外出自粛中のセルフケアの充実

研究デザインと方法 この研究は、臨床試験と質的研究からなる実用的な混合方法の説明デザインを持っています。 試験の結果は、定性調査のインタビュー プロトコルを通知するために使用されます。このデータは、試験の結果を調べて詳しく説明するために分析されます。

第 1 段階: 臨床試験のデザイン これは、並行して制御された単一盲検試験です。 UBC を受けた看護師によってケアされた患者の転帰は、通常のケアを受けた患者の転帰と比較されます。

人口：地域看護チームの症例数に言及されたすべての患者は、この試験への参加が考慮されます。 患者がコミュニティのケースロードにいる場合、これがケースロードへの受け入れの基準であるため、治療時に家にいると見なされます。 メディケアの在宅勤務の定義（米国 保健社会福祉省 2010)。

盲検化: 患者は、UBC トレーニングを受けた看護師によってケアされているかどうかを知らされません。

無作為化: この研究から得られた試​​験では、これを克服するために無作為に制御されたクラスター設計が行われることを意図しています。 ある場所のすべての適格な患者は介入にさらされ、他の場所のすべての適格な患者はさらされません。 クラスター試験におけるコミュニティ看護チームレベルでの無作為化は、地域内の看護師が週末やスタッフ不在の期間に他のチームをカバーする可能性があるため、汚染につながる可能性がある. この実現可能性調査がより大規模な試験につながる場合、バイアスを減らすために地域レベルで無作為化することが可能になります. 無作為化されていない実現可能性研究の有効性は低下していません (Craig et al 2008)。

設定: この実現可能性調査は、335,000 人の人口にサービスを提供する 2 つの隣接する臨床検査グループ (CCG) 内で実施される予定です (Office for National Statistics 2011)。 介入地域には、GP プラクティスにリンクされ、3 つのクラスターとしてグループ化された 9 つの地域看護チームがあります。 試験の通常のケア部門の患者は、近隣の CCG から募集されます。CCG は、地域の婦人と専門の看護師を含む、地域の看護チームと同様の構成を持っています。 介入クラスターの患者に対応するすべての看護は、UBC でトレーニングされます。

サンプル: コミュニティのケースロードに入院している場合、すべての患者は潜在的な参加者です。 UBC が使用される地域では、看護師が診察するすべての患者が、動機付けのテクニックにさらされます。 参加者は、介入コミュニティ ナース チームまたはコントロール チームのいずれかのケースロードに新たに連続して紹介され、コミュニティ ナースと 3 つ以上の接触を持つことが期待される患者です。

募集手順 包含基準を満たしていれば、すべての患者が潜在的な参加者です。 患者が特定されると、担当のスタッフが研究について説明し、情報シートを渡します。 参加に関心がある場合は、同意書が渡されます。 翌日、参加の可否を電話で連絡します。 患者が希望する場合は、次回の訪問時に、通常の介護者または治験責任医師が調査について話し合い、参加についての理解を確認します。 理解した場合は、同意書に署名するよう求められます。 試験における患者の役割は、開始時と治療開始から 3 か月後にアンケートに回答することです。 アンケートは、ケアチームのメンバーまたは研究者によって管理されます。 最終的なアンケートは、通常のケアチームのメンバーまたは研究者によって提供されます。 アンケートは、参加者の希望に応じて、対面または電話で実施できます。 率直な回答を促すために、アンケートには封筒が同封されます。 医療サービスの利用は、調査員が電子記録からこのデータにアクセスすることで測定され、患者の同意を得て、紹介時および介入の 3 か月後に測定されます。

介入: 行動変容 (UBC) トレーニングを理解する。 UBC のトレーニングは、予防とライフスタイル行動の変化: コンピテンシー フレームワーク (National Institute for Health and Clinical Excellence 2007) に基づいて構成されています。 このトレーニングは、英国王立公衆衛生協会 (RSPB) の認定を受けています。 このトレーニングの目的は、学習者が積極的なリスニング、効果的なヒアリング、反省、理解の確認、および効果的なコミュニケーションにおけるそれらの使用に関連する行動を理解できるようにすることです。 また、UBC トレーニングでは、人間関係を構築するための有効なアプローチ、行動変容モデルの知識、およびポジティブな健康行動を採用する個人の動機を探る方法も特定します。 このトレーニングは、個人がライフスタイルや健康行動の変更を計画および実行できるようにするための戦略を開発するのをサポートする研修生のスキルを向上させます。 トレーニングは、コミュニケーションスキルを開発するためのロールプレイでサポートされています。

