うつ病または不安障害は、喫煙状況と電子タバコ使用状況との関係を緩和する: 横断研究 | BMC公衆衛生

研究デザイン

この研究は、医療情報国民動向調査 (HINTS) の自己申告データを分析し、横断的デザインを使用して実施されました。 HINTS は、アメリカ国民の健康情報の使用とアクセスに関する情報を収集する、全国を代表する調査です。 [23, 24]。

参加者

この横断研究では、二次データ分析に医療情報全国動向調査 (HINTS)、サイクル 2 (2018 年) のデータを利用しました。 HINTS 2018 は調査の最新版であり、米国の成人人口を全国的に代表しています。 [23]。 HINTS の対象基準により、米国成人の代表的なサンプルが確保されます。参加者は 18 歳以上で、米国内の非施設環境 (個人宅など) に居住しており、調査は英語またはスペイン語の両方の言語で実施されるため、どちらかを読んで理解できる必要があります。サンプリングプロセスでは、ランダム化された住所ベースの方法が採用されており、世帯ごとに成人 1 名がランダムに選ばれ、自発的に参加します。 [23]。除外基準には、18 歳未満の個人、施設施設（老人ホームや矯正施設など）の居住者、英語またはスペイン語を理解できない人が含まれます。これらの基準は、医療コミュニケーションの傾向と格差を調査するために、米国の人口の多様かつ包括的な断面を保証するように設計されています。 [23]。

サンプリング手順

ヒント 5、サイクル 2 では、2 段階のサンプリング設計が利用されました。まず、すべての居住地域から居住住所の層別サンプルを選択しました。これらのアドレスは、Marketing Systems Group (MSG) によって提供されました。サンプリング枠は、少数民族の濃度が高い地域と少数民族の濃度が低い地域の 2 つのカテゴリーに層別されました。高マイノリティ地域は、ヒスパニック系またはアフリカ系アメリカ人であると認識する住民の合計割合が 34% 以上である国勢調査区域として定義され、低マイノリティ地域には、ヒスパニック系またはアフリカ系アメリカ人の人口が 34% 未満である他のすべての区域が含まれました。 [23]。

適切な表現を保証するために、各層から等しい確率でアドレスのサンプルが選択されました。第 2 段階では、次の誕生日法を使用して、サンプリングされた各世帯から 1 人の成人回答者が選択されました。これは、カレンダー上で次の誕生日である世帯内の成人 (18 歳以上) を選択する人口調査で一般的に使用されるアプローチです。この方法は、世帯内での選択をランダム化し、選択の偏りを最小限に抑えるのに役立ちます。選ばれた各成人は郵送で調査に参加するよう招待され、参加を奨励するために 2 ドルの現金インセンティブが提供されました。 [23]。バイリンガル サポートは 2 つのフリーダイヤル電話番号を通じて提供されました。1 つは英語話者用、もう 1 つはスペイン語話者用です。合計 14,586 世帯が調査に参加するための招待状を郵送で受け取りました。世帯全体の回答率は 32.9% でした。 [23]。

参加者がアンケートを返送した後、ヒント 5、サイクル 2 方法論レポートで概説されているように、最終データセットに含める資格を判断するためにすべてのアンケートがレビューされました。 [23]。合計 3,547 件のアンケートが受信され、そのうち 3,504 件が対象と判断されました。不適格な 43 件の回答のうち、2 件は 18 歳未満の個人によって提出され、2 件は回答者が真実ではないことを示唆する疑わしい回答パターンにより除外されました。方法論レポートによると、これらの回答には、調査全体を通じて矛盾した回答や信じがたい回答など、捏造または無効な回答行動の証拠が示されています。さらに、19 件の調査は不完全で、20 件は同じ世帯からの重複であることが判明しました。これらのスクリーニング手順は、HINTS の標準データ品質保証プロトコルの一部です。 [23]。この二次分析の目的のために、喫煙状況、電子タバコの使用、うつ病または不安症の状態など、すべての主要な研究変数に関する完全なデータを持つ参加者のみを対象にしました。これにより、3,255 人の参加者の最終分析サンプルが得られました。 3,504 人の適格な参加者と最終的な分析サンプルとの差異は、回帰モデルで使用される変数のいずれかについて応答が欠落しているケースを自動的に除外する、統計ソフトウェアによるリストごとの削除によるものです。これらの回答の欠如は主に結果やモデレーターの変数に影響を及ぼし、質問の機密性を考えると珍しいことではありませんでした。サンプリング設計、データ収集手順、および品質保証プロトコルに関する詳細は、調査データの代表性と正確性を確保するために使用される厳格なアプローチを概説する HINTS 5 サイクル 2 方法論レポートに記載されています。 [available at: https://hints.cancer.gov/]。

