専門的な準備の認識に関する問題解決アプローチトレーニング

この研究の目的は、新たに雇われた看護師の専門的な準備認識に対する問題解決アプローチトレーニングの効果を調べることです。 看護習慣は動的であり、強力な問題解決能力を必要とします。 これに関連して、この研究では、新しい大学院看護師の移行期間中に教育を通じて提供されるサポートが、専門的な能力の認識にどのように影響するかを探ります。

この研究の仮説は、問題解決アプローチトレーニングが新たに雇われた看護師の専門的な準備の認識を高めるということです。 このトレーニングにより、看護師の専門的な知識とスキルが向上し、遭遇する臨床的課題をよりよく処理するように装備することが予想されます。

この調査は、2025年2月から6月の間​​にZoom Platformで開催される予定です。 研究の人口は新しく雇われた看護師で構成されており、電力分析を使用してサンプルサイズの計算が実行されています。 効果サイズ（Cohen's D）：この研究では、0.5（中程度の効果）の効果サイズが想定されています。 アルファレベル（α）：0.05のタイプIエラー率が使用されます。 パワー（1-β）：0.90（90％）の電力が標的にされています。

これらのパラメーターとg*パワーソフトウェアを使用して、サンプルサイズはグループごとに約64人の参加者に計算されます。 したがって、目標は、研究のために少なくとも128人の参加者を募集することです。

参加者は、実験グループとコントロールグループにランダムに割り当てられます。 実験グループは、オンラインおよびインタラクティブな問題解決アプローチトレーニングを受け取ります。 実験グループの参加者は、トレーニングプロセス全体で看護実践に関連する意思決定スキルに焦点を当てた問題解決ベースのトレーニングモジュールでサポートされます。 対照群はトレーニングを受けません。 トレーニング後、両方のグループの専門的な準備認識は、以前に決定された個人情報フォームと専門的な準備尺度を使用して評価されます。

この研究で収集されたデータは、Windows 22.0ソフトウェアのSPSS（社会科学の統計パッケージ）を使用して分析されます。 Kolmogorov-Smirnovテストを使用して、データが正規分布に従うかどうかを判断します。 p> 0.05の場合、データは正規分布に従うと見なされます。 p <0.05の場合、データは正常に分布していないと見なされ、歪度と尖度の値を調べます。 繰り返しの測定では、データが正規分布している場合、反復測定ANOVAが使用されます。データが正規分布していない場合、フリードマンのテストが適用されます。 記述統計を最初に使用して、データの一般的な特性を要約し、テスト前およびテスト後のスコアの平均と分布が決定されます。 トレーニング介入の効果を評価するために、ペアのサンプルT検定が適用され、同じグループ内のテスト前とテスト後のスコアの違いを評価します。 この分析は、時間管理と先延ばしの行動に対するトレーニングプログラムの効果を測定するために使用されます。 さらに、効果サイズ（Cohen's D）が計算され、トレーニング介入の効果の大きさと重要性が評価されます。 分散分析（ANOVA）を使用して、研究のニーズに応じて、グループ間に大きな違いがあるかどうかを判断します。