跨部门协调、严重程度阶梯式、循证精神障碍护理模型的评估 (RECOVER)

将从常规护理机构（住院和门诊服务、全科医生、心理治疗师）和通过 RECOVER 主页招募参与者。 在满足纳入标准并获得知情同意后，参与者将接受复杂的基线精神病学诊断评估，其中包括全球功能评估 (GAF)、疾病严重程度 (CGI-S) 和诊断规范 (SCID) I 和 SCID II）。 根据这三种工具，参与者将被分为四个严重程度：1 级 = 轻度，2 级 = 中度，3 级 = 中度至高度，4 度 = 重度精神障碍。 因此，将有四个样本量相似的层（计划 n=268，包括 30% 的辍学率；参见下面的功效分析）。 然后每个参与者将被随机分配到 RECOVER 治疗条件或照常治疗 (TAU) 条件。 随机化将由不参与 RCT 或诊断评估的独立人员进行，他将收到假名参与者 ID 和层编号。 以前用 STATA 14 程序定义的列表将用于实现随机化。 当达到每层的计划样本量时，该层将不再包括更多患者。

有关措施的完整列表，请参阅成果措施部分。 此外，将从外部数据所有者那里获得二手数据，这对于实现 RECOVER 的研究目标——确定健康成本至关重要。 这些包括与患者相关的个人数据，例如来自健康保险公司的数据（例如 来自住院和门诊医疗服务、康复服务、交通、医疗救助、药物/用药数据、家庭援助和护理服务、工作残疾和疾病津贴/津贴数据的数据）。 这些将在 12 个月的时间点从 2016 年至 2021 年的健康保险中查询，并在质量保证研究中持续评估。 随后，使用标准化的货币估价率进行货币估价。

严重不良事件 (SAE) 将从第一次接触开始记录（即 注册）在患者和研究人员之间，并将包含在参与者的记录中。 每个 SAE 协议的副本将直接转发给研究的中央管理部门。 根据事件与研究程序之间的因果关系（“严重不良的研究相关事件”）对每个 SAE 进行评估。 对于每个 SAE，必须填写 SAE 协议（仅使用假名数据），并将立即与研究管理人员讨论，他们将检查协议的合理性和完整性并评估事件。 跟踪尚未正式完成的事件。 如果意外事件已得到解决，将提供有关 SAE 协议的最终文档。 研究管理人员通知执行委员会并要求进行评估。 如果所有评估都表明疑似病例是 SAE，研究管理人员将立即通知所有研究人员，但最迟在通知后 7 天内。

样本大小基于功效计算，以检测干预 (RECOVER) 与标准护理 (TAU) 之间的统计学显着差异，以便在 12个月。 在至少 80% 的功效和 5% 的 1 类错误率、双侧测试和 10% 的基线声明方差下，至少需要 233 名研究参与者。 为了检验涉及干预和分层亚组相互作用的假设，样本量增加到 n=383。 诊断和治疗大约在 50 个集群，大约。 每人 21 名参与者，假设主要连续结果的组内相关性 (ICC) 为 0.05。 这导致设计效果约为 2.0，总样本量为 890 名患者（包括 30% 的辍学率）。 估计参与率为 50%，必须解决 2140 名患者的参与问题。

统计分析将由当地医学生物统计和流行病学部门监督。 主要和次要结果数据的分析是根据意向治疗 (ITT) 原则进行的。 将在混合线性和逻辑回归模型中考虑后续时间点的缺失值。 对于敏感性分析，缺失值将被多重插补和符合方案 (PP) 分析所取代。 对治疗利用率和生产力损失的分析是描述性的，以及差分回归（以分析随时间变化的测量成本）。 此外，还将进行多变量分析。 使用逻辑回归分析缓解和反应数据，而缓解（非临床，即临界截止值下的表现）和反应（即 与基线测量相比，在随访期间针对每种精神疾病专门确定了症状严重程度降低 50%）。 通过差分回归分析症状、功能水平和健康相关生活质量的变化。 为了估算成本效率，计算增量成本效率关系 (ICER)。 为了估计 ICER 的不确定性，计算了基于净收益回归的成本效率接受曲线。 对所有次要结果参数进行描述性研究并使用多变量分析（例如 逻辑回归，差异回归）。 为了评估 RECOVER 模型的抑制和促进因素，采用了定性措施。

所有研究数据都会立即输入数据库。 为尽量减少输入错误，所有数据均由两名不同的工作人员独立输入。 在数据输入期间，将执行完整性检查以最大程度地减少输入错误。 这些测试是在数据验证计划的基础上进行的，并由研究负责人和研究统计员会签。 数据输入系统通过集成检测功能实现对输入过程的持续质量控制。

数据录入完成后，取消对数据库的访问权限，将数据库导出到数据转换系统。 在那里，将进行最终的合理性检查，并检查数据的一致性和完整性。 缺失值和不一致会被报告给检查员并由负责人处理。 一旦完成所有更正，数据库就会关闭并转移给研究统计学家。 所有数据输入、修改或删除都会被记录下来。 所有数据（即完成的问卷、数据库）都将受到保护，防止未经授权的访问，即通过物理锁定在钢柜中或由个人访问授权系统保护。 根据良好临床实践的原则，所有研究数据和相关信函均由研究者存档。 研究完成后，汉堡大学将根据法律规定存储所有存档数据。 首席研究员负责存储和归档研究数据。

将通过评估和比较在基线评估的数据以及六个月后 (t6) 和一年后 (t12) 的后续评估来实现质量保证。 数据包含疾病症状和严重程度的度量（例如，HEALTH-49、CGI-S、PANSS、PHQ-9、GAD-7、PHQ-15、PID-5）。 使用 GAF 测量日常功能水平，使用 EQ-5D-5L 和 SF-12 评估与健康相关的生活质量。 还将测量治疗满意度。 治疗的一致性是根据药物和非药物治疗确定的。 所有治疗服务都将在数量、类型和持续时间方面得到持续记录。

数据收集和监测将由与治疗无关的独立研究人员（卫生经济学和医疗保健研究系、医学心理学系和医学生物计量学和流行病学系，UKE）进行。 他们将主要监督对良好临床实践和研究方案原则的遵守情况，以及适当的数据收集和输入。 数据验证将主要集中在研究开始时定义的关键变量。 监测访问的频率和持续时间将取决于招募进度、方案合规性和数据质量。 监督员有责任定期检查数据收集和输入，监督对研究方案的遵守情况，并检查数据是否完整、一致和正确。 监督员应有权访问所有可用于验证问卷信息的数据源。 此外，根据临床试验监测的规定，研究者有必要授予监测者访问与试验直接相关的所有假名患者档案的比例。

研究结果以及详细的研究方案将发表在国家和国际同行评审的科学期刊上。 参与机构的出版协议将在联盟协议中达成。

所有数据、个人身份数据和科学数据，将存储在 UKE 的健康经济学和医疗保健研究系和医学心理学系 10 年。 同意声明将存储在研究中心的纸质档案中，直到实施合法合规的扫描。 在所有其他位置，数据将仅临时存储，以便按照研究框架内的建议进行即时数据处理。