小児歯科における痛み - 歯科専門家と学生の経験に関する根拠のある理論的研究

背景 歯科治療に伴う痛みは、特に子供の治療時には避けるべきです。 多くの歯科処置では、処置中および/または術後の痛みが生じる場合があります。 歯科治療中に知覚される痛みと、歯科恐怖症および不安の発症との間には、十分に実証された関係があります。 これは、患者の苦痛、歯科治療の回避、および個人と社会の治療費の増加につながる可能性があります。 歯科医療の専門家は、子供の患者に可能な限り無痛の歯科治療を提供する責任があります。 以前の研究では、子供に歯科治療を提供する際に局所麻酔薬が十分に使用されていないことが指摘されています。 これまでの研究では、これがなぜなのかを完全に解明することはできませんでした。 したがって、この研究の目的は、歯科専門家と学生が歯科治療中および治療後の子供の患者の痛みの経験をどのように経験し、関係しているかについての知識を得ることです。

METHOD これは Grounded Theory (GT) を使用した定性調査です。 教育の最後の2年間の歯科学生と歯科専門家（歯科医、歯科衛生士、および歯科助手）は、インフォームドコンセントフォームに署名した後、連続して登録されます。

それぞれ約 1 時間の詳細なインタビューが、情報提供者の都合のよい場所で実施されます。 Covid-19のパンデミックにより実施されている公衆衛生に関する推奨事項に関して、適切な措置が講じられます。

GT では、サンプル サイズの計算は行われません。 参加者は、データが飽和するまで含まれます。つまり、それ以上のインタビューから新しい情報を取得できなくなります。 GT では、これは 10 ～ 15 回のインタビュー後に達成されることが多いですが、この調査の範囲には複数の異なる専門家や学生が関与するため、情報提供者の数は 25 人近くになる可能性があります。 すべてのインタビューはテープに記録され、遅滞なく、インタビューは逐語的に書き起こされます。 データ分析とデータ収集は並行して行われます。 文字起こしされたインタビューは分析され、コードが識別されます。 これらのコードは、異なる予備カテゴリにマージされます。 次の軸コーディング プロセスでは、共通の次元と特性 (サブカテゴリ) を識別することによって、各カテゴリがさらに展開されます。 データとカテゴリーの関係を探り、ここに新たな全体を作る。 選択的なコーディングは、データの飽和と検証につながります。 飽和は、既に取得したデータを再コード化することによっても実現できます。

KNOWLEDGE GAINS GT は、理論を生成する方法です。 これは、理論が不足している研究分野に特に適しています。 今日の医療および歯科分野における多くの研究は、研究者の視点を取り入れており、直接影響を受ける人々の主観的な経験はほとんどありません (例えば、 専門家および/または患者) が聞いた。 この研究から、小児患者の処置中および術後の痛みの経験に対する歯科専門家および学生の認識について、新しい知識を得ることができます。 これらの知識の獲得は、痛みに関連する将来の研究戦略にとって重要になります。 長期的には、結果は学部生や専門家のより良いトレーニングにつながる可能性があります。