Under de senaste åren har forskning om behandling och interventionsutveckling skiftat från det traditionella konceptet "en storlek passar alla" som ligger till grund för de fasta interventionsstrategierna, till utveckling av adaptiva interventioner, där den dos eller typ av tjänster som erbjuds kunderna individualiseras baserat på kundernas egenskaper eller klinisk presentation, och sedan återjusteras som svar på deras pågående prestanda i behandling (Marlowe et al. Tillkännagivande om inledande av ett antidumpningsförfarande beträffande import av linor och kablar av järn eller stål med ursprung i Folkrepubliken Kina (EUT C 343, 31.12.2009, s. I det första tillvägagångssättet justeras inte interventionens sammansättning och dosering som svar på enskilda individers behov eller egenskaper; det senare tillvägagångssättet bygger på uppfattningen att individer skiljer sig åt i sina svar på behandlingen så att för att ett program ska vara effektivt, bör interventionen variera över tiden som svar på individens behov. I detta avseende blir forskarna alltmer intresserade av att utveckla interventioner som anpassar sig till dynamiken i systemet av intresse (t.ex. individer, sociala grupper) via beslutsregler som rekommenderar när och hur interventionen ska ändras för att maximera långsiktiga resultat. Dessa rekommendationer grundar sig inte bara på försökspersonernas särdrag utan också på resultat som samlats in under ingreppet, t.ex. försökspersonens svar och följsamhet. Av detta följer att dynamiska adaptiva insatser är tidsvariabla insatser som anpassar sig till försökspersonernas mellanliggande resultat och egenskaper. Dessa typer av interventioner kallas också "dynamiska behandlingssystem" (Murphy et al., 2001; Robins, 1986), "adaptiva behandlingsstrategier" (Lavori & Dawson, 2000; Murphy 2005), "flerstegsbehandlingsstrategier" (Thall et al. 2002; Thall & Wathen 2005), "behandlingspolitik" (Lunceford m.fl. 2002; Wahed & Tsiatis 2004 eller "individualiserade behandlingsregler". De begreppsmässiga fördelarna med adaptiva interventioner har länge erkänts av beteendevetare och samhällsvetare. Inom exempelvis lärande och utbildning betonar Browns (1992) diskussion om kunskapsinhämtning behovet av att ta hänsyn till studenternas variabla 3 svar vid kliniska intervjuer och tester. Brown föreslår en form av "dynamisk bedömning" där intervjuaren följer en process som styrs av beslutsregler för att mäta studenternas framväxande kompetens och öppna fönster för möjligheter till lärande. Inom området organisatoriskt beteende optimerar Martocchio och Webster (1990) sitt beteende för att uppnå dessa mål, och kompenserar och justerar om målen blir ouppnåeliga eller oattraktiva. När det gäller psykoterapi noterade Laurenceau, Hayes och Feldman (2007) att tillväxt och förändring i psykoterapi har begreppsmässigt betraktats som en dynamisk process som återspeglar både destabilisering av ett stabilt beteendemönster och emotionellt mönster vilket ökar behovet av att utveckla mer anpassningsbara mönster. Ändå, trots den tilltalande begrepp som ligger till grund för konceptualiseringen av adaptiva interventioner till beteende-och samhällsvetare, dataanalysmetoder för att informera byggandet av adaptiva interventioner är fortfarande i sin linda (Murphy, Collins och Rush, 2007). Därför syftar vi i den aktuella studien till att introducera en dataanalysmetod som är användbar för att konstruera adaptiva interventioner för forskare inom beteende- och samhällsvetenskap. Vi börjar med att diskutera adaptiva interventioner som ett verktyg för att operationalisera sekventiellt beslutsfattande i beteendeinterventioner. Därefter diskuterar vi en ny, men okomplicerad, metod för dataanalys, kallad Q-learning. Q-learning är en analysmetod 4 hämtad från datavetenskap som kan användas för att informera konstruktionen av en adaptiv intervention. Vi illustrerar hur denna metod kan användas för att formulera adaptiva interventioner med hjälp av Adaptive Interventions for Children with ADHD study (Center for Children and Families, SUNY at Buffalo, William E. Pelham as PI). Slutligen diskuterar vi riktlinjer för framtida forskning för beteende- och samhällsvetare som syftar till att utveckla adaptiva interventioner. Interventioner definieras som "planerade åtgärder avsedda att åstadkomma önskade förändringar i befintliga förhållanden för personer eller miljöer, vanligtvis med det tillstånd som identifierats som ett problem som