公衆衛生におけるFrontiers

背景：なぜ因果経路モデルを構築するの

近年、医療と公衆衛生の質を向上させるための方法として、エビデンスに基づく実践を実施することの重要性に対する認識が高まっている。 しかし、実施努力の結果は混在している。 努力の約三分の二は、意図した変化（2）を達成するために失敗し、ほぼ半分が関心のある成果（3）に影響を与えません。 実装戦略は、多くの場合、障壁（4）に不一致であり、実装の取り組みは、強化された影響なしにますます複雑でコストがかかります（5）。 これらの最適でない結果は、大部分が実装科学の分野でテストされた理論の不足によるものです（6）。 特に、この分野では、実施戦略がどのように機能するか、実施戦略がケアの提供に影響を与える特定の因果メカニズムについての理解が限られてい その結果、実装科学は、特定の実装戦略をいつ、どのような文脈で使用すべきか、そして同様に重要なことに、いつ使用すべきではないかについてのガイダンスを提供することによって、実装実践を効果的に通知する能力に制限されている。

国立科学アカデミーは、”科学”を”自然現象の検証可能な説明と予測、およびこのプロセスによって生成された知識を構築するための証拠の使用”と定義しています。”（8）実装の分野は、過去二十年の知識の構築と整理を費やしてきましたが、私たちは私たちに予測を生成する能力を与えるテスト可能な説明を持つこ 実施の努力の成果を改善するために、現場では、実施戦略が機能する因果経路を記述する検証可能な理論が必要である（6、9）。 システムや概念（10）の基礎となる基本的な概念構造を提供するフレームワークとは異なり、理論は変数間の関係を指定することによって現象を説明する

因果経路モデルは、与えられた文脈（すなわち、実装理論のビルディングブロック）における変数と関心のある結果の間の相互関係を表す。 因果関係の構造を特定することにより、科学者は、実装戦略が理論化されたメカニズムを介して動作しているかどうか、文脈上の要因が実装戦略が動作する因果プロセスをどのように緩和しているか、およびそれらのメカニズムによって結果の差異がどの程度説明されているかを経験的にテストすることができる。 因果モデルに基づく研究からの知見は、時間の経過とともに、実装プロセスに関するより堅牢な理論を開発し、重要な問題に対処することによって実 たとえば、因果モデルは次のことを行うことができます: (1)改善された実装戦略の開発を通知し、(2)新しい戦略の変更可能なターゲットを特定し、(3)既存の戦略の影響を高め、(4)どの戦略をどのコンテキストで使用すべきかを優先する。

このパースペクティブ作品では、これらの仮説をテストし、洗練することができるように、因果経路モデルの形で、様々な設定で異なる実装戦略の因果 具体的には、実施戦略のための因果経路モデルを開発するための四段階のプロセスを提供します。 この目的のために、我々は、フィールドが正しく決定要因と考えることができる変数のリストを持つことを超えて、メディエーター、モデレータ、前提条件、および（近位対遠位）の結果の正確な関節に向かって移動しなければならないと主張している（定義については表1を参照）。

因果経路モデルの構築

私たちの視点は、アジャイルサイエンス（13、14）—介入モジュール性、因果モデリング、および明確な境界条件（人口、文脈、行動など）を持つ経験的証拠を生成するための効率的な評価に焦点を当てた行動介入を開発し、研究するための新しい方法を開発し、研究するための新しい方法である。）知識の蓄積と再利用を最大化する。 アジャイル科学は、身体活動のための目標設定介入、モバイル健康アプリケーションのための関与戦略、プライマリケアのためのうつ病介入、および減量を促進するための自動化された食事の手がかりを調査するために使用されている（13、15）。 (1)実装戦略の指定、(2)戦略-メカニズムのリンケージの生成、(3)近位および遠位の成果の特定、および(4)モデレーターと前提条件の明確化。 このアプローチを実証するために、我々は三つの多様な実装戦略のセットのための因果経路モデルの例を提供します（図1を参照）。 戦略は、次の例から引き出されます。 コミュニティメンタルヘルスセンターは、治療を知らせるために、臨床的遭遇の前に患者が報告したアウトカムデータを提供者が求める測定ベースのケアを実施することを計画している（17）。 コミュニティ精神保健センターは、測定ベースのケアの実施を支援するために使用される一般的な戦略であるため、トレーニング、財政的ペナルティ（disincentives）、およ