地域看護チームのリーダー、地域の婦人、専門看護師の 16 人のスタッフが、2 日間の対面トレーニングで構成される UBC で動機付けのチャンピオンとして訓練されます。 やる気を起こさせるチャンピオンは、外部の試験官によって設定された多肢選択式試験を受けて、知識を評価します。 残りの 20 人のスタッフは、4 時間の対面トレーニングとロールプレイを含むセッションを 1 回受ける予定です。 トレーニングは、地域内の会場で KCHT 改善チームによって提供されます。 チャンピオンは、毎月の行動学習セットを通じて、UBC 介入の使用を監督し、奨励します。 アクション ラーニング セットには、2 人のやる気を起こさせるチャンピオンと 2 人または 3 人の他のスタッフが参加します。 これにより、スタッフは UBC を使用した経験を振り返り、得た学習を共有することができます。 専門能力開発を評価するために、チャンピオンはトレーニングを開始する前と 1 か月後にアンケートに回答するよう求められます。 これにより、行動の変化に関する知識と自信、および学習を実施するための障壁とファシリテーターを探ります。 アンケートのテーマは、行動学習セットで議論されます。

介入の忠実度 すべてのスタッフは患者の評価を録音し、研究者がピア能力評価 (PEPA) を使用して UBC の使用について評価します (Mastroleo et al 2009)。 このプロセスは、患者が研究への参加に最初に同意したときと、記録が行われる前に再度説明されます。 オーディオレコーダーは暗号化され、記録は調査員によって PEPA ツールを使用して分析され、その後削除されます。 PEPA ツールは、学部生のピア カウンセラーにおける MI スキルの使用に対する忠実度を評価するために開発されました。 PEPA は有効なツールであり、使いやすく、マスター コーダー、経験豊富なピア カウンセラー、最小限の訓練を受けたピア カウンセラー間の高い評価者間信頼性を示しています (Mastroleo et al 2009)。

フェーズ 2: インタビュー調査 目的: 介入群の患者が受けるサービスの経験、看護師とのやり取り、およびそれが自分自身をケアする能力に与える影響を調査します。

設計: 質的方法: 定量的データの分析に基づいて、インタビュー プロトコルが作成されます。 インタビューにより、特定の研究分野のトピックの見出しに基づいて、豊富なデータを収集できます。 これにより柔軟性と集中力が生まれますが、インタビュアーがデータの品質を導き、制御しながら、積極的に、内省的に、注意深く聞くスキルを持っているかどうかにかかっています (Polit & Beck 2008)。 1回の面談は1時間程度を予定しておりますが、患者様のご希望や健康状態によっては短くなる場合もございます。 インタビューは許可を得て録音され、インタビュアーは患者を特定する固有の番号を持つ匿名化された追加のメモを取ります。

サンプル: 介入グループの 6 人の患者にインタビューを行い、豊富な質的データを取得します。これにより、地域の看護師がどのように話しかけたかについての彼らの見解と認識、およびそれが自分自身の世話をする方法に与えた影響を調査します。 インタビューを受けるサンプルは、コンサルテーションと関係性共感の測定結果の極端なものを表すように選択されます (Mercer et al 2004)。 最初は 6 人の参加者にインタビューすることを意図していますが、重要なテーマや相違点が見つかった場合は、この調査を広げて現象を完全に調査する必要があるかもしれません (Kelly 2010)。

分析: オーディオテープは、捜査官またはKCHTが医療記録に使用する機関によって逐語的に転写され、面接担当者によって正確性がチェックされます。 トランスクリプトは患者と共有され、意図した意味を真に表しているかどうかを確認します。 音声テープは転写後に削除されます。記録は、患者識別番号を使用して匿名化されます。 トランスクリプトは、意味のためにインタビュー中に取ったメモと一緒に読まれます。 それらは、そのインタビューの本質的な性質を最もよく捉えるテーマを特定するために読み直されます。 トランスクリプトの各セクション内のテーマが特定され、テーマ間の可能性または可能性のある関連性が求められます。 定性的なコードブックが開発されます。 データはコード化され、コードにはラベルが割り当てられます。 コードはテーマごとにグループ化され、相互に関連して、より小さな一連のカテゴリに割り当てられます。 コンピュータ支援データ分析ソフトウェア NVivo を使用して、厳密なデータ分析を整理およびサポートします (St John & Johnson 2004)。

偏見: このグループの患者にケアを提供しない研究者は、個人的な偏見を防ぐために重要な再帰性を使用して参加者にインタビューし、個人的な好み、理論的傾向、および研究プロセスへの投資を認めるメモを書きます (政治とベック 2008)。

定量的および定性的な結果の統合:

量的データは質的段階からのデータで検査され、結果の説明をテストおよび改良し (Cresswell & Plano Clark 2012)、将来の研究の設計を通知します。