Телетерапия у глухих и слабослышащих детей

210 детей в возрасте от 0 до 27 месяцев с подтвержденной стойкой потерей слуха будут набраны из клиник отоларингологии/аудиологии нескольких педиатрических больниц. Все они оказывают помощь широкому разнообразному населению D/HH, учитывая различия интересов. Дети, поступающие в клиники отоларингологии/аудиологии, будут проверены на соответствие требованиям. Как только право на участие будет подтверждено, будет предложена регистрация. После регистрации все группы будут проходить комплексную оценку речи, языка и качества жизни на исходном уровне и в дальнейшем каждые 9 месяцев в каждом учреждении. Оценки будут включать измерения языка, речи, словарного запаса, качества жизни, связанного со слухом, самоэффективности родителей и пользы раннего вмешательства. Исследователи дополнительно оценят использование терапии, а также исходные демографические и клинические характеристики.

Дети будут распределены в одну из следующих трех исследовательских групп: 1) с низким уровнем ЯК (дети с низким доходом, рандомизированные для получения обычного ухода); 2) Low-TT (дети с низким доходом, рандомизированные для получения обычного ухода плюс доступ к дополнительной телетерапии) и; 3) High-UC (дети с более высоким доходом, получающие обычный уход). Группа с низким ТТ пройдет 18-месячный курс телетерапии у себя дома.

Общая цель этого исследования — выяснить, может ли улучшение доступа к телетерапии для детей с D/HH уменьшить различия в языковых результатах. На протяжении всего исследования будет осуществляться постоянное взаимодействие с консультантами для родителей и заинтересованных сторон, чтобы обеспечить ориентацию на пациента и потенциал распространения.

Конкретная цель 1: Первичный анализ I

Демографические и другие исходные данные, включая данные о семейных характеристиках, будут перечислены и описательно обобщены по группам лечения. Категориальные данные будут представлены в виде частот и процентов. Для непрерывных данных будут представлены среднее значение, стандартное отклонение, медиана, межквартильный размах, минимум и максимум. Полный набор анализа (FAS) включает всех детей, которым методом рандомизации было назначено пробное лечение. В соответствии с принципом назначения лечения анализ будет завершен на основе группы лечения и слоев, в которые дети распределяются посредством процедуры рандомизации.

Основная цель этого исследования — сравнить слуховое восприятие (AC) через 18 месяцев у детей с низким доходом, получающих TT, и UC. Для достижения основной цели будут проверены следующие статистические гипотезы: Ho: θ1 = 0 против HA: θ1 ≠ 0, где θ1 — разница между Low-TT и Low-UC через 18 месяцев. Первичный анализ для проверки этой гипотезы и сравнения двух групп лечения будет состоять из t-критерия, созданного на основе модели линейной регрессии первичной конечной точки, AC, с поправкой на факторы стратификации. Будет рассчитана разница между обработками вместе с ее 95% ДИ. В общей сложности 140 детей с низким доходом должны быть рандомизированы 1:1 (70 на группу) для TT или UC, чтобы достичь статистической мощности 90% для выявления размера эффекта 0,75 (оценено по Таблице 1 с использованием государственного страхования в качестве прокси для доход, предполагая общее стандартное отклонение 21,3 и разницу 16: 87 против 71, предполагая меньшую разницу) первичной конечной точки: PLS-5 AC через 18 месяцев. Этот размер выборки был скорректирован с учетом выпадения 20% и коэффициента инфляции дисперсии 0,1 (50/(1-.1) для учета факторов, скорректированных в модели (квадратичный коэффициент множественной корреляции 0,1). Этот расчет был основан на двухвыборочном t-критерии, предполагающем равные дисперсии (предполагая большее из двух стандартных отклонений 21,3 в таблице 1) и двусторонний уровень альфа 0,017 (с поправкой Бонферрони: 0,05/3 совместных первичных гипотез). ).

