Разработайте план исследования для изучения влияния ночного использования смартфона на качество сна и когнитивную продуктивность студентов: укажите дизайн, переменные, методы сбора данных и возможные этические проблемы
Дальнейший план исследования кратко и по пунктам. 1) Дизайн - Тип: рандомизированный кроссоверный эксперимент с дополнительной когорой наблюдения (mixed design) для внешней валидности. - Условия: «ночное использование смартфона» vs «запрет использования после отбоя». Каждая участница/участник проходит оба условия по 222 недели с washout‑периодом 111 неделя; порядок рандомизируется. - Дополнение: подвыборка для лабораторного контроля сна (полисомнография) nPSGn_{PSG}nPSG для валидации актиграфии. 2) Переменные - Независимая переменная: - ночное использование смартфона: бинарно (да/нет) и непрерывно — суммарное время использования в интервале «от отбоя до пробуждения» (минминмин). - Зависимые переменные: - качество сна (объективно: актиграфия — сонность, латентность, время и эффективность сна; субъективно: PSQI, дневник сна). - сонливость/утренняя бодрость: KSS или Karolinska (шкала). - когнитивная продуктивность: тесты внимания и скорости реакции (PVT), рабочая память (n‑back), исполнительные функции (Stroop) — измеряемые ежедневно или через приложение. - академическая продуктивность: краткосрочная (выполнение заданий, самодекларированное время на учёбу) и среднесрочная (оценки за семестр). - Контролирующие (ковариаты): хронотип (MEQ), возраст, пол, базовый индекс сна, употребление кофеина/алкоголя, уровень стресса/тревоги (DASS), физическая активность, использование фильтров синего света. 3) Методы сбора данных - Мониторинг использования смартфона: - системный лог (screen time/API) + стороннее приложение для точного таймстампа активности и типов приложений (соцсети, мессенджеры, чтение). - датчики экрана/яркости и данные о включённом ночном режиме. - Сон: - носимые актиграфы (все участники) — ночные параметры сна; дневники сна каждое утро. - полисомнография (PSG) в лаборатории для подвыборки nPSGn_{PSG}nPSG (1 ночь в конце каждой экспериментальной фазы). - Когнитивные тесты: - мобильные версии PVT, n‑back, Stroop — выполняются утром и/или вечером в фиксированные часы. - Оценки самочувствия/поведение: - EMA (короткие опросы) вечером и утром: сонливость, утомляемость, настроение, потребление стимуляторов. - Академические метрики: - данные преподавателей или LMS (при согласии), самозаписи выполненных задач и времени учёбы. - Дополнительно: - базовый опрос о здоровье, медикаментах, психиатрической истории. - измерение освещённости в спальне (датчик света или смартфон‑сенсор). 4) Выборка и мощность - Оценка мощности (пример для парного дизайна): требуемый размер выборки рассчитывается по формуле n=(Z1−α/2+Z1−β)2σ2Δ2,
n = \frac{(Z_{1-\alpha/2}+Z_{1-\beta})^2 \sigma^2}{\Delta^2}, n=Δ2(Z1−α/2+Z1−β)2σ2,
где Δ \Delta Δ — минимально значимый эффект на измеримой шкале, σ2 \sigma^2 σ2 — дисперсия разницы. - Практический ориентир: при ожидаемом эффекте средней силы d=0.5d=0.5d=0.5, α=0.05\alpha=0.05α=0.05, мощность 1−β=0.81-\beta=0.81−β=0.8 — требуется примерно n≈34n\approx 34n≈34 пар участников; с учётом отсевов и подгрупп рекомендуется рекрутировать ∼80–120 \sim 80\text{–}120 ∼80–120 студентов. 5) Анализ данных - Основной анализ: линейные смешанные модели для повторных измерений Yit=β0+β1SmartUseit+Xitγ+ui+ϵit,
Y_{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{SmartUse}_{it} + \mathbf{X}_{it}\boldsymbol{\gamma} + u_i + \epsilon_{it}, Yit=β0+β1SmartUseit+Xitγ+ui+ϵit,
где uiu_iui — случайный эффект участника, Xit\mathbf{X}_{it}Xit — ковариаты. - Дополнительно: анализ медиаторов/модераторов (хронотип, тип контента), мультивариантное сравнение для нескольких исходов с поправкой (FDR или Бонферрони). - Проверка чувствительности: исключение ночей с алкоголем/болезнью, анализ последовательностей (порядок кроссовера). 6) Возможные этические проблемы и меры - Конфиденциальность и приватность: сбор логов использования приложений и времени требует явного информированного согласия; данные анонимизировать/псевдонимизировать; хранение на защищённых серверах, шифрование. - Информированное согласие: подробно описать, какие данные собираются, цель исследования, право на выход без последствий. - Риск вреда: ограничение эксперимента по длительности, мониторинг ухудшения сна/психического состояния; при выявлении серьёзных проблем (сильная депрессия, мысли о суициде) — протокол клинической интервенции и направление к специалистам. - Добровольность: участие не должно влиять на оценки/учёбу; компенсация адекватна и не принуждает. - Доступ к результатам: участники получают сводные результаты и индивидуальные рекомендации по улучшению сна по запросу. - Этический комитет: протокол обязателен к одобрению IRB/локальным ЭК. 7) Практические замечания - Пробный пилот 2–42\text{–}42–4 недели для тестирования процедур и мобильных тестов. - Учесть сезонность (экзаменационные периоды) и распределять наборы равномерно. - План по минимизации выпадения: регулярные напоминания, компенсация, гибкость в выполнении тестов. Если нужно, могу кратко привести примерный протокол дня/периода для участника и шаблон EMA‑опроса.
