血糖コントロールを伴う糖尿病栄養教育

フェーズ I: ニーズ評価研究デザイン これは記述統計研究であり、その目的は、栄養士の間で真性糖尿病を管理する現在の実践を決定することです。 2 型糖尿病患者における DM 栄養教育の必要性は、以下の横断研究で実施されます。

対象 必要性評価は、すべての PHC のすべての栄養士と、パダン市の選択された PHC の 2 型糖尿病患者の間で実施されます。

サンプリング 栄養士はパダン市の PHC 全体で採用され、50 人の栄養士がいる。 PHCは、地区間で複数の無作為抽出を使用して募集されます。 次に、選択されたPHCの中から単純なランダムサンプリングを使用して、T2DMの個人が選択されます。 各地区で 1 人の PHC が選出されます。 サンプルサイズの計算に使用するHbA1c標準偏差について、得られる被験者は、158人です。 したがって、158 の科目が 11 の地区に分けられます。 ランダム ブロックを使用して、すべての地区で選択された PHC ごとに 12 人の T2DM 患者が選択されます。 対象者は、PHC で T2DM の個人を訪問した後に選択されます。

この研究は、パダン市のすべての公衆衛生センター (PHC) で実施されます。 2 型糖尿病の個人は、包含基準と除外基準に基づいて選択され、都市 (パダン) に続く複数の無作為抽出、すべての地区および PHC での単純な無作為抽出が行われます。 各地区で T2DM 患者数が最も多い地区ごとに 1 つの PHC が選択されます。

統計分析 記述統計を使用して、栄養士の社会人口統計学的および現在の管理を調べます。 T2DM データを持つ個人の DM 栄養教育の必要性、平均および標準偏差 (SD) は、正規分布の連続変数について計算され、頻度 (f) およびパーセンテージ (%) は、名目変数について計算されます。 ピアソンのカイ 2 乗検定を使用して、独立変数を調べます。

データ収集 Google フォームのアンケートが作成され、栄養士の観点から事前テストが行​​われます。 試験前アンケートは、パダン郊外の PHC で開始されます。 被験者は、選択されたPHCで10人の栄養士を取得します。 項目は、社会人口学的特性、PHC における糖尿病の管理、栄養状態測定、DM 教育ツール、現在の実践管理 T2DM、DM 栄養教育の必要性、知識・態度・実践レベルの DM です。 アンケートは、メディアソーシャル（何のアプリ）を利用して栄養士全員に配布されます。 最新の SPSS バージョンを使用するには、データが重要になります。

PHCでのDM栄養教育の必要性を判断するために、T2DMの観点を持つ個人の間で一連のアンケートが作成されます。 アンケートは、パダンの選択されたPHCで選択された被験者（10％）に従ってテスト（事前テスト）されます。 選択された PHC は、それに応じて単純ランダム サンプリングとして選択された 11 の PHC とは異なります。

フェーズ II: 開発および評価モジュール

このモジュールは、5 つの専門家パネルのレビューに続いて評価する必要があります。 5 つのエキスパート パネル レビューが、設定されたアンケートを使用してモジュールを評価します。

妥当性とは、理論的構成概念のアイデアがアンケートでどの程度うまく表現されているかを評価することです。 優れたモジュールは、定量的研究調査の重要な部分である信頼性と妥当性のプロセスに関して分析する必要があります。 したがって、結果は構成概念の妥当性について調べることができます。

表面的妥当性とは、測定器の項目が関連性があり、合理的で、明確で明確に見えるかどうかについて、測定器の表示と関連性に関する研究者の主観的評価を指します。

内容の妥当性とは、現象を測定しようとする際に、質問または機器で測定された項目の内容が代表的で適切であるかどうかを指します。

構成概念の妥当性は、側面と共分散の程度の証拠を提供するコンテンツの妥当性の重要な部分です。 したがって、それは対象となる構成モジュールを表すことができます。

モジュールの開発は、モジュールの評価に続きます。 実際には、専門家パネル レビューの最大数に関する決定はありませんでしたが、少なくとも 5 つの専門家パネルが評価され、モジュールが評価されます。 エキスパートパネルレビューは、栄養学の専門家であるインドネシアの栄養士、栄養士、研究者です。

コンテンツ ドメインを決定するために、質的調査方法では、5 つの専門家パネル レビューによる半構造化された詳細なインタビューが使用されました。 モジュールには 5 つの項目が含まれている必要があります。モジュールは母集団の目標に到達する必要があり、モジュールのコンテンツは正確に実装されるべきであり、モジュールは適切なタイミングで配信されるべきであり、モジュールは 2 型糖尿病患者の行動を強化し、モジュールのコンテンツは 2 型糖尿病患者の DM における自己概念を変える必要があります。

モジュールの内容に関する Sidek Mohd と Jamaludin Ahmad の有効なアンケートに続いて、専門家は DM 栄養教育モジュールの内容のレベルを決定します。 この評価のスケールの範囲は、1 (非常に同意する) から 5 (非常に同意しない) までです。