Конкретная цель 1: Первичный анализ II и III

Хотя основной вопрос этого исследования заключается в том, чтобы выяснить, улучшает ли телетерапия языковые результаты и доступ к специализированным услугам для малообеспеченных семей, исследователи также стремятся изучить, может ли телетерапия сократить разрыв в языковых результатах между семьями с низким и высоким доходом. Нерандомизированное когортное исследование семей с более высоким доходом (но с сохранением их в качестве дополнительного сравнения) оправдано, поскольку семьи с более высоким доходом, вероятно, имеют доступ к дополнительным услугам при желании, независимо от того, участвуют ли дети в исследовании или нет. Исследователи будут набирать пациентов с более высоким доходом параллельно с РКИ детей с низким доходом. Поэтому важно проверить статистические гипотезы: Ho: θ2 = 0 против HA: θ2 ≠ 0, где θ2 — разница в 18 месяцев в AC между детьми с низким доходом, получающими ТТ, и детьми с более высоким доходом, получающими UC; и Ho: θ3 = 0 против HA: θ3 ≠ 0, где θ3 — разница в 18 месяцев в AC между детьми с низким доходом, получающими ЯК, и детьми с более высоким доходом, получающими ЯК.

Дети с более высоким доходом будут подбираться по уровню слуха и на сайтах набора. Для этих последних сравнений контрольные переменные также будут состоять из исходных характеристик, которые, как известно, связаны с АК, включая клинические признаки и демографические различия, а потенциальные различия будут оцениваться с использованием парных тестов. Чтобы оценить, различаются ли траектории результатов в разных исследовательских группах, исследователи будут использовать линейный (для непрерывных результатов) и логистический (для дихотомических вторичных результатов) регрессионный анализ смешанных эффектов. Исследователи будут гибко моделировать траектории, проверяя, улучшает ли соответствие модели включение квадратичных или кубических членов по времени (до 3 посещений: исходный уровень, 9 месяцев и 18 месяцев) или случайных наклонов для отдельных лиц, и включают их, если указано значимое (P <0,05) тест отношения правдоподобия. Общая разница будет оцениваться с помощью F-теста и t-теста после оценки в SAS версии 9.4. Исследователи также изучат скорость изменения оценок с течением времени. Все вторичные результаты будут оцениваться с использованием этого смешанного подхода к моделированию, включая результаты качества жизни. Исследователи также оценят соответствие модели (например, остатков) и оценят, обеспечивает ли преобразование результатов (например, логарифмическое преобразование) наилучшее соответствие. Чтобы учесть совпадение, исследователи также учтут случайный эффект.

Исследователи также оценят, подвержены ли базовые значения искажению, изолируя изменения внутри человека. Преимущество моделей со смешанными эффектами заключается в том, что такие модели дают несмещенные оценки, даже если у некоторых людей отсутствуют наблюдения, корректируют дифференциальные потери для последующего наблюдения, учитывают нерегулярные измерения времени и учитывают кластеризацию людей, как это требуется в этом исследовании. Двустороннее значение p менее 0,017 будет считаться статистически значимым (с поправкой Бонферрони на три гипотезы (0,05/3). Будут представлены оценки и соответствующие 95% доверительные интервалы, включая скорректированные интервалы для многократного тестирования.

Будет набрано 210 детей: 70 с более высоким доходом; и 140 человек с низким доходом, из которых 70 получают TT и 70 получают UC, как описано выше. Предполагаемая статистическая мощность для сравнения детей с более высоким доходом и детей с низким доходом, получающих TT и UC, будет оцениваться с помощью схемы повторных измерений с 3 посещениями. Предполагается проведение F-теста ANOVA с этими тремя группами. Исследователи предположили, что корреляция равна 0,9, дисперсия между субъектами - 0,22, дисперсия ошибок - 2, а Бонферрони скорректировал уровень альфа 0,017, что привело к статистической мощности 92%. Исследователи ожидают, что парное сравнение t-теста через 18 месяцев между низким UC и высоким UC позволит достичь статистической мощности не менее 90% и обнаружить разницу в 27,5 (таблица 1). Для парного t-критерия Low-TT и High-UC исследователи оценивают из Таблицы 1 обнаруживаемую разницу в 10,1, что дает статистическую мощность 81%. Все приведенные выше расчеты предполагают отсев 20%, поправку на коллинеарность 0,1 (а для парных сравнений - коэффициент внутриклассовой корреляции 0,4). Эти расчеты размера выборки были выполнены с использованием Stata 15.1.

