Кратко и по пунктам.
1) Ключевые исходы и индикаторы (что измерять)
- Клинические симптомы:
- депрессия: PHQ‑A или CES‑DC; тревога: GAD‑7; поведенческие проблемы: SDQ.
- Позитивное психологическое благополучие:
- субъективное благополучие / life satisfaction (например, WHO‑5), PERMA‑профиль, позитивный аффект, самооценка (Rosenberg).
- Резильентность и копинг:
- CD‑RISC, шкалы психологической гибкости/самоэффективности.
- Социальные и поведенческие исходы:
- социальная поддержка, чувство принадлежности, буллинг, посещаемость школы, академическая успеваемость.
- Поведенческие/системные индикаторы:
- обращаемость за помощью, использование услуг психического здоровья, уровень стигмы (аттитюды), контакты с горячими линиями.
- Процессные индикаторы кампании:
- охват (reach), частота контактов (dose), вовлечённость (engagement), соблюдение протокола (fidelity), стоимость на участника (cost per capita).
2) Как измерять (дизайн и аналитика)
- Дизайн:
- предпочтительно кластерное RCT или stepped‑wedge; при невозможности — квази‑эксперименты (matched controls, interrupted time series, difference‑in‑differences).
- измерения: baseline, краткосрочно (1–3 мес), среднесрочно (6–12 мес), долгосрочно (2–5 лет).
- Статистика:
- анализ по принципу intention‑to‑treat; многоуровневые модели для учёта вложенности (школы/кластеры).
- пример DID‑модели: $$Y_{it}=\alpha +\beta Pos{t}_t+\gamma Treate{d}_i+\delta (Treate{d}_i\times Pos{t}_t)+{ϵ}_{it}.$$
- для расчёта выборки (пример) используйте формулу: $$n=\frac{2{\sigma }^2(Z_{1-\alpha /2}+Z_{1-\beta }{)}^2}{{\delta }^2},$$ где $\delta$ — ожидаемая разница, ${\sigma }^2$ — дисперсия.
- Дополнительно:
- медиаторный анализ для проверки механик (например, рост позитивного аффекта → снижение симптомов).
- cost‑effectiveness: стоимость на единицу улучшения/на QALY.
3) Учёт социально‑экономических и культурных различий
- Дизайн выборки:
- стратификация/оверсэмплинг у уязвимых групп; минимально — сбор данных по SES, этничности, языку, миграционному статусу.
- Анализ:
- расчёт эффектов по подгруппам и тесты взаимодействия; многоканальные многоуровневые модели с ковариатами (материнский доход, образование и т. п.).
- Инструменты и адаптация:
- валидированные и культурно адаптированные шкалы (переводы, когнитивное тестирование); участие местных сообществ в адаптации сообщений.
- Интервенционная гибкость:
- разные каналы (онлайн, офлайн), форматы и языки; оценка барьеров доступа (интернет‑доступ, стигма).
- Качественные данные:
- фокус‑группы, интервью для понимания контекста, приема и возможных непредвиденных эффектов.
4) Ожидаемые долгосрочные последствия (2–5+ лет)
- Положительные:
- снижение заболеваемости/тяжести депрессии и тревоги; рост уровней благополучия и резильентности; улучшение школьных результатов и снижения отсева; увеличение обращения за помощью и снижение стигмы; экономия системы здравоохранения при снижении осложнений.
- Измеримые показатели долгосрочно:
- изменение распространённости клинических расстройств; долгосрочные академические/трудовые показатели; снижение самоповреждений/суицидальных попыток.
- Риски/ограничения:
- эффекты могут быть модератными (малый—средний стандартный эффект, например $d\approx 0.2\text{–}0.5$); риск неравномерного распределения выгод (увеличение разрыва, если доступ неравномерен); возможная утрата эффекта без поддерживающих структур.
5) Практические рекомендации (сжатый чек‑лист)
- выбрать ядро индикаторов: PHQ/GAD, WHO‑5/PERMA, CD‑RISC, охват/вовлечённость.
- предусмотреть стратификацию по SES/культуре и адаптацию инструментов.
- использовать квази‑эксперимент или cluster RCT + смешанные методы.
- планировать наблюдение минимум до 2 лет и оценку cost‑effectiveness.
Если нужно, могу предложить пример минимального набора анкет и временную схему измерений.