モバイルアプリがどのように産前ケアを改善できるかを評価する

この研究は、ジョージア州、ネバダ州、バージニア州の 3 つの州にまたがる 1 つの地域病院と 2 つの医療センターの女性保健部門と家庭医学部門で実施されました。 この病院のシステムでは、一般に妊娠 8 ～ 10 週間に予定されている産科ケアの予約時に女性にスパイラル ノートが配布されます。 スパイラル ノートは 2 つの目的のために設計されています。1) 妊娠中に何が起こるかを患者に教育すること、2) 患者自身の妊娠経験を患者に記録すること (体重、血圧を記録するためのスペース、出生前の診察の間に経験したことを日記にすることなど) 。 この調査で使用されたモバイル アプリは、同じ 2 つの目的のために設計されており、モバイル デザイン インターフェイス (Android と iOS の両方のプラットフォームで利用可能) を介していますが、同一のコンテンツが含まれていました。 パイロット研究の後、モバイル アプリに関する患者のフィードバックを利用してベータ版が作成されました。 顕著な違いは、ユーザーがフォント サイズを変更する機能、検索機能、毎週のリマインダーです。 実質的な内容は変更ありません。 このランダム化対照研究には、1 つの介入 (モバイル アプリケーション) グループと 1 つの対照 (標準治療 - スパイラル ノート) グループがありました。 この研究は、最初の著者の治験審査委員会によって承認されました。

各医療センターでは、産科担当看護師が 2015 年 5 月から 11 月にかけて、新たな産科患者を対象基準に沿って連続的にスクリーニングしました。 患者が対象基準を満たしている場合、看護師は患者に研究について研究助手と話すよう勧めた。 除外基準には、患者のケアを複雑な産科ケアに引き上げる可能性のある状態（心血管疾患、糖尿病、腎障害など）が含まれていました。 これは、患者が妊娠中 4 週間に 1 回出生前予約を受けるという、標準的な 4 週間のケア経路に従う低リスクの産科患者集団を獲得することを目的としていました。

この研究では、事前に割り当てられたブロックのランダム化 (各ブロック n = 40) を使用して、募集全体の条件のバランスをとりました。 同意とベースライン測定の後、参加者は 2 つの条件に無作為に割り当てられました。 医療提供者は患者が研究に参加していることを知らされていなかった。

調査は、妊娠10～12週、28週、32週、36週の4回の出生前診察時に実施された。 すべてのデータ収集は、各診療予約の直前と直後に、クリニック内で紙と鉛筆による調査によって行われました。 診察のたびに、患者の体重と血圧も患者の電子医療記録から記録されました。

ベースラインでの自己報告の測定値には、人口統計、ヘルスリテラシー、患者の活性化が含まれていました。 ヘルスリテラシーは、自己申告の機能的、コミュニケーション的、重要なヘルスリテラシースケールを使用して評価されました（石川、竹内、矢野、2008） 患者の活性化は、検証済みの認可された患者活性化尺度（PAM）で評価されました（Greene & Hibbard、2012; Greene 、Hibbard, Sacks, & Overton, 2013; Hibbard, Mahoney, Stockard, & Tusler, 2005; Hibbard et al., 2004）、これは 13 個のリッカート型項目を使用して、0 のスケールで継続的な患者の活性化測定を作成します（0 ではありません）。アクティブ化) から 100 (最もアクティブ化)。 PAM は時間 4 (32 週間の予約) にも複製されました。 代替尺度として、36週目の患者に妊娠中に使用したモバイルアプリの数を尋ねることにより、患者の活性化も行動レベルで評価されました。

使用状況は 3 つの尺度で評価されました。 各予約の前に、患者は教育およびエンゲージメントツールの使用に関する 2 つの項目を完了しました。 まず彼らは、約束のときにモバイル アプリ/ノートブックを持参したかどうかを示しました (はい/いいえ)。 次に、過去 1 か月間にツールを使用した頻度 (1) 情報の検索、2) 情報の記録 (まったく使用しない = 0、1 回 = 1、毎週 = 4、または毎日 = 28) を報告しました。

各予約の後、患者は、検証された出生前対人ケアプロセス（PIPC）スケール（Wong et al., 2004）の5つのサブスケール（患者への誘発/反応、ケアの説明、エンパワーメント、患者中心の意思決定、および心の支え。 各項目に対する回答は 0 (否定的な認識) ～ 100 (肯定的な認識) のスケールに変換され、項目は平均されて下位スケールが作成されます。 次に、サブスケールが平均されて、全体的な PIPC スケールが計算されます。

出産時には、在胎週数、出生体重、分娩方法（経膣または帝王切開）などの健康記録から結果が記録されました。