ステップ1:実装戦略の指定

変更研究を実装するための専門家の推奨事項は、構造化された文献レビュー（20）、Delphiプロセス、および概念マッピング演習（19、21、22）を経て、学際的なチームによって開発された73の実装戦略（19）のコンパイルをもたらした。 したがって、概念的に明確で明確に定義された戦略の強固な基盤が存在します。 しかし、コンパイルはメカニズムに明示的にリンクされていませんでした。 Kazdin(7)に続いて、”メカニズム”は、実装戦略が望ましい実装結果をもたらすために動作するプロセスまたはイベントとして定義します。 慎重に検討すると、多くの戦略は、因果モデル構築の重要なステップである一貫した方法でメカニズムにリンクするのに十分ではないようです。 例えば、73の戦略のコンパイルは、離散戦略またはコアコンポーネントが過小指定されている一般的なアプローチである”学習協力者”をリストしています。 これは、それが困難な行動（の彼らの正確なメカニズムを識別することができます23）。 指定されていない戦略はまた、研究全体で不適切にデータを合成することに対してフィールドを脆弱にします（24、25）。

私たちの例では、トレーニングはあまり指定されていない戦略です。 Ｍｉｃｈｉｅらからの手順を適応させた。 (26)各戦略が評価されることを推奨する戦略仕様を導くために、(1)エビデンスに基づく実践の採用、実施、維持、またはスケールアップを促進することを目; (3)提案された有効成分を保持しながら最小の成分を表し、(4)単独で、または他の個別の戦略と組み合わせて使用することができ、(5)観察可能かつ複製可能であり、(6)指定された実装メカニズムに測定可能な影響を与えることができる(もしそうであれば、推定メカニズムをリストすることができるかどうか)。 戦略がこれらの基準を満たしていない場合は、改訂とさらなる仕様が必要です。 これには、代替定義の提案、実装戦略の完全な排除、または元の戦略のコンポーネントまたはタイプである新しい狭い戦略の明確化が含まれます。 なぜなら、トレーニングはいくつかの有効成分（例えば、教訓、モデリング、ロールプレイ/リハーサル、フィードバック、シャドウイング）で構成することができ、それぞれがユニークなメカニズムで動作する可能性があるからである。 この場合、訓練は、そのコアコンポーネントを明確にするために、より狭義に定義されるべきである。

ステップ2: 戦略とメカニズムのリンクの生成

一度指定すると、実装戦略は、その機能の根底にあると仮定されたメカニズムにリンクされる必要があります。 メカニズムは、戦略の管理から実装結果に至るアクションを記述することによって、実装戦略がどのように影響を及ぼすかを説明します（定義については表1を参照）。 統計的に言えば、メカニズムは常にメディエーターですが、メディエーターはメカニズムではないかもしれません。 同様に、モデレーターはメカニズムを指すことができますが、それ自体は確実にメカニズムではありません。 行列式は、実装戦略が効果を持っていなかった理由を説明するかもしれませんが、メカニズムは、例えば、行列式の状態を変更することにより、戦略が効 決定要因は自然発生しており、しばしば必ずしもそうではないが、戦略が所望の結果に影響を及ぼすことを防止または可能にする可鍛性因子である。 メカニズムは、実装戦略の適用によって意図的に活性化され、個人内（例えば、学習）、対人（例えば、共有）、組織（例えば、共有）のレベルなど、異なるレベルの分析で、リード）、コミュニティ（例えば、リストラ）、およびマクロ政策（例えば、ガイド）（27）。 成功するための実装の努力のために、選択された戦略は、ローカル決定要因と互換性があり、それに基づいて行動することができる必要があります。 実装科学では一般的に使用されていますが、我々は、研究者が因果過程における少なくとも二つのタイプの変数を参照するためにそれを使用してい 以下の説明では、代わりにこれらのより正確な用語を使用しています。