ska förbättras" (Adelman & Taylor, 1994: 638). Även om interventioner är allmänt begreppsmässigt komplexa processer (t.ex., Cuijpers, 2002; Wandersman, & Florin, 2003; Wampold, Lichtenberg, & Waehler, 2002) intervention forskare brukar anta den traditionella metoden för intervention utveckling, syftar till att konstruera en "en storlek passar alla" intervention där sammansättning och dosering är fast. I detta tillvägagångssätt erbjuds alla deltagare med samma enda insatssammansättning och dosering. I Brands, Lakeys och Bermans (1995) studie om att förbättra det upplevda sociala stödet bland invånarna i samhället gavs samma gruppbaserade intervention till alla invånare i samhället som rapporterade låga nivåer av upplevt stöd. Varje del av ingripandet, som innefattade en kombination av social kompetens utbildning (t.ex. positiva påståenden om sig själv och andra, konfliktlösningsstrategier, aktivt lyssnande) och kognitiv omstrukturering (t.ex. identifiering och korrigering av dysfunktionella attityder som kan förekomma i relationer, positiva självuttalanden och självacceptans) levererades till alla deltagare med antagandet att var och en av dessa komponenter är nödvändig för varje enskild invånare. Dessutom erbjöds varje deltagare samma interventionsdos (13 gruppsessioner per vecka). Med hjälp av en sådan fast strategi för utveckling av interventioner och 5 bedömningar tar man inte hänsyn till enskilda personers varierande insatsbehov (Collins, Murphy & Bierman, 2004; Connell m.fl., 2008). Det begränsar förmågan att identifiera de verkligt effektiva aspekterna av varje behandling, potentiellt leder till inkludering eller onödiga eller till och med kontraproduktiva komponenter och tillåter inte kliniker att matcha behandlingar med enskilda mottagare som mest sannolikt kommer att dra nytta av dem. Under de senaste åren har interventionsutvecklingen skiftat från denna traditionella fasta forskningsbaserade metod till begreppsmässig intervention i form av sekventiella processer där olika behov av ämnen beaktas (Collins m.fl., 2004). Lägg märke till att denna konceptualisering har två komponenter: 1) interventionen är tidsvarierande och 2) interventionen anpassar sig och anpassar sig till enskilda personers specifika behov. Weisz, Chu och Polos (2004) diskussion om spridning och evidensbaserad praxis inom klinisk psykologi tyder på att evidensbaserad praxis helst bör bestå av mycket mer än att bara erhålla en första diagnos och välja en matchande behandling. Bevisbaserad praxis "är inte en specifik behandling eller en uppsättning behandlingar, utan snarare en orientering eller ett värdesystem som återger bevis för att vägleda hela behandlingsprocessen. Således är en kritisk del av evidensbaserad vård periodisk bedömning för att bedöma om den valda behandlingen faktiskt är till hjälp. Om så inte är fallet, kommer det att bli nödvändigt att justera rutinerna, kanske flera gånger under behandlingens gång " (s. 303). Faktum är att många beteendemässiga och kognitiva terapier kan ses som adaptiva där läraren väljer undervisningsstrategier som passar hans/hennes elevers behov och kontinuerligt modifierar dessa strategier baserat på elevers svar i klass och prestanda på tentor för att optimera inlärningsprocessen. Tilldelningen av en särskild interventionskomponent och doseringsnivå baseras på ämnets värden på anpassningsvariabler. Dessa variabler förväntas mildra effekten av vissa interventionskomponenter, och logiken är att nivån eller typen av intervention bör anpassas efter dessa moderatorer. Observera att alla anpassningsvariabler är moderatorer, men inte alla moderatorer skräddarsyr variabler. Tänk till exempel på ett ingripande som både män och kvinnor reagerar bättre på än på en kontroll, men interventionen har större effekter för kvinnor. I detta fall, även om kön är en moderator, bör både män och kvinnor erbjudas intervention som båda grupperna gynnas. Kön är således inte en skräddarsydd variabel (annars bör olika kön erbjudas olika insatser). Även om listan över kandidatvariabler är beroende av studien, omfattar vanliga typer av dessa variabler individuella, grupp- eller kontextegenskaper som representerar risk- eller skyddsfaktorer som påverkar responsen på (eller behovet av) olika typer av eller intensiteten hos 7 interventionskomponenter. Det är till exempel troligt att invånarna i samhället, som kännetecknas av särskilda riskfaktorer, till exempel låg självaktning, kommer att dra