LázBarát™ (FeverFriend™) プロジェクト: 熱に対する態度と医療制度の変化

ゴール：

熱に対する否定的な態度を再構成する。 不必要な薬（解熱剤、抗生物質）の使用を減らし、受診回数を減らします。 順番に、調査員はメディアベースのモバイル アプリケーションと Web ナレッジ ベースを使用します。 言語 英語とハンガリー語。

仮説:

1. モバイル アプリケーションとナレッジ ベースにより、保護者や専門家のヘルス リテラシーが向上します。
2. アプリケーションは、熱に対する不確かな、および/または否定的な態度を変えます。
3. 態度の前向きな変化は、解熱剤と継続的な抗生物質の使用に影響を与え、医療提供者との接触を減らし、ガイドラインの実際の実施を強化します.

方法：

現実の条件下での非侵襲的、非介入的、自己報告、観察、前向きコホート研究。

データ: 介護者および/または患者によって提供されたデータは、発熱の背後にある疾患の重症度に基づいてグループ化および分類されます。

データ分析：

分析サンプル サイズの計算: 95% の二項信頼区間で +/- 2% の精度でガイドライン順守および非順守の行動を分析するには、小さいグループが 5% を構成する場合、少なくとも 500 の発熱フェーズが必要です。 調査に基づく研究者の事前の推定では、ガイドラインに準拠した発熱管理方法を採用している介護者は約 15% にすぎないため、計画どおりの精度を得るには 1,500 件の発熱イベントが必要です。 接着グループと非接着グループがほぼ同じサイズの場合、最大約 . 2,500 の発熱フェーズが必要です。

年齢層ごとの発熱の正確な発生率はまだわかっていません。 サブグループ分析（年齢グループ間など）には、より大きなサンプルが必要であり、予想されます。 したがって、採用は3年目以降も継続されます。 Chi² 検定は、2 つのサブグループを比較するために使用されます。 サンプルサイズの計画では、計画外の複数のテストを考慮に入れることができないため、結果は探索的にしか解釈できません。

サブサンプルの計算: 2 つの頻度間の 5% の差が臨床的に有意であると解釈される場合、検出力が 80% で、両方のサブサンプルで正規分布を仮定した場合のアルファ エラー確率が 5% の場合、次のサンプル サイズが必要です。サンプル、約。 サブサンプルあたり 200 ケースで十分です。 レートが約 50% の場合、約 . サブサンプルあたり 1,600 ケースが必要です。

ソフトウェア: IBM SPSS Statistics 22、Microsoft Excel ...

理論的および専門的な背景を提供する研究パートナー:

ペーチ大学ハンガリー医療室 (Győr-Moson-Sopron Megye) ヴィッテン大学ハイム パール小児病院 国家緊急サービス ヘルスウェア Tanácsadó Kft. Dr. Szőke Henrik és Társa Egészségügyi Szolgáltató Kft.

組織的なタスクは、ペーチ大学、健康科学部の枠組みの中で、市民支援コザスヌー非営利 Kft によって行われます。