ほとんどの実装戦略は、複数のメカニズムを介して行動する可能性が高いが、一つのメカニズムが主要であり、他のメカニズムが補助的であるかどうかは経験的な疑問のままである。 また、同じメカニズムが複数の実装戦略の操作に関与している可能性もあります。 戦略-メカニズムのリンケージの初期評価は、戦略がどのように結果を生み出すかについてのより広範な科学的知識ベースの文脈で行われます（7）。 例えば、多くの戦略は、独自の文献ベースを持っています（例えば、(28)これらの戦略の機能の根底にあるメカニズムについての理論的および経験的洞察を提供する。 既存の理論を引き、テストする努力は常になされるべきであるが、どれも十分な指導を提供しなければ、因果的影響を持つかもしれない変数を仮定す このようにして、時間の経過とともに、最初に定式化された戦略-メカニズムのリンケージは、研究が経験的にそれらをテストし始めるにつれて再評価され、 このような経験的評価は現在まれであるが、実施メカニズムの二つの系統的レビューにわたって、31の研究のみが同定され、メカニズムは経験的に確立されていない（テキスト脚注1;29参照）。

ステップ3：近位および遠位の結果を特定する

実装科学者は、実装努力の望ましいエンドポイントとして八つの結果を単離しました: 受け入れ可能性、実現可能性、妥当性、採用、浸透、忠実性、コスト、および持続可能性（1）。 これらの結果の多くは潜在的な変数として適切に解釈されていますが、他のものは本質的に明らか/観察可能です（30）;最近の系統的レビューでは、これらの結果の測定とメタデータの測定を提供しています（31）。 実装戦略が動作する因果プロセスに関しては、これらの結果は、実装プロセスが達成することを意図している遠位の結果として最もよく概念化され、 例えば、探査、準備、実施、維持の枠組み（32）では、証拠に基づく実践の受容性が探査段階で最も顕著であり、忠実度が実施段階の目標である可能性がある。 結果間のもっともらしい時間的相互関係にもかかわらず、証拠を増やすことは、すべての実施戦略が前述の結果のそれぞれに影響を与えるわけでは 実装メカニズムとテスト可能な因果経路の妥当性を完全に確立するためには、近位の結果を説明する必要があります。

近位の結果は、その特定の作用機序のために起こる実装戦略の直接的、測定可能、そして典型的には観察可能な産物である。 すなわち、意図された方向の近位の結果に影響を与えることは、推定機構の活性化を確認/不確かにすることができ、理論化された機構の証拠を確立するための低推論の方法を提供する。 ほとんどの場合、メカニズム自体を直接測定することはできず、関心のある近位の結果の変化の観察に（高推論評価または）依存を強制する。 例えば、教訓的な教育は、訓練の有効成分として、知覚された受容性または養子縁組の遠位の実施結果に影響を与えるために、知識の近位の結果に関す フィードバックによる練習は、スキルと自信の近位の結果を反映して、採用の遠位の実施結果、あるいは忠実度に影響を与えるメカニズムを介して作用 近位の結果を特定するには、”この実装戦略が活性化していると思うメカニズムを介して効果があったかどうかをどのように知ることができますか？”または”この戦略のための仮説のメカニズムがプレイされている場合、何が違うのだろうか？”研究者は、多くの場合、より近位の結果を介して遠位の実装の結果に戦略の影響を調べる調停モデルをテストすることを考えると、メカニズムと近位 我々が用語を使用している方法は、メカニズムは、実装戦略が動作するプロセスであり、近位の結果は、遠位の実装結果に向かって因果経路にあるそのプ