nytta av ett ingripande som lägger större vikt vid kognitiv omstrukturering än vid sociala färdigheter, medan de som har hög självaktning kan finna andra insatser mer fördelaktiga. Individens responsivitet kan också vara en viktig moderator. Det är t.ex. möjligt att invånare i samhället som inte svarar tillräckligt (rapporterar låga stödnivåer) på stödinsatserna inom en viss tidsperiod (t.ex. 13 veckor) kan behöva ett mer intensivt ingripande eller en annan typ av ingripande. I detta fall fungerar invånarnas reaktion på interventionen som en anpassningsvariabel, vilket gör det möjligt för forskaren att ändra stödinsatsen för att öka dess effektivitet. Interventionsbeslut kan också anpassas till tidigare interventionsbeslut. Till exempel kan beslutet om att intensifiera stödinsatserna variera beroende på vilken typ av stöd som ges i det första skedet. Anta att det finns två möjliga första steg, en som lägger större vikt vid kognitiv omstrukturering och en som lägger större vikt vid att utveckla social kompetens. Det är möjligt att intensifiera interventionen för icke-responders kan vara mer effektiv för de invånare som ursprungligen tilldelades den kognitiva omstruktureringsbaserade interventionen, medan det är bättre att lägga till en kognitiv komponent till det första steget. För att visa hur beslutsreglerna kopplar samman information som erhållits på grundval av anpassningsvariabler för interventionsalternativ, anta för enkelhetens skull att det stödjande ingripandet endast är skräddarsytt efter den enskildes svar på det första steget. I så fall kan beslutsregeln uttryckas som att bygga högkvalitativa adaptiva interventioner, vi fokuserar på att välja bra beslutsregler. Till skillnad från fasta interventioner omfattar därför adaptiva interventioner inte bara interventionskomponenterna och doseringen, utan också ett helt system för tilldelning av komponenter och dosering. Med andra ord, "valet av att skräddarsy variabler, åtgärderna för att anpassa variablerna, beslutsreglerna för att anpassa variablerna till tilldelningen av komponenter och dosering, och genomförandet av dessa regler är alla en integrerad del av själva interventionen" (Collins m.fl., 2004: 186). Det finns en hel del studier där forskare använt beslutsregler för att operationalisera dynamiska adaptiva interventioner. I Fast Track-studien ingick ett dynamiskt adaptivt interventionsprogram för att förebygga problem hos högriskbarn (studiegruppen för förebyggande av konduktiva problem, 1992). Familjer som deltog i denna studie fick hembesök på olika intensitetsnivåer beroende på kliniska bedömningar av föräldrarnas funktion och familjebehov (se Bierman m.fl., 2006). I domstolen för missbruk av läkemedel anpassade åtgärder som utarbetats av Marlowe och kollegor (Marlowe et al., 2008) justerades frekvensen av domstolsförhandlingar och typ av rådgivningssession enligt fördefinierade kriterier som svar på deltagarnas prestationer. I en studie av alkoholberoende patienter utvärderade McKay (2005) effekten av en adaptiv intervention som byggde på korta telefonkontakter, bestående av risk för återfallsbedömning och probleminriktad rådgivning. När risknivåerna ökade fick deltagarna ökad vård, t.ex. ofta förekommande telefonsamtal och 9 tillfällen av motiverande intervjuer. Den Early Steps Multisite studie (ES-M), involverade tillämpningen av familjecentrerade program för att minska emotionella och beteendemässiga problem hos barn. Denna insats har anpassats och anpassats efter varje familjs särskilda behov (Connell m.fl., 2008). Ändå anses forskningsmetoder och förfaranden för att hitta den bästa sekvensen av beslutsregler vara relativt nya och komplexa (Connell m.fl., 2008). I följande avsnitt introducerar vi därför Q-learning (Watkins, 1989) -en ny metod som kan användas för att konstruera adaptiva åtgärder från data. Vi illustrerar tillämpningen av denna metod med hjälp av data från en studie som syftar till att utveckla en adaptiv intervention för att förbättra skolbaserade prestanda hos barn med uppmärksamhetsbrist hyperaktivitetsstörning (ADHD). Motivering för att använda Q-learning
Algoritmer för att lära sig dessa regler använder ofta värdeskapande approximationer (Q-learning; t.ex. Ref.
Q-learning: A data analysis method for constructing adaptive interventions.
{'venue': 'Psychological methods', 'journal': 'Psychological methods', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Psychology', 'Computer Science']}