TAIC: 転倒のリスクがある高齢者向けの学生主導の運動 (TAIC)

TAIC研究では、転倒のリスクがある地域に住む高齢者の転倒リスクの結果を改善するための学生主導の運動介入の実現可能性を調べます。 さらに、転倒のリスクがある地域在住の高齢者に運動介入を指導することによる、学生の教育と学習への影響を調べます。 研究のこの側面を別のプロトコルとして提出することを目指していますが.

目的は、事前事後テスト設計を使用して同時に調査されます。

主な目的:

NHS Fallsサービスから紹介された、転倒のリスクがある地域在住の高齢者の転倒リスクの結果を改善するための学生主導の運動介入の実現可能性を調べること。

デザインと介入: 12 週間の OTAGO 運動介入を週 3 回、60 分間の運動セッションを家庭でのエクササイズと週に 1 ～ 2 回の対面クラスを組み合わせた、12 週間の事前事後テストの単一コホート デザイン。学生と参加者。

理論的根拠：実現可能性またはパイロット研究のデザインは、身体活動に関連する介入に使用して、実践に情報を提供し、リソース要件を理解し、管理に情報を提供し、科学的調査を進めることができます. Bowen による論文 (2009) は、公衆衛生における実行可能性調査のデザインをさらに概説しています。 Bowen (2009) は、この研究で探求される 8 つの重点分野を概説しています。適応性、需要、実装、実用性、適応、統合、拡張、および限定的な有効性のテスト。 実現可能性研究もまた、方法論の質の低さに悩まされる可能性があり、El-Kotob (2018) は、PICO フレームワークを使用して身体活動研究を実施する際の多くの課題を概説しています。 以下の方法論は、これら 8 つの重点分野と潜在的な方法論的欠陥を使用して設計されています。

この介入の実現可能性は、混合方法の研究を使用してレビューされます。 実現可能性の定量的レビューには、事前事後の結果測定評価と分析、参加者の紹介率、学生ボランティア数、およびクラスと家庭での演習の順守率の使用が含まれます。 定性的には、転倒の危険にさらされている地域在住の高齢者の管理に対する学生の自信について調査を行います。さらに、学生と参加者の両方が半構造化インタビューを行い、この研究での経験をより深く調べます。

方法論的には、OTAGO プログラムは、転倒のリスクがある地域在住の高齢者に対する効果的な介入として十分に確立されており、この介入を差し控えると現在のケアに潜在的に有害であるため、対照群を使用しません (Robertson and Campbell 2001, Public Health England、2017 年、Royal College of Physicians、2012 年）。 患者に 12 週間の完全な OTAGO 介入を提供しながら、学生が試験を完了できるようにプログラムに休憩を組み込むことにより、治療の忠実性が維持されます。 参加基準は現在のケアと同じですが、大きな変更点は 1 つだけです。参加者は、実現可能性調査に参加するための同意を確実にするために認知障害があってはならず、明確に取得され、学生ボランティアが従うことができる個人のグループを管理できるようにする必要があります。安全に指示します。

サンプリング：

適格基準 NHS GGC および NHS ラナークシャーに拠点を置く NHS フォールズ サービスからの直接紹介を通じて、約 15 人の参加者をこの研究に募集します。 参加者は、HCPC に登録された理学療法士とサポート ワーカーによって識別されます。 情報リーフレットは、NHS フォールズ サービス チームによって潜在的な参加者に提供され、紹介フォームに記入されます。

サンプリング方法：募集期間中にNHSフォールサービスに紹介された適格な患者に基づいて、便利なサンプリングが使用されます。 これは、サービスの需要と将来の実装を測定することを目的とした実現可能性調査であるため、将来のクラスの可能性を測定するために紹介の範囲を確認する必要があります。 この方法はまた、参加者が飽和状態になった後は NHS に戻され、その地域の別の転倒クラスに戻されるため、このエビデンスに基づく介入を見逃すことによって不利益を被る参加者がいないことも保証します。

参加者の関与

結果の測定値と時点:

TAICの調査は、可能な限り早く募集を開始する予定ですが、おそらく2019年9月にクラスが開始され、クラスは2019年10月末に開始され、学生がクリスマス休暇をとるまで8週間続き、その後1月下旬にさらに4週間再開されます.

アウトカム測定評価は、12週間の介入の一環として、最初のオタゴクラスに参加する約1週間前（-1週）（-1週）、および最終セッションの約1週間後（+1週）に実施されます。 結果の比較は、この単一コホートの前と後のスコアの差であり、週 -1 と週 +1 との比較です。

結果測定評価 - 学生ボランティアは、OTAGO インストラクターとして訓練を受け、特定の結果測定を実施するために主任研究者によって訓練されました。 結果測定トレーニングには、使用する結果測定の1時間の紹介と、スコアリングと手順の一貫性を確保するために、健康管理ボランティアを使用した2日間の評価セッションが含まれます。 主任研究者は、このトレーニングを促進します。

半構造化インタビュー - フィオナ・ケネディ博士、サム・エリス博士、ドーン・スケルトン教授、または参加できない場合は主任研究員がインタビューを促進し、チームの適切な経験を積んだメンバーが参加者の研究経験に関する詳細な会話のサポートに関与していることを確認します介入。 主任研究者は、研究者の偏見や観察者の影響を最小限に抑えるために、理想的にはこれらのインタビューを実施しません。

データ分析 記述統計を使用して、ベースラインおよび定量データ (平均、モード、パーセンテージ スプレッド、および範囲) を表現します。 前後の評価の変化は、対応のある t 検定または同等のノンパラメトリック検定を使用して、異なる時点で同じグループの平均を比較することによって調べられます。 介入効果は点推定値 (95% 信頼区間) で表されます。 ベースライン情報と結果測定スコアの変化との間の相関は、ピアソン相関係数検定または類似のものを使用して行われます。

半構造化されたインタビュー記録の質的分析は、主題分析を使用して行われ、介入に対する患者の認識を調査します。 主題分析は、以前に複数の研究で使用されており、定性的データ分析へのアクセス可能で理論的に柔軟なアプローチを提供できます (Braun、2006)。

データ分析は、監督チームの支援を受けて、主任研究者によって行われます。 主任調査員は、SPSS を使用して、定量データのデータ分析、正規性検定、平均比較、記述統計、および相関計算を完了します。 Dawn Skelton 教授は、すべての定量データの品質評価者として行動します。

定性的データは、NVivo バージョン 12 を使用して反復プロセスでレビューされ、主任研究員とフィオナ・ケネディ博士が独自に未加工のトランスクリプトをレビューしてコードを作成し、最終的にいくつかのポイントで議論されるテーマを作成して、結果が正確で、合意があり、透明であることを確認します。 コーディングが完了すると、Sam Ellis 博士がこのコーディングとテーマのプロセスをレビューし、必要に応じて意見の相違が生じた場合にサード オピニオンを提供し、コーディングと最終的なテーマの正確さと一致を確認します。