心不全および筋萎縮患者における在宅身体活動遠隔監視プログラムの効果

この研究では、準実験的研究、2 グループ反復測定研究デザイン、目的のあるサンプリング、およびベースライン評価後を採用しています。 実験群と対照群の両方が、病院での心不全の症例管理に含まれる患者でした。 実験群には、遠隔地でのホームスポーツに参加した 59 例を受け入れ、対照群には、心不全の症例管理のために定期的なケアを受けた 59 例を受け入れました。

この研究では、G power 3.1.9.7 ソフトウェアが使用され、ANOVA: 因子間の反復測定がサンプル サイズを計算するために選択され、G power プログラム (Faul et al., 2007) が適切なサンプル サイズを推定するために使用されました。 、以前のグループおよび家族の運動プログラムによると。 サルコペニア患者の転帰に関する研究の結果 (Tsekoura et al., 2017)、介入群と​​対照群の間の握力を測定するために、各群で 28 人の参加者が必要でした (SD = 4.2)。これは、効果サイズ 0.316 に相当し、有意水準です。 α=0.05、試験力β=0.95。 予想される潜在的な減少率は 30% であり、118 のケースが受け入れられると予想され、1 回あたり 59 の被験者が必要です。

募集方法：

ニューヨーク心臓協会の NYHA 第 1 から第 3 の定義を満たす、軽度から中等度の安定した収縮期心不全の患者は、最初に医療記録からスクリーニングされ、外来の医師または看護師は、定期的な再訪問中に潜在的な被験者にこの研究を紹介しました. 同意を得た後、研究者から再度連絡があり、同意を得た後、カルテを確認して研究対象者を募集しました。 採否条件を検討した上で、研究目的と説明を行った。 参加者が同意した後、研究リストが研究に含まれました。 領収書の名簿に。

4.被験者の同意方法：外来の医師または看護師が被験者候補に研究を紹介し、同意を得た後、研究者はカルテを確認して被験者を募集し、研究の目的と研究プロセスを説明し、参加者に通知します。参加を希望する被験者は、ケースを閉じる前に研究同意書に記入するよう求められます。

治療効果の評価と統計分析方法：

この調査で収集されたアンケート データは、最初にコード化され、コンピュータに入力されました。 データを確認した後、SPSS for Windows バージョン 24.0 でデータを分析し、統計的有意性の検定として α=.05 を使用しました。 データ分析方法は次のとおりです。

1. 記述統計 性別、年齢、宗教、教育、婚姻状況、過去の病歴、主介護者、健康状態、サルコペニア関連の尺度 (ふくらはぎの周囲、握力、筋肉量など) などの個人の基本的な属性をパーセンテージ、平均、標準偏差で記述します。 、立位・座位 5 回、歩行速度 6 メートル）、臨床血液生化学検査値などのほか、身体活動、孤独感、QOL などのスコアを測定します。

2. 以下を含む推論統計: グループ差異検定: (a) カイ 2 乗検定 (カイ 2 乗検定) は、対照群と介入群の間のカテゴリ データの均一性を検定します。 (b) 独立した t 検定を使用して、対照群と介入群の間の連続変数の検定前時間の差を検定しますか? 影響因子：（a）独立t検定（独立t検定）は、社会人口学的特徴に有意差のある2つのグループに使用され、症例は2つのカテゴリー変数（性別、他の併存疾患の有無）に属していました。 ) 血液生化学検査値、身体活動、孤独、および生活の質との関係に有意差があるかどうかを判断します。 (b) 一元配置分散分析: 一元配置分散分析は、社会人口学的特性に有意差のある 2 つのグループを対象とし、ケースはマルチカテゴリ変数 (年齢、教育レベル、結婚、介護者、職業、健康状態) に属します。 、筋肉F値が統計的に有意な差に達した場合、Sheffe検定を使用してグループ間の差を分析し、それが血液生化学に関連しているかどうかを判断します。テスト値、身体活動、孤独、そして生活の質。 (c) ピアソンの積率相関係数は、社会人口学的特性と、血液生化学検査値、身体活動、孤独、および生活の質の変数との間の相関を分析します。 有効性評価: (a) グループ内の看護有効性指標 (サルコペニアの重症度と悪液質の重症度の測定、血液生化学的検査値、健康状態、身体活動、孤独と生活の質) を検出するためにペア t テストが使用されました。 (b) 一般化された推定方程式を使用して、社会人口統計学的指標と各結果指標との間に有意差または相関がある変数をモデルに入れ、事前テストへの干渉を修正します。サルコペニアの重症度と悪液質の重症度、身体活動、孤独、生活の質の変化における実験群と対照群。

   (e) アンケートまたはその他の研究関連資料:

(1) 基本データ: 人口統計データには、年齢、性別、職業、収入、教育レベル、婚姻状況などの健康状態データが含まれ、参加者自身が記入します。医療記録から研究者がチェックする健康状態データ。 身長、体重、心拍数、収縮期および拡張期血圧（mmHg）、ボディマス指数（BMI）、投薬とその量、手術歴、および過去3か月以内のその他の併存症、最近の入院の理由、最近の緊急事態の理由、最近の訪問の理由、疲労状態と栄養状態、(Mini Nutritional Assessment Short-Form、MNA-SF)、およびその他の関連データの評価。