電子パルトグラフ: バングラデシュの選択された地方病院での陣痛監視プロセス中のパルトグラフの使用を改善する方法

研究デザイン、サイトおよび期間:

前向き追跡ク​​ロスオーバー研究デザインが使用されました。 Jessore 地区と Kushtia 地区の 2 つの中等レベルの紹介病院が研究サイトとして選択されました。 選択された施設は、インフラストラクチャ、人的資源、およびサービス提供シナリオの点で典型的な地区病院と類似しており、バングラデシュの公立病院を代表するものでした。 ただし、2 つの研究病院間で、帝王切開の数と死産率に若干の違いがありました。 この研究で採用されたクロスオーバー研究デザインは、研究結果に対するこの非類似性の影響を最小限に抑えるように設計されました。 同じ施設が、異なる時点で独自のコントロールとして提供されました。 この調査は、休止期間を挟んで 2 段階で実施されました。 第 1 段階では、電子パルトグラフがクシュティア地区病院で使用され、紙ベースのパルトグラフがジェソール地区病院で使用されました。 これらの病院は両方とも、一時停止期間の後、別のパルトグラフ ツールに切り替えられていました。

産科病棟に配置された各病院の助産師は、研究期間中に計算された分娩を観察したユーザーでした（各施設のN = 506）。 各参加者は、研究の第 1 段階で使用するそれぞれのパルトグラフに慣れるために 2 日間のトレーニングに参加しました。 休止期間中に別のトレーニングセッションも手配されました。 パルトグラフに記録された臨床パラメータは、分娩の進行と分娩を観察した助産師の資格を持つプロジェクトに任命された研究助手によって検証されました。

サンプルの選択:

サンプルサイズの計算は、パルトグラフ使用の既存の有病率 (17.1%) と、出生時仮死の発生率 (22%) や長時間労働 (7%) などの段落使用に関連する分娩結果データに基づいて完了しました。 サンプルサイズの計算では、拒否率 (10%) とデザイン効果も考慮に入れました。 したがって、前述の 3 つの臨床パラメーター (パルトグラフの使用の増加、出生時仮死のレベルの低下、陣痛の長期化) のすべてについて 50% の改善を観察するために、観察する必要のある分娩数は、それぞれ 105 回、216 回、および 506 回でした。 80% の検出力と 5% の有意水準。 したがって、各地区病院の最終的なサンプル サイズは 506 として取得されました。サンプルの半分 (253) はクロスオーバー デザインを適用する前、残りの半分 (253) は適用後です。 フィールド データの収集は 12 か月間継続され、データ コレクターは、必要な最小サンプル サイズが達成されるまで、すべての配送をキャプチャしようとしました。

包含基準 研究の包含基準は、4〜7センチメートルの子宮頸部拡張、単胎妊娠、少なくとも37週の妊娠完了、頭蓋症状、および追加の合併症のない分娩の第1段階の自然分娩の女性でした。

除外基準 この研究の除外基準は、分娩前出血、逆子、多胎妊娠、早産（37週前）、子癇、選択的帝王切開、および誘発分娩の女性であった。

研究手順とデータ収集:

研究調査員でもある専門の産科医が、看護師と助産師にトレーニングを提供しました。 紙のパルトグラフと電子のパルトグラフの基本は本質的に同じであったため、トレーニング方法に大きな違いはありませんでした。 e-partograph の場合、若いプログラマーが 24 時間体制で携帯電話に対応し、トラブルシューティングやフィードバックをすぐに提供してくれました。 また、デジタルパルトグラフ調査の実施には Android タブレットが使用されました。 参加者は、e-パルトグラフを利用する際に直面する可能性のあるさまざまな矛盾やエラーについても紹介されました。 リサーチアシスタントは e-partograph のエキスパートユーザーになり、弱いユーザーの使用を促進しました。

e-パルトグラフ: パルトグラフの電子版は、スマートフォン、タブレット PC、またはコンピューター デバイスからアクセスできる最先端のアプリケーションでした。 アプリケーションのユーザー インターフェイス (UI) はセグメント化されています。ユーザーは一度に 1 つの部分だけに集中する必要があり、紙ベースのパルトグラフを使用する既存の複雑さが軽減されます。

e-partograph アプリケーションのユーザー インターフェイスは、スマート タブ用の Android プログラミング言語と、パーソナル コンピューター用の C# 言語を使用した ASP.net です。 アプリケーションには、データをローカル ストレージとリモートの中央データベース ストレージに同時に保存するオプションがあります。 ローカル ストレージには一時的なデータが含まれます。リモートサーバーにはデータが永続的に含まれているため、パルトグラフ情報をいつでもどこでも検索できます。 このアプリケーションを使用すると、パルトグラフ データをリモートで監視できます。

紙と電子パルトグラフの使用方法に関する既存の知識は、トレーニングの開始前に各参加者に対して評価され、個人のスキル状況を理解しました。 トレーニングは、2 日間の集中的なハンズオン トレーニングと、参加者が情報を忘れないようにするために、最初のトレーニングの 6 か月後に開催された再教育コースで構成されていました。 使用率、出生時仮死率、長時間労働を測定するために、パルトグラフによって生成された記録レビューが収集され、分析されました。

データ分析：

SPSS 23統計ソフトウェアを使用して、定量データを分析しました。 アウトカム変数は、パルトグラフの使用と分娩アウトカム（長時間労働と出生仮死）でした。 独立変数は、母体の人口統計学的および産科的変数と、胎児の特徴、およびパルトグラフのタイプと施設をカバーしていました。 パルトグラフは、選択基準に該当する分娩中の女性の分娩監視に正しく使用された場合に完了したと見なされました。 長時間労働は 12 時間以上続く陣痛と定義され、出生時仮死は分娩後 5 分で 7 未満の APGAR スコアと定義されました。 離散変数はパーセンテージで表され、頻度表とクロス集計表として提示されました。 カイ 2 乗 (χ2) 検定を使用して、回答者の割合とパルグラフの種類との関連性を検定しました。 統計的有意性は、<0.05 の p 値として定義されました。 2 つのグループ間で収集されたデータは、異なる期間 (クロスオーバー デザインの適用前と適用後) のユーザー率を明確に比較できるように分析されました。 潜在的な交絡因子は、バイナリ ロジスティック回帰を使用して調整されました。

倫理保証:

バングラデシュの国際下痢症研究センター（icddr、b）の研究審査委員会（RRC）は、提案された研究の技術的部分を承認しました。 その後、人権保護を監督する icddr の倫理審査委員会 (ERC) が研究を承認しました。 さらに、インフォームド コンセントは、病院管理者、医療従事者、および分娩中の母親から得られました。