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[blended Care]

Liebe Forums-Co-Nutzer:innen,

ich schreibe gerade meine MA über eine Pilotstudie in der klinischen Psychologie. Gewonnen werden sollten erste Hinweise zur Wirksamkeit und Kosten-Effektivität einer Gesundheitsapp im blended care Setting. Die Treatmentgruppe erhielt normale Psychotherapie und Zugang zur App, die Kontrollgruppe nur normale Psychotherapie. Aufgrund des naturalistischen Settings der Studie war keine randomisierte Zuweisung zu den Gruppen möglich.
Erfasst wurden die Outcome-Variablen Depressivität, direkte und indirekte Gesundheitskosten. Zudem wurde gesundheitsbezogene Lebensqualität als Kontrollvariable erfasst. Für Depressivität liegen vier Messzeitpunkte vor, für Lebensqualität und indirekte Gesundheitskosten drei MZP und für direkte Gesundheitskosten zwei MZP.

Leider fiel die Rekrutierung von Teilnehmer:innen bescheiden aus (TG n=16 ; KG n=2). Bevor ich nun die Ergebnisse rein deskriptiv berichte, wollte ich einen letzten Versuch unternehmen und Euch um Rat fragen:

Kann man eine Paneldatenanalyse mit Differenz-von-Differenzen Regression auch bei solch kleinen Stichproben rechnen?

Wenn ja, habt ihr da vielleicht Literaturtipps? Meine ausführliche Recherche hat leider nichts ergeben... Mir ist natürlich klar, dass die Ergebnisse auf keinen Fall belastbar wären - es handelt sich hierbei jedoch um eine Pilotstudie, in der lediglich erste Hinweise zur Wirksamkeit und Kosten-Effektivität gewonnen werden sollten; sprich, die Richtung der Effekte wäre schon gut genug.

Leider kann man hier keine Anhänge mehr anfügen, aber ihr findet hier einen Link zur Veranschaulichung des Studiendesigns:
https://drive.google.com/file/d/1Ui2BwCssPAA3VvZXhoJd9FE4WJX9GdI0/view?usp=sharing

Vielen lieben Dank allen Helfer:innen schon einmal im Voraus!

Liebe Grüße
blended Care


Schlagwörter:
Differenz-von-Differenzen
Difference-in-Difference
DiD
kleine Stichprobe
small sample size

[PonderStibbons]

Kann man eine Paneldatenanalyse mit Differenz-von-Differenzen Regression auch bei solch kleinen Stichproben rechnen?

Würdest Du wirklich jemandem trauen, der n=2 als Referenzgruppe verwendet?

es handelt sich hierbei jedoch um eine Pilotstudie, in der lediglich erste Hinweise zur Wirksamkeit und Kosten-Effektivität gewonnen werden sollten; sprich, die Richtung der Effekte wäre schon gut genug.

Das ist meines Erachtens eine verbreitete Fehlannahme zu Pilotstudien, dass man
daraus "erste Hinweise zur Effektivität" gewinnen könnte. Pilotstudien sollen erstmal
zeigen, ob sich das Konzept realisieren lässt. Gab es überhaupt schon eine
feasability-Study zu genau dieser Intervention? Wer wann was mit der App
macht und was es für Probleme/positive Anmerkungen gibt, wäre erstmal
ein wichtiges Thema, gegebenenfalls Verlauf den 16 Probanden, die das benutzt
haben.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[blended Care]

Lieber PonderStibbons,

danke für deine Antworten. Leider beantworten sie nicht direkt meine Frage - außer, dass ich rauslese, dass du mir zu einem deskriptiven Bericht rätst.

Zu deiner Frage: ja, eine Machbarkeitsstudie wurde durchgeführt.

[PonderStibbons]

Ich rate nicht zu etwas, da ich den Kontext nicht kenne. Die Frage deskriptive versus Inferenzstatistik
steht auch gar nicht zur Debatte, sondern dass Vergleiche mit einer Kontrollgruppe sinnlos erscheinen.
Beispielsweise Dose-response-Analysen mit den 16 oder 18 Probanden könnte man sowohl deskriptiv als
auch inferenzstatistisch auswerten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[blended Care]

Beispielsweise Dose-response-Analysen mit den 16 oder 18 Probanden könnte man sowohl deskriptiv als
auch inferenzstatistisch auswerten.

Du meinst also simple OLS mit Prädiktor Nutzung der App (dose) und den genannten Outcomes (response)?

[PonderStibbons]

Das konkrete Verfahren hinge davon ab, welche Daten zum Nutzungsverhalten vorliegen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[blended Care]

Das Nutzungsverhalten wurde durch subjektiv berichtete Durchschnitts-Nutzungshäufigkeit pro Woche/Tag und Durchschnitts-Nutzungsdauer pro Öffnen der App in Minuten berechnet (in T2, T3 und T4)

[PonderStibbons]

Da könnte man z.B. Häufigkeit und Gesamtdauer der Nutzung in Beziehung setzen
zur Veränderung der Symptomatik (Wechselwirkung zwischen "Nutzung" und
dem Messwiederholungsfaktor in einer Messwiederholungs-Varianzanalyse).
Aber das nur mal so aus der Lameng.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[blended Care]

danke dir!