Applying Latent Variable Modeling to Cormorbidity Treatment Research

将潜变量模型应用于疾病治疗研究

基本信息

  • 批准号:
    7738587
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 11.35万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2009
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2009-09-25 至 2014-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): The objective of this K02 application is to allow the candidate to increase the time he has allocated to research and related career development activities from a projected annual average of between 25-45% without the K02 to between 75-80% with the K02. The application overviews the candidate's 15-year history of NI/\AA-supported alcohol research and provides a career development plan aimed at acquiring and deploying sophisticated data analytic and methodological strategies that fall under the broad heading of latent variable-structural equation modeling (LV-SEM) (e.g., factor analysis, path analysis, latent class and trait modeling, growth mixture modeling, item response theory). This would be accomplished via specific career development objectives involving: 1) interactions with mentors and collaborators (15%); 2) hypotheses testing (25%); 3) formal courses/training (25%); 4) scholarly production (25%); and, 5) teaching/ service (10%). The "parent R01" ("CBT Treatment of Anxiety Disorders in Comorbid Alcoholics" /\A0105069) targets a sample of 400 patients undergoing a standard community-based alcoholism treatment program who are also diagnosed with at least one of several common comorbid anxiety and affective ("internalizing") disorders. In addition to the alcohol treatment, patients receive one of two psychosocial treatments for internalizing disorder. LV-SEM would allow the candidate to empirically partition highly inter- correlated internalizing disorders/symptoms in the parent R01 dataset into distinct vs. common components that could then be related in causal models to the alcohol and internalizing treatment outcomes. Next, the candidate would replicate these models in community, student and psychiatric-based datasets that are either publicly available (e.g., NESARC) or available via his collaborators (e.g., Drs. Ken Sher and Carrie Randall). These efforts would provide an empirically parsimonious characterization of the internalizing problems experienced by individuals with alcohol use disorders and how these relate to alcoholism and psychiatric treatments across a number of populations and treatment modalities. The longer-term goal would be to develop more effective treatments for alcohol disorders with comorbid internalizing disorders. RELEVANCE: By further clarifying the best clinical strategies for and conceptualization of internalizing disorders occurring in alcoholism treatment patients, the proposed work will improve our ability to effectively treat alcohol dependence.
说明(由申请人提供):此 K02 申请的目的是让申请人将分配给研究和相关职业发展活动的时间从没有 K02 的预计年平均 25-45% 增加到 75-75% K02 占 80%。该应用程序概述了候选人 NI/\AA 支持的酒精研究的 15 年历史,并提供了职业发展计划,旨在获取和部署复杂的数据分析和方法策略,这些策略属于潜在变量结构方程建模 (LV -SEM)(例如,因子分析、路径分析、潜在类别和特质建模、增长混合建模、项目响应理论)。这将通过具体的职业发展目标来实现,包括:1)与导师和合作者的互动(15%); 2)假设检验(25%); 3)正规课程/培训(25%); 4)学术成果(25%); 5) 教学/服务 (10%)。 “母 R01”(“共病酗酒者焦虑症的 CBT 治疗”/\A0105069)针对 400 名接受标准社区酗酒治疗计划的患者样本,这些患者还被诊断患有几种常见共病焦虑和情感障碍中的至少一种(“内化”)障碍。除了酒精治疗外,患者还接受两种心理社会治疗中的一种治疗内化障碍。 LV-SEM 将允许候选者凭经验将父 R01 数据集中高度相互关联的内化障碍/症状划分为不同的与常见的成分,然后这些成分可以在因果模型中与酒精和内化治疗结果相关。接下来,候选人将在社区、学生和基于精神病学的数据集中复制这些模型,这些数据集要么是公开可用的(例如,NESARC),要么是通过他的合作者(例如,Ken Sher 博士和 Carrie Randall 博士)提供的。这些努力将从经验上简约地描述酒精使用障碍患者所经历的内化问题,以及这些问题与许多人群和治疗方式中的酗酒和精神治疗的关系。长期目标是开发更有效的治疗酒精障碍并伴有内化障碍的方法。相关性:通过进一步阐明酒精中毒治疗患者发生的内化障碍的最佳临床策略和概念化,拟议的工作将提高我们有效治疗酒精依赖的能力。

项目成果

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