倫理

元の HINTS 研究に参加したすべての個人は、インフォームドコンセントを提供しました。 HINTS 5 プロトコルは、Westat 治験審査委員会によって承認されました。さらに、この研究はNIH人体研究保護局によるさらなる治験審査委員会の審査からの免除が認められた。この研究では、HINTS からの公的に利用可能な匿名化されたデータを利用したため、二次分析に対するインフォームド・コンセントや追加の倫理的承認の必要性が免除されました。 [23]。さらに、当社はこれらのデータの使用を許可するために、サウジアラビア、リヤドのキング・サウド・ビン・アブドゥルアズィズ保健科学大学から免除（迅速）治験審査委員会承認（NRR24/108/12）を取得しました。

対策

電子タバコの使用状況

これら 2 つの質問への回答に基づいて、参加者は 3 つのカテゴリに分類されました。

• 非ユーザー: 最初の質問に「いいえ」と回答しました。

• 現在の電子タバコ使用者: 最初の質問には「はい」、2 番目の質問には「毎日」または「数日」と回答しました。

• 元電子タバコ使用者: 最初の質問には「はい」、2 番目の質問には「まったくそう思わない」と回答しました。

喫煙状況

これら 2 つの質問への回答に基づいて、参加者は 3 つのグループに分類されました。

• 非喫煙者: 最初の質問に「いいえ」と答えました。

• 現在喫煙している人: 最初の質問には「はい」、2 番目の質問には「毎日」または「数日」と回答しました。

• 元喫煙者: 最初の質問には「はい」、2 番目の質問には「まったくそうではない」と回答しました。

共変量

参加者の年齢、性別、教育レベルが人口統計学的変数として収集されました。性別はカテゴリ変数 (男性、女性) として扱われました。年齢は連続変数として測定されました。教育レベルは、以下のカテゴリを含むカテゴリ変数として扱われました: 8 年未満、8 ～ 11 年、12 年または高校卒業、大学以外の高校卒業後の訓練 (職業訓練または技術訓練など)、一部の大学、大学卒業生、大学院生。

モデレーター

うつ病または不安障害は、医師または他の医療専門家からうつ病または不安障害と診断されたことを参加者に聞いたことがあるかどうかを参加者に尋ねることによって評価されました（単一変数）。回答は単一変数であり、「はい」または「いいえ」に分類されました。

データ分析

データ分析には SPSS バージョン 24 を使用しました。平均、標準偏差、範囲、頻度分布などの記述統計が計算されました。回帰分析は、Hayes によって開発された PROCESS マクロを使用して実行されました。あ p-値 25]。 PROCESS マクロを使用する場合、マクロは元の形式でマルチカテゴリ独立変数を受け入れるため、マルチカテゴリ独立変数を k–1 変数にダミー コーディングする必要はありません。デフォルトでは、マクロは頻度が最も低いグループを複数カテゴリ変数の参照グループとして扱います。 [25]。変数は、この研究のために最初にコード化されたとおりに保持されました。喫煙状況は現在喫煙者 (1)、元喫煙者 (2)、非喫煙者 (3) に分類され、うつ病または不安症の状態ははい (1) といいえ (2) としてコード化されました。したがって、現在の喫煙者とうつ病または不安症の参加者は、参加者が最も少ないカテゴリーを代表するため、参照グループとして扱われました。結果変数の複数カテゴリの性質、つまり電子タバコの使用状況 (現在のユーザー、元のユーザー、まったくのユーザー) を説明するために、多項ロジスティック回帰モデルが採用されました。分析では、多項枠組み内で交互作用効果のモデル化を可能にするヘイズの PROCESS マクロを利用しました。このモデルでは、「電子タバコを一度も使用したことがない人」が参照グループとして機能しました。このモデルでは、現在または元電子タバコ使用者の可能性に対する喫煙状況とうつ病/不安状態の影響を調べました。独立変数 (喫煙状況) または調節因子 (うつ病/不安状態) にはどちらもカテゴリ変数であるため、センタリングは適用されませんでした。

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2025-10-29 14:36:00