1) Дизайн
- Тип: рандомизированный кроссоверный эксперимент с дополнительной когорой наблюдения (mixed design) для внешней валидности.
- Условия: «ночное использование смартфона» vs «запрет использования после отбоя». Каждая участница/участник проходит оба условия по 222 недели с washout‑периодом 111 неделя; порядок рандомизируется.
- Дополнение: подвыборка для лабораторного контроля сна (полисомнография) nPSGn_{PSG}nPSG для валидации актиграфии.
2) Переменные
- Независимая переменная:
- ночное использование смартфона: бинарно (да/нет) и непрерывно — суммарное время использования в интервале «от отбоя до пробуждения» (минминмин).
- Зависимые переменные:
- качество сна (объективно: актиграфия — сонность, латентность, время и эффективность сна; субъективно: PSQI, дневник сна).
- сонливость/утренняя бодрость: KSS или Karolinska (шкала).
- когнитивная продуктивность: тесты внимания и скорости реакции (PVT), рабочая память (n‑back), исполнительные функции (Stroop) — измеряемые ежедневно или через приложение.
- академическая продуктивность: краткосрочная (выполнение заданий, самодекларированное время на учёбу) и среднесрочная (оценки за семестр).
- Контролирующие (ковариаты): хронотип (MEQ), возраст, пол, базовый индекс сна, употребление кофеина/алкоголя, уровень стресса/тревоги (DASS), физическая активность, использование фильтров синего света.
3) Методы сбора данных
- Мониторинг использования смартфона:
- системный лог (screen time/API) + стороннее приложение для точного таймстампа активности и типов приложений (соцсети, мессенджеры, чтение).
- датчики экрана/яркости и данные о включённом ночном режиме.
- Сон:
- носимые актиграфы (все участники) — ночные параметры сна; дневники сна каждое утро.
- полисомнография (PSG) в лаборатории для подвыборки nPSGn_{PSG}nPSG (1 ночь в конце каждой экспериментальной фазы).
- Когнитивные тесты:
- мобильные версии PVT, n‑back, Stroop — выполняются утром и/или вечером в фиксированные часы.
- Оценки самочувствия/поведение:
- EMA (короткие опросы) вечером и утром: сонливость, утомляемость, настроение, потребление стимуляторов.
- Академические метрики:
- данные преподавателей или LMS (при согласии), самозаписи выполненных задач и времени учёбы.
- Дополнительно:
- базовый опрос о здоровье, медикаментах, психиатрической истории.
- измерение освещённости в спальне (датчик света или смартфон‑сенсор).
4) Выборка и мощность
- Оценка мощности (пример для парного дизайна): требуемый размер выборки рассчитывается по формуле
n=(Z1−α/2+Z1−β)2σ2Δ2, n = \frac{(Z_{1-\alpha/2}+Z_{1-\beta})^2 \sigma^2}{\Delta^2},
n=Δ2(Z1−α/2 +Z1−β )2σ2 , где Δ \Delta Δ — минимально значимый эффект на измеримой шкале, σ2 \sigma^2 σ2 — дисперсия разницы.
- Практический ориентир: при ожидаемом эффекте средней силы d=0.5d=0.5d=0.5, α=0.05\alpha=0.05α=0.05, мощность 1−β=0.81-\beta=0.81−β=0.8 — требуется примерно n≈34n\approx 34n≈34 пар участников; с учётом отсевов и подгрупп рекомендуется рекрутировать ∼80–120 \sim 80\text{–}120 ∼80–120 студентов.
5) Анализ данных
- Основной анализ: линейные смешанные модели для повторных измерений
Yit=β0+β1SmartUseit+Xitγ+ui+ϵit, Y_{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{SmartUse}_{it} + \mathbf{X}_{it}\boldsymbol{\gamma} + u_i + \epsilon_{it},
Yit =β0 +β1 SmartUseit +Xit γ+ui +ϵit , где uiu_iui — случайный эффект участника, Xit\mathbf{X}_{it}Xit — ковариаты.
- Дополнительно: анализ медиаторов/модераторов (хронотип, тип контента), мультивариантное сравнение для нескольких исходов с поправкой (FDR или Бонферрони).
- Проверка чувствительности: исключение ночей с алкоголем/болезнью, анализ последовательностей (порядок кроссовера).
6) Возможные этические проблемы и меры
- Конфиденциальность и приватность: сбор логов использования приложений и времени требует явного информированного согласия; данные анонимизировать/псевдонимизировать; хранение на защищённых серверах, шифрование.
- Информированное согласие: подробно описать, какие данные собираются, цель исследования, право на выход без последствий.
- Риск вреда: ограничение эксперимента по длительности, мониторинг ухудшения сна/психического состояния; при выявлении серьёзных проблем (сильная депрессия, мысли о суициде) — протокол клинической интервенции и направление к специалистам.
- Добровольность: участие не должно влиять на оценки/учёбу; компенсация адекватна и не принуждает.
- Доступ к результатам: участники получают сводные результаты и индивидуальные рекомендации по улучшению сна по запросу.
- Этический комитет: протокол обязателен к одобрению IRB/локальным ЭК.
7) Практические замечания
- Пробный пилот 2–42\text{–}42–4 недели для тестирования процедур и мобильных тестов.
- Учесть сезонность (экзаменационные периоды) и распределять наборы равномерно.
- План по минимизации выпадения: регулярные напоминания, компенсация, гибкость в выполнении тестов.
Если нужно, могу кратко привести примерный протокол дня/периода для участника и шаблон EMA‑опроса.