El efecto de las intervenciones de autocompasión sobre el estrés, la resiliencia y el bienestar psicológico de los estudiantes de enfermería

Se utilizarán los siguientes procedimientos operativos estándar para garantizar que el reclutamiento de pacientes, la recopilación de datos, la gestión de datos, el análisis de datos y la notificación de eventos adversos del estudio se realicen de manera consistente y precisa de acuerdo con los estándares éticos: Los criterios de inclusión y exclusión, que especificar los criterios de elegibilidad guiará el reclutamiento de participantes. El proceso de reclutamiento utilizará una variedad de canales de comunicación con los estudiantes, como correos electrónicos, redes sociales y anuncios en el aula, para invitar a los participantes al estudio. Los investigadores proporcionarán detalles del estudio a los participantes antes de obtener el consentimiento informado; La información demográfica sobre los participantes y su estado de reclutamiento se guardará en carpetas seguras. Los investigadores utilizarán instrumentos validados antes y después de la intervención para medir la autocompasión, el estrés, la resiliencia y el bienestar psicológico, según lo aprobado por el comité de ética y los procedimientos de control de calidad de los datos. La psicoeducación basada en la autocompasión se impartirá según el protocolo aprobado por el comité de ética. Las identidades de los participantes serán confidenciales y se mantendrán en sistemas seguros protegidos con contraseña para almacenar datos; Los investigadores realizarán auditorías periódicas durante la entrada de datos para garantizar la coherencia y precisión. Se utilizará el paquete de software estadístico para ciencias sociales, versión 25, para el análisis según lo previsto en colaboración con un experto en análisis estadístico para garantizar una interpretación precisa de los resultados. Los participantes recibirán información y se comunicarán con los investigadores para informar eventos adversos, como cualquier angustia psicológica inesperada durante o después del programa. El equipo de investigación documentará, dará seguimiento a los participantes y los derivará al centro de asesoramiento de la universidad si es necesario.

Según el tamaño del efecto de un estudio relacionado anterior, la magnitud de la autocompasión se calculó como grande (f: 0,65). El supuesto de que el tamaño del efecto sería grande (f=0,40) en el estudio fue que el tamaño de muestra requerido para el 95% (1-β=0,95) La potencia en el nivel α=0,05 se calculó como 64 participantes, 32 de cada grupo, utilizando el software G*Power 3.1.9.2. Pruebas F - ANOVA: Medidas repetidas, entre factores Análisis: A priori: Calcular el tamaño de muestra requerido Entrada: Tamaño del efecto f = 0,4, α err prob = 0,05, Potencia (1-β err prob) = 0,95, Número de grupos = 2 Número de mediciones = 2 Corr entre medidas de repeticiones = 0,5 Salida: parámetro de no centralidad λ = 13,6533333, F crítica = 3,9958871, numerador df = 1 ,0000000 Denominador df = 62.0000000, Tamaño total de la muestra = 64, potencia real = 0,9532541. Los sujetos serán reclutados mediante muestreo por conveniencia.

Para garantizar la integridad y validez de los resultados, los investigadores utilizarán herramientas de recopilación de datos validadas, realizarán controles periódicos durante la recopilación de datos y mantendrán comunicación regular y explicaciones sencillas a los participantes para fomentar respuestas completas y precisas. Los investigadores verificarán periódicamente que los datos recopilados estén completos y las entradas de datos para una revisión adicional y posiblemente registrarán el tipo y el alcance de los datos faltantes en un registro para mayor transparencia. Dependiendo del tipo de datos que faltan, los investigadores los manejarán adecuadamente mediante codificación, técnica de imputación o criterios de exclusión; los investigadores evaluarán el patrón de los datos faltantes y realizarán análisis de sensibilidad para examinar el impacto de los datos faltantes en los resultados y validar la conclusión, los investigadores informarán todo lo anterior si ocurre para garantizar la transparencia en el manejo de los datos faltantes sin alterar los participantes respuesta.

Evaluación de datos: Todos los datos se analizarán utilizando el paquete estadístico para ciencias sociales (SPSS) versión 25 del estudio. Se utilizarán estadísticas descriptivas (frecuencias, porcentaje, media y desviación estándar) para describir los datos demográficos y el resumen de las puntuaciones de SSCS-L, estrés, resiliencia y PWB. Para determinar el impacto de la intervención, se realizará una prueba de normalidad mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov y, después de la prueba, se aplicará una prueba estadística adecuada; por ejemplo, se utilizará una prueba t independiente para comparaciones entre grupos si la prueba satisface los supuestos de las pruebas t paramétricas independientes. Si no se cumple el supuesto, se utilizará la prueba no paramétrica alternativa (prueba U de Mann-Whitney) . Para comparaciones dentro del grupo, si los datos satisfacen el supuesto de la prueba paramétrica, se aplicarán pruebas t pareadas para evaluar los cambios en el grupo de intervención entre la prueba previa y posterior, así como la del grupo de control. El nivel de significancia se fijará en p<0,05; si no se cumple el supuesto de la prueba paramétrica (pruebas t pareadas), se utilizará una alternativa no paramétrica (prueba de rangos con signos de Wilcoxon) y el nivel de significancia se fijará en p<0,05.