Вмешательства, основанные на добродетели, и когнитивно-поведенческие вмешательства у пациентов с хроническими заболеваниями

В настоящее время существует несколько эффективных вмешательств для повышения благосостояния, таких как когнитивно-поведенческая терапия (КПТ), которая фокусируется на сокращении дефицита, и вмешательства, основанные на добродетели (VBI), которые направлены на поощрение действий, способствующих благополучию. Однако мало исследований посвящено механизмам действия этих мер. Целью данного исследования является анализ специфических и общих механизмов смены двух активных методов лечения (КПТ и ВБИ) для улучшения самочувствия пациентов с хроническими заболеваниями. Это население будет использовано из-за его низкого уровня благосостояния по сравнению с населением в целом. Будет проведено рандомизированное контролируемое исследование с двумя экспериментальными условиями (VBI и CBT) и четырьмя точками оценки (до и после вмешательства, а также наблюдение через 6 и 12 месяцев). В первую очередь мы будем оценивать благополучие, тревогу, депрессию, механизмы, специфичные для каждого вмешательства (например, дисфункциональные мысли в КПТ, использование сильных сторон в VBI), а также механизмы, общие для психологических вмешательств (например, доверие к лечению). Сначала участники будут проверены на соответствие критериям включения/исключения. Во-вторых, подходящие участники будут рандомизированы в зависимости от состояния CBT или VBI и пройдут базовые измерения. В-третьих, участники получат основное вмешательство в течение 9 недель. Наконец, участники завершат измерения после лечения, а также через 6 и 12 месяцев. Во время лечения они будут ежедневно отвечать на несколько вопросов, чтобы оценить благополучие и компетентность в отношении благополучия с помощью экологической моментальной оценки (EMA). Гипотезы таковы: (1) оба участника условий CBT и VBI повысят свой уровень благополучия, и эти изменения будут опосредованы конкретными механизмами каждого вмешательства, (2) некоторые изменения в благополучии, которые могут существуют в обоих вмешательствах, будут объяснены общими факторами, (3) все эти изменения будут смягчаться исходными уровнями тревоги, депрессии и благополучия, и (4) оба участника в условиях CBT и VBI снизят уровни тревога и депрессия. Исследование будет проводиться в соответствии с принципами, изложенными в Хельсинкской декларации.

План анализа:

Был применен смешанный подход с использованием количественных и качественных методов. Что касается количественных методов, различия между группами в демографических характеристиках и других клинических переменных будут проверяться с помощью Т-тестов для непрерывных переменных и тестов χ2 для категориальных переменных. Предположения будут проверены, и в случае их нарушения будут применены непараметрические и надежные альтернативы. Отношения между непрерывными переменными будут проверяться и проверяться на наличие различий между группами. Кроме того, будет оцениваться надежность переменных самоотчета, чтобы гарантировать хорошие психометрические свойства.

Чтобы проверить влияние VBI и CBT во времени, будет реализован двусторонний смешанный анализ ковариации (ANCOVA) (группа как переменная между субъектами, время как переменная внутри субъектов). Будут оценены основные эффекты и эффекты взаимодействия, а также апостериорные тесты с коррекцией ошибок типа I (Бонферрони и Шидак) и оценены предельные средние значения с 95% доверительными интервалами. Допущения для ANCOVA будут проверены, и в случае их нарушения будут внесены поправки. Все контрасты будут учитываться с учетом размеров эффекта и 95% доверительных интервалов. Будут оценены случаи отсева и других недостающих данных. Более конкретно, доля недостающих данных будет проверена и сравнена между группами. Если обнаружено релевантное или неигнорируемое отсутствие данных, будет применено множественное вменение недостающих данных. Говоря конкретнее, будет реализована многоуровневая стратегия. Предикторы будут выбраны в соответствии с замыслом и с учетом соответствующей величины дисперсии для каждого результата. Кроме того, будет проведен анализ чувствительности для проверки надежности моделей вменения. Чтобы оценить влияние размера выборки, весь анализ будет учитываться, а анализ чувствительности будет реализован с мощностью 90% и достоверностью 95% с использованием G*Power 3.1.

Для анализа потенциальных механизмов изменений в каждой программе будут реализованы модели структурных уравнений (SEM). Разница в баллах между временами (после вмешательства и до вмешательства и после вмешательства до вмешательства) будет рассчитана и реализована как результаты. Следуя нашей схеме, будет разработан ряд предложений по механизмам в качестве теоретических моделей для SEM. Учитывая, что большинство или все переменные будут непрерывными, в качестве метода оценки будет использоваться робастный метод максимального правдоподобия наряду с устойчивыми стандартными ошибками оценок (это позволяет получить несмещенные оценки от отклонений от нормальности). Недостающие данные будут обработаны с помощью метода максимального правдоподобия с полной информацией. Соответствие будет оцениваться с помощью индексов и пороговых значений, рекомендованных в литературе. Благодаря посредничеству, присутствующему в нашей системе, косвенные эффекты будут оцениваться с помощью методов начальной загрузки. Кроме того, будет применена поправка на многократное тестирование в связи с предложением нескольких теоретических моделей. Анализ мощности показал, что при мощности 90%, достоверности 95% и 210 степенях свободы (20 переменных) минимальный размер выборки n = 100 позволяет различить совокупность RMSEA = 0,5 с альтернативным RMSEA = 0,08. Однако размер выборки будет увеличен, если таковая имеется.

Для анализа оценок EMA будут реализованы многоуровневые лонгитюдные модели. Более конкретно, конкретное время оценки вложено в общее время (до, после и последующее наблюдение), вложено в отдельных лиц, а затем вложено в группы (VBI или CBT). Доступные модели будут проверены (например, моделирование перекрестного лагового роста, модели GIMME, динамическое SEM) и использованы.

Описательные, двумерные тесты и ANCOVA будут оцениваться с помощью JASP, а анализы SEM и EMA будут оцениваться с помощью среды R. Конкретные пакеты: lavaan, lme4 и EMAtools.

Что касается качественных методов, полуструктурированные интервью будут проводиться с индуктивной точки зрения для поиска основных категорий ответов участников. Тематический анализ будет использоваться в качестве основы для обнаружения и описания этих категорий. Два члена команды разработают тематический анализ, состоящий из следующих этапов: (1) чтение и перечитывание открытых ответов и описание общих идей; (2) генерация первых кодов путем извлечения всей соответствующей вербальной информации, касающейся вопросов исследования, присвоения краткого описания или кода и размещения их в таблице; (3) систематизация кодов при поиске тем; (4) рассмотреть предложенные темы, стремясь к однородности и специфичности содержания, а также обеспечивая адекватное представление единиц вербального значения в темах; (5) определение и описание тем.