Primärdaten zur Studie "Sensitivity analyses for data missing at random versus missing not at random using Latent Growth Modelling: A practical guide for randomised controlled trials"

Andere Bereiche

Autor*innen / Ersteller*innen

Staudt, Andreas
Baumann, Sophie

Abstract

Die Daten entstammen der PRINT-Studie ("Überprüfung einer proaktiven Expertensystemintervention zur Prävention und Beendigung von riskantem Alkoholkonsum"), einer randomisiert-kontrollierten Interventionsstudie. Die Stichprobe aus Alkoholkonsument*innen aus der Allgemeinbevölkerung (N = 1646) wurde zufällig in Interventions- und Kontrollgruppe aufgeteilt. In die Studie wurden alle Alkoholkonsument*innen eingeschlossen, unabhängig von der Konsummenge. Alle Studienteilnehmer*innen wurden zu Baseline, nach 3, 6, 12 und 36 Monaten standardisiert befragt. Die Interventionsgruppe erhielt drei individualisierte Feedbackbriefe zu Baseline, nach 3 und 6 Monaten. Die Briefe wurden automatisch von einem computerbasierten Expertensystem nach vorher definierten Entscheidungsregeln zusammengestellt und basierten auf den Selbstberichtsangaben der Studienteilnehmer*innen zu den jeweiligen Messzeitpunkten. Die Briefe enthielten individualisierte Rückmeldungen zum Alkoholkonsum, zum alkoholbezogenen Risiko, zur Veränderungsmotivation sowie zu weiteren psychologischen Variablen (Selbstwirksamkeit, Entscheidungsbalance, Verhaltensänderungsstrategien). Die Intervention basierte auf dem Transtheoretischen Modell der Verhaltensänderung. Die Kontrollgruppe erhielt keinerlei Rückmeldungen. Das Ziel war eine Reduktion der durchschnittlichen Trinkmenge nach 12 bzw. 36 Monaten.

Persistent Identifier

https://doi.org/10.5160/psychdata.stas21pr11

Jahr der Publikation

2022

Förderung

Deutsche Forschungsgemeinschaft (BA 5858/2-1, BA 5858/2-3)

Zitiervorschlag

Staudt, A. & Baumann, S. (2022). Primärdaten zur Studie "Sensitivity analyses for data missing at random versus missing not at random using Latent Growth Modelling: A practical guide for randomised controlled trials" (Version 1.0.0) [Daten und Dokumentation]. Trier: Forschungsdatenzentrum am ZPID. https://doi.org/10.5160/psychdata.stas21pr11

Studienbeschreibung

Forschungsfragen/Hypothesen:

Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, Sensitivitätsanalysen für verschiedene Mechanismen an fehlenden Werten (Missing at random vs. Missing not at random) mittels Latenten Wachstumskurvenmodellen zu veranschaulichen. Hiermit kann die Frage beantwortet werden: Wie verändern sich die Schlussfolgerungen über die Effektivität einer Intervention in Abhängigkeit der Annahmen, die man bezüglich der fehlenden Werte trifft?

Forschungsdesign:

Vollstandardisiertes Erhebungsinstrument (Fragenbereiche und Antwortalternativen vorgegeben); mehrmalige Erhebung

Messinstrumente/Apparate:

Die Angaben im Datensatz wurden ausschließlich im Selbstbericht erhoben, mit Ausnahme der randomisierten Gruppenzugehörigkeit ("aprint") und der Variable "rgroup", welche die Zugehörigkeit jeder Person zu einem von 16 möglichen Mustern an fehlenden Werten enthält. Alle Fragen hatten ein geschlossenes Antwortformat. Nur das Alter ("age") wurde mit einem Freitextfeld abgefragt. Bei der Frage nach dem Geschlecht ("sex") gab es zwei Antwortoptionen (männlich und weiblich). Zur Erfassung des Bildungshintergrunds wurden die Teilnehmer*innen nach ihrem höchsten erreichten Schulabschluss gefragt. Dazu wurde ihnen eine erschöpfende Liste an möglichen Abschlüssen vorgelegt, die anschließend in die dichotome Variable "edu" überführt wurden. Die Variable "together" (Beziehungs- bzw. Wohnstatus) wurde aus mehreren Teilfragen gebildet, nämlich Fragen zu Familienstand (ledig, verheiratet zusammen oder getrennt lebend, geschieden, verwitwet), aktueller Partnerschaft (falls nicht verheiratet) und der Wohnsituation (Leben Sie mit Ihrem/Ihrer Partner/in zusammen?). Die Variablen "aauditc" bis "eauditc" enthalten jeweils den AUDIT-C Score, den Summenscore der ersten drei Fragen des Alcohol Use Disorders Identification Test. Anhand des AUDIT-C Scores zu Baseline ("aauditc") wurde das alkoholbezogene Risiko "arisk" gebildet, wobei geschlechtsspezifische Cut-Offs (4 oder mehr für Frauen und 5 oder mehr für Männer) verwendet wurden. Weitere Informationen können dem publizierten Studienprotokoll entnommen werden (Baumann et al., BMC Public Health 2018).