ステップ4:アーティキュレート効果修飾子

最後に、アーティキュレートするために重要な効果修飾子には二つのタイプがあります。 モデレーターは、実装戦略が結果に及ぼす影響のレベルを増減する要因です。 監査とフィードバックのための個人および組織レベルのモデレーターの例が明確に示されている図1を参照してください。 理論的には、モデレーターは、機械的にどのように相互作用するかが正確に理解されていなくても、戦略の行動メカニズムと相互作用する要因です。 前提条件は、実装メカニズムをまったくアクティブにするために必要な要因です(図1参照)。 それらは、実施戦略からその近位および遠位の結果につながる因果プロセスが行われるために必要な必要条件である。 モデレーターと前提条件の両方は、実装科学文献ベースでは”決定要因”として誤解されることが最も多く、戦略とその効果を変更する個々の要因および文脈要因との関係の性質を理解する能力を制限する可能性があり、次に、どこで、いつ、なぜ戦略が関心のある結果に影響を及ぼすのか。

今後の方向性: 実施分野が科学としての地位を完全に確立するために必要なこと

検証可能な説明を提供し、予測の生成を可能にすることによって科学としての地位を完全に確立するためには、(1)実施戦略を指定すること、(2)実施戦略とメカニズムのリンケージを生成すること、(3)近位および遠位の成果を特定すること、および(4)効果修飾子を明確にすることの四つの重要なステップを提供する。 これらのステップに加えて、今後の研究では、実施プロセスに関与する要因の正確な用語の生成に努め、研究全体で一貫して使用することをお勧めし 実装メカニズムの系統的レビューでは、研究者は前提条件、予測因子、モデレーター、メディエーター、および近位の結果を融合させました（テキスト脚注1を参照）。 また、実施が検討される文脈の実用的な制約を考慮し、メカニズム評価を可能にする研究デザインや研究計画を選択するためのガイドラインを策定す ここで提唱した因果経路モデルの種類は、特定の研究サイトの制約を理解することと組み合わせて、研究者は、メカニズムをどのくらいの頻度で測定すべきか、どのくらいの結果がいつ変化すると予想されるかなどの時間的ダイナミクスを慎重に考慮することによって、仮説関係を評価するための適切な方法と設計を選択することができる。

真に現場を前進させるためには、実施メカニズムの心理的に強く実用的な措置を特定または開発するために多くの作業を行う必要があります。 因果経路モデルを経験的に評価するには、心理的にも実用的なメカニズムの強力な尺度が必要ですが、実装関連の尺度の7つの公開されたレビューの フィールドを進めるためには、対策の開発が必要になる可能性があります。 最後に、実装科学は、知識の移転と使用のための証拠のより堅牢なキュレーションの構築から利益を得ることができます。 他の分野には、経験的知見を収集、整理、合成するためのwebベースのデータベースがあります。 そうすることで、フィールドはより迅速に知識を蓄積することができ、知識のユーザーは、いつ、なぜ、何が機能しているのか、何が一般化されているのか、何が このようなエビデンスのキュレーションは、改善された実装戦略の開発（例えば、戦略の仕様を通じて）、新しい戦略のための変更可能なターゲットの特定（例えば、実用的ではない可能性のある既存の戦略について明らかにされたメカニズム）、および所与の文脈に対する戦略の使用の優先順位付け（例えば、前提条件およびモデレータの知識）につながる。

著者の貢献

CLとPKは共同最初の著者であり、原稿開発を共同主導しています。 CLとBWは、この原稿の開始につながったR01提案の共同Piです。 すべての著者（CL、PK、BP、AL、LT、SJ、CW-B、およびBW）は、この原稿のアイデアの開発、執筆、および編集に貢献し、その内容に同意しました。

利益相反に関する声明

著者らは、本研究は、利益相反の可能性があると解釈される可能性のある商業的または財政的関係がない場合に行われた

レビュアー TWは、ハンドリングエディタに著者BPのいずれかとの過去の共著者を宣言しました。

謝辞

BPは国立精神衛生研究所（K01MH113806）からの資金提供を認めたいと考えています。

脚注