной показатель исхода на основе нормативных данных используемых тестов.

Для дискретных данных (диагноз по оси 1, пол и семейное положение) дисперсионный анализ будет рассчитываться с групповыми характеристиками в качестве независимой переменной и исходом в качестве зависимой. Разумно предположить, что пациенты с сочетанием профилей злоупотребления психоактивными веществами, уровня симптомов, когнитивных нарушений и демографических факторов могут составлять особые группы (кластеры) с различным прогнозом. Кластерный анализ будет применяться для выявления различных комбинаций факторов, связанных с хорошим или плохим прогнозом. В качестве эксперимента в анализ будут включены один показатель употребления психоактивных веществ, один показатель симптома дистресса, один показатель когнитивного функционирования и один или два демографических маркера. Кластерный анализ — это просто исследовательский метод, предназначенный для выявления апостериорных эмпирических групп с комбинациями признаков, но он может выявить отдельные закономерности, которые не будут очевидны при анализе групповых средних.

СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОЩНОСТЬ

Важно, чтобы запланированное количество участников было достаточно большим, чтобы ответить на вопросы исследования. Это квазиэкспериментальный дизайн в том смысле, что деление на подгруппы определяется атрибутами участников, не находящимися под полным контролем исследователей. Что касается статистической мощности, рассчитываются следующие примеры: если ожидается, что 35 % (n = 42) участников имеют диагноз большой депрессии по оси 1 и что эта группа будет иметь несколько более половины стандартного отклонения (0,55); более высокий балл по AUDIT/DUDIT через год после завершения лечения, эта разница будет статистически значимой на пятипроцентном альфа-уровне, если в двух группах будет 41 и 76 человек (депрессия против отсутствия депрессии), что тогда будет в пределах планируемый объем выборки. Непрерывные данные будут анализироваться с помощью корреляций и иерархической регрессии. Небольшие размеры эффекта (Коэн d: 0,30) будет статистически значимым на пятипроцентном уровне с 85 участниками.