Datenerhebungsmethode:

Erhebung in Anwesenheit eines Versuchsleiters

  • computergestützt
  • spezielle Apparaturen oder Messinstrumente, und zwar
    Baseline: Fragebogen auf Tablet-PCs; Alle weiteren Messzeitpunkte: Computergestützte Telefoninterviews

Erhebung in Abwesenheit eines Versuchsleiters

  • telefonische Erhebung
  • Online-Erhebung

Population:

Alkoholkonsument*innen aus der Allgemeinbevölkerung

Erhebungszeitraum:

5 Erhebungszeitpunkte: T0 (Baseline), T1 (3 Monate später), T2 (6 Monate später), T3 (12 Monate später), T4 (36 Monate später)

Stichprobe:

Vollerhebung; andere: In einem Zeitraum von 2,5 Monaten wurden alle Besucher*innen des Einwohnermeldeamts in Greifswald proaktiv angesprochen. Alle teilnahmebereiten Personen, die die Einschlusskriterien erfüllten, wurden in die Studie eingeschlossen.

Geschlechtsverteilung:

56 % weibliche Probandinnen 
44 % männliche Probanden

Altersverteilung: 18 bis 64 Jahre

Räumlicher Erfassungsbereich (Land/Region/Stadt): Deutschland/-/Greifswald

Probandenrekrutierung:

  • Proaktive Ansprache aller Besucher*innen im Wartebereich des Einwohnermeldeamts in Greifswald durch Studienassistent*innen
  • Insgesamt 3 x 5,- Gutschein als Incentive (Baseline, T3 und T4)
  • Vorauslaufende Ankündigung von Follow-Up-Erhebungen per Brief oder E-Mail
  • Mindestens 10 telefonische Kontaktversuche pro Messzeitpunkt
  • Versand von Fragebögen (Paper-Pencil oder Online) mit einem Erinnerungsschreiben, falls Teilnehmer*innen telefonisch nicht erreicht werden konnten
  • Adressrecherchen über Melderegister

Stichprobengröße:

1646 Individuen

Rücklauf/Ausfall:

Rücklaufquoten:

  • T1: 85% (n = 1407)
  • T2: 81% (n = 1335)
  • T3: 80% (n = 1314)
  • T4: 65% (n = 1074)

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Position Name Label Gültige Werte Fehlende Werte
1
ID
Identification variable
1-1646 "sequential identification number"
-9999 "missing value: not specified"
2
SEX
sex
0 "male" 1 "female"
-9999 "missing value: not specified"
3
AGE
Age in years
18-64 "Age in years"
-9999 "missing value: not specified"
4
EDU
Educational background
0 "less than 12 years of school education" 1 "12 or more years of school education"
-9999 "missing value: not specified"
5
TOGETHER
Living together with a partner
0 "no" 1 "yes"
-9999 "missing value: not specified"
6
HEALTH
Self-reported health in general
1 "excellent" 2 "very good" 3 "good" 4 "fair" 5 "poor"
-9999 "missing value: not specified"
7
SMOKE
Smoking
0 "non-smokers (never and former smokers)" 1 "current smokers (occasional and daily smokers)"
-9999 "missing value: not specified"
8
ARISK
Alcohol-related risk level at baseline
0 "low-risk alcohol use (AUDIT-C sum score < 4 for women and < 5 for men)" 1 "at-risk alcohol use (AUDIT-C sum score >= 4 for women and >= 5 for men)"
-9999 "missing value: not specified"
9
APRINT
Study condition
0 "control group" 1 "intervention group"
-9999 "missing value: not specified"
10
AAUDITC
AUDIT-C sum score at t0
1-12 "AUDIT-C sum score at t0"
-9999 "missing value: not specified"
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Eingesetzte Testverfahren

Bush, K., Kivlahan, D. R., McDonell, M. B., Fihn, S. D., Bradley, K. A., & Ambulatory Care Quality Improvement Project (ACQUIP. (1998). The AUDIT alcohol consumption questions (AUDIT-C): an effective brief screening test for problem drinking. Archives of internal medicine, 158(16), 1789–1795. https://doi.org/10.1001/archinte.158.16.1789.

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Weiterführende Literatur

Baumann, S., Staudt, A., Freyer‐Adam, J., Bischof, G., Meyer, C., & John, U. (2021). Effects of a brief alcohol intervention addressing the full spectrum of drinking in an adult general population sample: a randomized controlled trial. Addiction, 116(8), 2056–2066. https://doi.org/10.1111/add.15412

PSYNDEX

Baumann, S., Staudt, A., Freyer-Adam, J., & John, U. (2018). Proactive expert system intervention to prevent or quit at-risk alcohol use (PRINT): study protocol of a randomized controlled trial. BMC Public Health, 18, 1–7. https://doi.org/10.1186/s12889-018-5774-1

PSYNDEX

Staudt, A., Freyer-Adam, J., Meyer, C., Bischof, G., John, U., & Baumann, S. (2022). The moderating effect of educational background on the efficacy of a computer-based brief intervention addressing the full spectrum of alcohol use: randomized controlled trial. JMIR Public Health and Surveillance, 8(6), e33345. https://doi.org/10.2196/33345

PSYNDEX

Staudt, A., Freyer‐Adam, J., John, U., Meyer, C., & Baumann, S. (2020). Stability of at‐risk alcohol use screening results in a general population sample. Alcoholism: clinical and experimental research, 44(6), 1312–1320. https://doi.org/10.1111/acer.14340

PSYNDEX

Staudt, A., Freyer-Adam, J., Meyer, C., Bischof, G., John, U., & Baumann, S. (2019). Does prior recall of past week alcohol use affect screening results for at-risk drinking? Findings from a randomized study. PloS one, 14(6), e0217595. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0217595

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