クラウドソーシングによる患者エンゲージメント (PECS)

この研究は、個人が慢性的な痛みを経験し、理解する方法を引き出し、分析するためのクラウドソーシングアプローチを探索することにより、痛みの研究を前進させることを目的としています。 研究者らは、NIH/NCCIHの既存の助成金（RAND Center of Excellence in Research on CAM; CERC）を活用して、慢性疼痛に関するデータを収集および分析し、疼痛患者を医療政策プロセスに参加させるための新しい方法の実現可能性調査を、以下の3つの具体的な目的を通じて実施する予定である。

目標 1 (包括): クラウドソーシング プラットフォーム Amazon Mechanical Turk (MTurk) を使用して、慢性疼痛患者へのアクセスを獲得します。 この目的は、クラウドソーシングが患者参加のための信頼できる方法を提供するかどうかを調査します。 腰痛を持つ人々は、クラウドソーシングプラットフォームMTurkを通じてアクセスされ、RAND研究内のカイロプラクティック患者の全国臨床サンプルにも実施された健康調査を受けるよう求められる。 クラウドソーシングから得られた検証済みの自己申告による腰痛の測定値と、RAND 研究の「ゴールドスタンダード」データの同等性が評価されます。 クラウドソーシング データと RAND データの間の人口統計とその他の痛みおよび機能変数の類似点と相違点が分析されます。 クラウドソーシング データのサブサンプルは、繰り返されるクラウドソーシング サンプル全体でデータが同じ結果をもたらす程度の信頼性を評価するために分析されます。

目標 2 (参加): 国の疼痛治療プログラムの対象基準設定に慢性疼痛患者を参加させる。 この目的は、プログラムに含めるための NIH 基準設定への患者の参加を促進することを目的としています。 クラウドソーシングされた患者は、「あなたにとって慢性疼痛とは何ですか?」という質問に対するデータ応答の定性的なコーディングを支援します。調査員らは、クラウドソーシングがコーディングを実施するための有効な方法を提供しているかどうかを調査する予定で、まずクラウドサンプル全体の信頼性を測定し、次にランド社の専門コーダーと比較して参加者のコーディングの精度をテストする。 参加者が追加のコードを作成し、各次元の重要性を評価することでフィードバックを提供できるため、顔の妥当性を評価する方法がテストされます。

目的 3: クラウドソーシング データの効率と品質を CERC データと比較して評価します。 調査員は、オンラインのクラウドソーシングと CERC の調査サンプル全体で、コスト (労力/インセンティブ)、時間、データ品質 (テキストの量、欠損データ) を定量的に比較します。

提案された研究は、慢性疼痛に関する患者の視点を引き出し、分析手順に患者を参加させるための革新的なオンライン方法の使用の実現可能性を調査することにより、既存のNIH助成金のリソースを利用します。 この研究は、Amazon Mechanical Turk (MTurk) を使用したクラウドソーシングを通じて、有効かつ再現可能でリソース効率の高い方法で、患者の慢性疼痛の経験と視点を収集できるかどうかを判断する機会を提供します。 この研究結果は慢性腰痛に焦点を当てているが、より一般的な患者の関与に広範な影響を与えるだろう。 クラウドソーシング手法が、「カイロプラクティック研究におけるセンター・オブ・エクセレンス」（RAND/CERC研究）と題されたRAND研究で使用された「ゴールドスタンダード」手法に匹敵するデータを生成する場合、この新しい実験システムは低コストでデータを提供できる可能性があります。民主主義指向の研究、評価、政策、そして最終的には患者中心の臨床ケアを推進するための時間効率の高い方法。