Уход на уровне сообщества для подростков из числа меньшинств с СДВГ: повышение верности с помощью надзора с помощью машинного обучения и обратной связи верности.

Y02 этого исследования представляет собой небольшое (N = 72) клиническое испытание фазы 1/фазы 2 по супервизионному вмешательству, предназначенному для повышения точности лечения терапевтом и последующих результатов оказания услуг. Параллельный дизайн включает в себя случайное распределение подходящих и давших согласие пациентов в трех общественных организациях на две группы вмешательства под активным наблюдением (LC4S или ESAU) с использованием стратегии рандомизации с перестановкой блоков, которая учитывает агентство. Участники получат поведенческие вмешательства от сотрудников общественных агентств, а использование ими услуг будет отслеживаться с использованием электронных медицинских карт проекта и агентства. Терапевты агентства и супервизоры также будут участниками этого испытания. Терапевты будут рандомизированы для получения либо LC4S, либо ESAU от своего руководителя (двойная рандомизация) с использованием стратегии блочной рандомизации, учитывающей сайт. В этом испытании супервизоры будут управлять обоими условиями супервизии; тем не менее, исследователи будут систематически оценивать загрязнение, чтобы определить, подходит ли этот дизайн для будущего R01.

Чтобы свести к минимуму предвзятость, участники-подростки и родители не будут проинформированы о группе, к которой они были отнесены. Однако полная маскировка терапевтов и супервизоров в этом испытании невозможна, потому что и супервизоры, и терапевты будут знать, участвуют ли они в супервизионной деятельности с помощью технологий или в стандартной супервизионной деятельности из-за характера этих условий. Тем не менее, главный исследователь будет ослеплять терапевтов и супервайзеров в отношении гипотез нашего исследования и характера показателей результатов, чтобы свести к минимуму предвзятость в испытании. Многие из этих показателей будут наблюдательными и объективными (т. е. записи о терапии, аудиозаписи о терапии), что должно уменьшить погрешность, связанную с самоотчетами. Исследователи также оценят, есть ли влияние группы на точность самоотчета терапевта. Все вмешательства будут проводиться сотрудниками агентства, от которых не потребуется следовать протоколам проведения вмешательств, потому что результатом этого исследования является степень, в которой терапевты агентства следуют процедурам вмешательства под руководством своих руководителей. Оценки исследования будут проводиться в электронном виде через Care4, а сбор данных будет контролироваться исследовательским персоналом.

Каждая мера достоверности будет проанализирована с использованием отдельной смешанной модели/модели роста (Duncan et al., 1999). В этом дизайне сеансы лечения (уровень 1) вложены в подростков (уровень 2), которые вложены в терапевтов (уровень 3). Каждый подросток посещает до 10 занятий; каждый терапевт лечит 3 подростков. Надзорные органы служат дополнительным более высоким уровнем, но при таком небольшом количестве надзирателей (примерно 6) это будет решаться путем включения фиктивных переменных-предикторов, представляющих надзирателей. Прямое влияние LC4S по сравнению с ESAU на точку пересечения и наклон верности будет проверяться для каждого результата верности (см. Таблицу 3). Со временем, сосредоточенным на первом сеансе, точка пересечения отражает первоначальную точность воспроизведения для условия ESAU, групповой эффект отражает начальную разницу в точности между ESAU и LC4S, временной эффект отражает линейное изменение точности с течением времени для состояния ESAU, а взаимодействие времени и группы отражает разницу между ESAU и LC4S в линейном изменении точности во времени. В рамках R34 мы оценим внутриклассовую корреляцию (ICC) и эффект дизайна для эффекта кластеризации терапевта и супервизора на результат, чтобы определить, в какой степени потребуется дополнительная кластеризация в будущем R01. ICC колеблется от 0 до 1, причем более высокие значения отражают большую долю дисперсии на более высоких уровнях (здесь, терапевт и супервизор, а не подросток). Исследователи также протестируют как линейные, так и нелинейные склоны, чтобы определить ожидаемую форму LGCA в будущем R01. Время до достижения терапевтом компетентности в области ИМ, доля EBT, выполненных к 10-му сеансу, а также количество сеансов и дней до завершения EBT будут моделировать с использованием регрессии (линейной, логистической или пуассоновской в ​​зависимости от распределения результирующих переменных) с группой в качестве регрессии. предсказатель. Точность самоотчета терапевта будет проанализирована с использованием полиномиальной регрессии (Laird & LaFleur, 2013).

Используя пакет R powerlmm, исследователи получили оценку 0,8. способность обнаруживать большие эффекты (d = 0,8), представляющие групповые различия на подростковом (уровень 2) уровне; следователи имеют .4 мощность обнаружения средних эффектов (d = 0,5) представление групповых различий на подростковом уровне. Наши гипотезы, однако, в основном относятся к уровню терапевта (уровень 3), который имеет меньше единиц (т. е. 12 терапевтов на одно состояние против 36 подростков на одно состояние). Таким образом, будут оцениваться меры воздействия как на уровне подростка, так и на уровне терапевта. Для расчета ICC исследователи использовали пакет ICC.Sample.Size R, основанный на Zou (2012). При размере выборки 72 участника, 10 наблюдениях на участника, альфа, равном 0,05, и двустороннем тесте исследователи получили более 0,9. мощность определяет ICC 0,2. Значения ICC для перекрестных данных, таких как дети в классах, составляют примерно 0,2 (Hedges & Hedberg, 2007). Исследователи ожидают превосходной точности для оценки значений ICC в этом исследовании.