Конкретная цель 2: Ретроспективный вторичный анализ

Демографические и другие исходные данные будут перечислены и обобщены описательно по группам использования, TT или UC. Категориальные и непрерывные данные будут суммированы, как описано в цели 1. Линейная модель (аналогичная цели 1) будет использоваться для оценки связи между АС, первичным результатом и каждым из шести различий через 18 месяцев. Эффекты гетерогенного лечения (HTE) будут оцениваться с использованием стандартного подхода HTE, представляющего собой взаимодействие между группой использования и каждым несоответствием. Будет проведена оценка того, действуют ли различия отдельно или в сочетании (≥2 различий, например, те, кто говорит по-испански и получает государственное страхование). Потенциальные искажающие факторы (описанные выше) и другие демографические различия, которые могут повлиять на результаты модели, будут оцениваться путем проведения анализа чувствительности. Исследователи также изучат, меняется ли взаимодействие во времени, подбирая взаимодействие времени путем обработки неравенством, используя подход смешанной модели, описанный в цели 1. Исследователи провели моделирование, чтобы изучить потенциальную статистическую силу обнаружения HTE. Каждое моделирование повторялось 1000 раз для получения точных оценок, и исследователи включили в общей сложности шесть различий, что соответствует плану анализа. Исследователи варьировали количество различий, при которых имелся дифференциальный HTE (от 2 до 5 различий) и различий, у которых его не было (т. е. отсутствие дифференциального HTE), а также размер эффекта (от 0,4 до 1,0). Предполагалось, что общий размер выборки составит 210 детей. Исследователи ожидают, что около 78 детей будут использовать ТТ и 132 ребенка - UC. Исследователи также предположили, что поправка Бонферрони (0,008 = 0,05/6 различий) помогает защититься от коэффициента семейных ошибок (FWER) 0,05. Исследователи включили основные эффекты в модель линейной регрессии (т. е. использование группы TT по сравнению с группой UC), неравенство (дихотомизированное) и эффект взаимодействия между неравенством и группой использования. Результаты этого моделирования показали, что статистическая мощность более 80% позволяет обнаружить известные HTE для 2 различий независимо от размера эффекта, ES = 0,4 или ES = 1,0 соответственно, при контроле FWER на уровне 5% для остальных 4 различий без ХТЕ присутствует. Для обнаружения 5 известных различий статистическая мощность составляла 68% и 83% при ES = 0,4 и ES = 1,0 соответственно. Для оценки статистической мощности исследователи использовали SAS v.9.4. Показатель отсева в 20% основан на историческом показателе последующего 18-месячного наблюдения (80%) в клинике UCSF D/HH для детей с низким доходом, которые являются D/HH. Путешествие и время будут иметь большое значение для трех необходимых оценок исследования, но будут компенсированы; Информация, полученная в результате этих оценок, также будет ценным вкладом в клиническую помощь и будет передана группам клинической помощи и раннего вмешательства. Оценки также будут соответствовать стандартному клиническому уходу за ребенком, который требует личных посещений аудиолога каждые 6-9 месяцев. В качестве сравнительного исследования эффективности исследователи допускают контаминацию между группами и неслепой дизайн: семьи могут принимать разные решения относительно того, какие именно услуги им оказывать, в зависимости от того, были ли они назначены в группу телетерапии или нет. На семьи могут влиять центры раннего вмешательства и группы общественной поддержки; Заражение через эти форумы может повлиять на выбор услуг, не входящих в это исследование, и уменьшить величину эффекта по сравнению с нашими ретроспективными данными. Услуги будут тщательно оцениваться для всех групп. Исследователи изучат, связано ли использование терапии с результатами, возможно, в качестве посредника. Чтобы показать, что использование терапии является посредником в вмешательстве через 18 месяцев, исследователи оценят, оказывает ли оно основное влияние или влияние взаимодействия на основной результат. Исследователи оценят прямые и косвенные эффекты нашей регрессионной модели при наличии взаимодействия воздействия и медиатора. Чтобы учесть возможные эффекты пересечения и загрязнения, исследователи рассмотрят возможность выполнения предельного структурного моделирования в качестве анализа чувствительности.