患者倫理とコミュニケーション エクセレンス (PEACE) ラウンドの調査

半構造化インタビューと参加者の観察を使用して、PEACE ラウンド全体の参加者の経験に関する定性的データが収集されます。 このデータは、参加者の経験から生じる認識を説明および説明するために分析されます。

定性的サンプリング データの収集と分析を開始するために目的のサンプルが特定され、収集されたデータを明確化、検証、または矛盾させる可能性が高い参加者を選択するために使用されます。 サンプリングは、データが「飽和」したときに終了します。つまり、コード化されたカテゴリが明確に定義されており、追加のインタビューから新しい重要な洞察が得られないことを意味します。

半構造化インタビュー

調査チームは、少なくとも 1 回の PEACE ラウンドに同意した被験者が参加した後、半構造化インタビューを実施します。 参加者の PEACE ラウンドの経験についての見解を引き出すことを目的とした自由回答形式の質問が、インタビューの枠組みとなります。 これらは：

「一番鮮明に覚えているのは誰ですか？」 「あなたにとって最も有意義だったことは何ですか?」その経験について、できるとしたら何を変えたいですか? " "またやりますか？ なぜですか?」 「PEACE ラウンド後に何が変わったのですか?」

観察 PEACE ラウンドは、PI によって観察され、参加者の経験にさらなる洞察を提供するデータを収集します。 リアルタイムでの相互作用と反応の観察は文書化され、データはコード化され、主題分析手法を使用して分析されます。 観察データはインタビュー データには統合されませんが、報告されたデータを確認または対比するために使用されます。

質的データ分析 質的方法論は、量的測定のように論理的仮定に基づいて仮説を検証しようとするのではなく、データから直接顕著な構造を導出するために使用されます。 この方法論は、参加者が PEACE Rounds への参加についてどのように認識しているかを帰納的に理解することを可能にします。

定性的データは、Braun と Clarke の主題分析法に基づく主題分析法に従って分析されます。 研究者がデータに精通し、研究目的に関連するアイデアの最初のリストを生成すると、コードが生成されます。 コードは、それをさらに説明するデータの特定の機能を反映します。 データがコード化された後、研究者はさまざまなコードを組み合わせて包括的なテーマを作成する方法を探します。 コードからの新しい情報が本質的にない場合、データは飽和していると見なされ、新しいテーマは作成されません。 この時点で、研究者はテーマを見直して改良し、データのストーリーを伝えるためにそれらがどのように組み合わされているかを表すデータ マップで表現できるようにします。