麻酔科職員のストレスに関する調査研究 (stress)

これは、麻酔従事者のストレスを調査し、ストレスの原因と危険因子を検証する前向き研究です。 大学病院、市立病院、私立病院の麻酔科医を対象に説得活動が行われている。 SSTおよびSASTのアンケートは参加者の皆様に全項目自発的に回答していただきます。

私たちは、www.nmac.in.th で麻酔担当者とのコミュニケーション チャネルを立ち上げ、資格のある参加者が登録し、この研究プロジェクトに参加する意思を表明することを求めています。 登録された各参加者は、SST および SAST コースウェア データベースを含む Web サイトへの識別番号とログイン パスワードを受け取ります。 このプログラムはインタラクティブで、各テストの各参加者の個人ファイルと、コード、パスワード、日付-月-年、テストのスコア、ログイン期間と時間などのその他の詳細情報が含まれます。

SST コースウェアの 20 個のアンケートを http://www.dmh.go.th/test/stress/ 経由で開発したシステムに導入し、その後 www.nmac.in.th Web サイト経由で調査アプローチに基づいてアンケートを実行しました。 その結果、システムのオペレーティングユニットは参加者の対話的な行動、指示、応答性に柔軟に対応できることが明らかになりました。 Web サイトからシステムにアクセスすると、情報にすぐにアクセスでき、使いやすく、安定していました。 さらに、ツールは客観的で、完全な詳細を網羅しており、主題のコンテンツの要素が適切な順序で記載されており、明確でした。

1. SST コースウェアは 60 のアンケートで構成されており、最もストレスの多い (5)、非常にストレスの高い (4)、中程度のストレス (3)、軽度のストレス (2)、およびストレスなし (1) の 5 つの選択肢によるスコアリングが行われます。

   さらに、テストでは内容の妥当性が検証され、専門家によって決定された項目の客観的適合性 (IOC) の指標が使用されました。クロンバックのアルファ信頼性係数が > 0.8。筋電図バイオフィードバックに対するピアソン積モーメント相関の計算による同時有効性における r > 0.27。

2. SAST コースウェアは 6 つのセクションで構成されており、視覚的なアナログ スケールによる採点が行われ、自由回答型の意見が可能です。 アンケートは、少なくとも 10 年の教育経験を持つ 3 人の博士号を取得した教育専門家によって、簡潔さ、正確さ、明確さ、内容と構造の妥当性について品質分析と検証を受けています。 アンケートの IOC は 0.79 でした。 自由回答式アンケートは次のセクションで構成されます。 (1) 背景データ: 年齢、性別、麻酔経験。 (2) 勤務データ: 勤務時間、夜間勤務、通話数。 (3) 個人データ：睡眠時間。 (4) 患者の安全問題: 危険な行動を伴うさまざまな状況の頻度、手術室での出来事の発生。 (5) 生産圧力に対する態度: うつ病、疲労、混乱、緊張/不安、怒り。 (6) 生産圧力の原因の評価。

SST および SAST のすべての項目について、参加者に自主的に回答していただきます。 ただし、彼らには、気まずい立場に陥るような質問には答えない権利があります。

対象グループ: データは、正式に患者ケアを行ったおよそ 1,000 人の麻酔科医と 3,000 人の麻酔科医に提供されます。 参加は任意であり、謝礼はありません。唯一の利点はストレスを自覚することです。 参加したかどうかは、彼らのキャリアにまったく影響しません。

対象グループの規模: 1,000 人の麻酔科医のうち 286 人、および 3,000 人の麻酔科医中 353 人が最終研究グループの資格を得る。

手順: 参加者は、与えられたコードとパスワードを使用してログインした後、www.nmac.in.th Web サイトで、アンケートを通じて設計された SST および SAST の内容を自由に調べます。 テスト コースウェアが完了すると、スコアがすぐに提供され、個々のプロフィールも更新されます。 条件に圧倒されたと感じた場合は、いつでもプロジェクトから撤退することができます。

この調査中、私たちはプロジェクトの手順に関する質問に喜んで回答し、個々の参加者に関するデータの機密性を保ちながら、ウェブサイトを通じて個々の参加者の進捗状況を監視します。

情報分析:

1. 心理学者は個人のストレスを評価し、平均値と標準偏差として表します。 関連するすべての因子はカイ二乗検定によって比較されます。 統計的有意性は p < 0.05 として定義されます。
2. 自由回答式アンケートからの情報: この情報は、その後の議論で使用する内容分析とともに、平均値と標準偏差の値を生成します。