EMA監視プロトコルのコンプライアンスと参加者との関係および喫煙特性

はじめに：おそらく、生態学的モーメンタリー評価（EMA）研究の最大の利点は、データがリアルタイムおよび実際の状況で繰り返し収集され、リコールと状況のバイアスを減らし、収集されたデータの精度と有効性を改善することです。ただし、EMAデータの妥当性は、コンプライアンス率を条件としています。参加者の特性が欠損データに関連している場合、分析はこれらの要因を制御するか、EMAトレーニングセッションでターゲットを絞る必要があります。この研究では、EMA喫煙研究プロトコルへのコンプライアンスに対する人口統計および喫煙関連の参加者特性の影響を評価します。 方法：先行日データは、進行中のランダム化比較試験の喫煙絶滅プログラムのコントロールアームから取得されました。トレーニング後、119人の参加者が常に6日間モバイルデバイスを携帯し、ランダムにスケジュールされた評価を完了することに加えて、スモークしたすべてのタバコを記録するように求められました。さまざまなタイプのコンプライアンスが評価されました：記入済みのランダムプロンプトの割合（信号対照コンプライアンス）、タイムラインフォローバック測定と比較した1日あたりのログに記録されたタバコの割合、2時間後のログに刻まれたタバコと一酸化炭素評価との相関関係（両方のイベント依存コンプライアンス）。 結果：全体的なコンプライアンス率は、イベント対象では78.48％、信号対照コンプライアンスでは72.17％でした。人口統計または喫煙関連の参加者の特性は、信号対照コンプライアンスを予測するものではありません。しかし、女性の参加者は、男性の参加者よりも高いイベント依存コンプライアンスを示し、白人の参加者は非共生の参加者よりも高いイベント依存コンプライアンスを示しました。 結論：コンプライアンスは、喫煙関連の特性に依存しませんでした。EMAは、喫煙行動をリアルタイムおよび実世界の設定で評価するための有効な方法です。

INTRODUCTION: Arguably, the greatest advantage of ecological momentary assessment (EMA) studies is that data are collected repeatedly in real-time and real-world situations, which reduces recall and situational biases and thus improves the accuracy and validity of the data collected. However, the validity of EMA data is contingent upon compliance rates. If participant characteristics are related to missing data, analyses should control for these factors, or they should be targeted in EMA training sessions. This study evaluates the impact of demographic and smoking-related participant characteristics on compliance to an EMA smoking study protocol. METHODS: Prequit-day data were taken from the control arm of an ongoing randomized controlled trial of a smoking-cessation program. After training, 119 participants were asked to carry a mobile device with them at all times for ~6 days and to log every cigarette they smoked in addition to completing randomly scheduled assessments. Different types of compliance were assessed: the percentage of completed random prompts (signal-contingent compliance), the percentage of logged cigarettes per day compared to a timeline follow-back measure, and the correlation between logged cigarettes and a carbon monoxide assessment 2 hr later (both event-contingent compliance). RESULTS: Overall compliance rates were 78.48% for event-contingent and 72.17% for signal-contingent compliance. None of the demographic or smoking-related participant characteristics predicted signal-contingent compliance; however, female participants showed higher event-contingent compliance than male participants, and Caucasian participants showed higher event-contingent compliance than non-Caucasian participants. CONCLUSIONS: Compliance did not depend on smoking-related characteristics. EMA is a valid method for assessing smoking behavior in real-time and real-world settings.