DM栄養教育モジュールのカリキュラムモジュールを用意し、患者さんに教材をお届けします。 DM の栄養教育は、栄養士とニーズ評価段階の T2DM の視点に基づいて開発されます。 DM栄養教育モジュールは、専門家パネルのレビューで評価されました。 その後、DM、症状、行動学、CHOのカウントと交換、食品の推奨、調理方法、食品表示の読み方、運動を紹介するDM栄養教育モジュールの教材が配信されます。

カリキュラムは月2回、60分間のクラスで伝えられます。 患者が自宅に持ち帰ってガイドラインとして実践できる資料があります。

この研究は、介入群と​​対照群に分けられます。 介入が終了した後、資料は対照群の 2 型糖尿病患者にも配布されます。 さらに、彼らは栄養教育プログラムが終了した後も同じ知識を持っています。 実際には、グループ間で配信されるモジュールに違いはありません。 ただし、グループ間の汚染物質の影響を避けるために、モジュールを配布するタイミングを考慮する必要があります。

モジュールは、フェーズ I のニーズ評価の結果に基づいて準備されます。 それに加えて、資料はインドネシアのコンセンサス、およびガイドライン、インドネシア保健省からリリースされた書籍に従います。 モジュールは、インドネシア保健省の管理基準に従う必要があります。

フェーズ III : 治療と評価の研究デザイン これはクラスター無作為対照試験研究です。 モジュールの実装は、介入群と​​対照群との間の真性糖尿病栄養教育モジュールの有効性を比較および決定することです。 データ収集は 2020 年 6 月から 2020 年 8 月に開始されます。

サンプリング クラスタは Puskesmas (PHC) によって募集され、単純なランダム サンプリングに従って地区ごとにランダムに選択されます。 地区は、2 型糖尿病患者の数が最も多いことに基づいて選択されます。 したがって、各グループには 4 つのクラスターがあり、各グループには 2 つの地区があります。 介入群の地区はクランジとパウで、対照群はパダン セラタンとパダン ウタラです。 介入群の PHC (クラスター) は、クランジ、ベリンビング、アンバカン、パウです。 コントロール グループの PHC は、Seberang Padang、Rawang Barat、Alai、および Air Tawar です。

サンプル サイズ 2 つのグループを使用した各アームのサンプル数は、平均比較が n1 = 36、クラスターの数、サイズ (m) が m=4、クラスターあたりのサンプル サイズの数が n2 = 41、合計サンプル数が n2 = 75 です。 α=0.05、検出力 = 80%、ICC =0.05 を使用すると、合計サンプル数は 150 で、アームあたり 75 人の被験者が含まれます。

データは、5 つのセクションを持つアンケートを使用して収集されます。 それらは、セクション A: 社会経済および人口統計データ、セクション B: 血糖コントロール、セクション C: 栄養状態、脂質プロファイル、および血圧、セクション D: 知識、態度、実践、およびセクション E: 生活の質です。

T2DM（介入グループ）の個人は、適切なDNEモジュールのカリキュラムと特定の測定値に基づいて、真性糖尿病栄養教育（DNE）プログラムに従います。 各 PHC には、DNE プログラムを伝える選ばれた栄養士がいます。 DM栄養教育カウンセリングを毎週30分配信します。 DNE が開始される前に、プログラム実行中の誤解を避けるために、選ばれた栄養士が DNE プログラムとカリキュラムについて紹介されます。

グループ間の汚染を避けるために、栄養士 (介入グループ) はインフォームド コンセントに記入するよう求められ、DM 栄養教育モジュールとツール キットを対照グループの被験者に見せないように通知されます。

対照群の 2 型糖尿病患者は、従来の DM 栄養教育に従います。 DNE プログラムが終了した後、資料はコントロール グループの T2DM を持つ個人にも配布されます。 さらに、彼らはプログラムが終了したときに同じ知識を持っています。 実際には、グループ間で配布される差分モジュールはありません。 ただし、グループ間の汚染を避けるために、モジュールを配布するタイミングを考慮する必要があります。

データ分析 統計分析は、最新バージョンのSTATAを使用して実行されます。 データの正規性がチェックされます。 3 か月 (3) の欠落している治療介入データと、Intention-to-treat (ITT) を使用した 3 か月のフォローアップが実装されます。 平均代入手順を実行すると、ベースライン データが欠落します。

記述統計量は、部分、平均 (SD) として表されます。 治療効果の時間的傾向は、一般線形モデル (GLM) から推定されます。 GLM は、3 か月の介入と 3 か月のフォローアップでグループ間の差を決定することです。

ベースライン、治療3（3）か月、および3（3）か月のフォローアップの違いは、結果ごとに計算されます。 介入群と対照群内およびそれらの間の推定値は、双方向 ANOVA を使用してテストされます。 社会人口学的特性データは、比率、平均値、および標準偏差 (SD) として表されます。

一元配置反復測定 ANOVA は、独立変数と連続 (間隔または比率) 従属変数 (グループ内) をテストすることです。 次に、グループ間の独立変数と従属変数をテストするために、双方向の反復測定 ANOVA が行われました。 ただし、共変量と従属変数の間の関係が線形でない場合、ANCOVA は不適切です。