退院準備と満足度に対する退院教育の影響

手術患者の退院計画と教育は、看護ケアの重要な部分を構成する一方で、患者の生活の質を向上させる上で不可欠な要素でもあります。 腰椎椎間板ヘルニア手術後の早期退院訓練は、患者さんの不安を和らげ、治療へのコンプライアンスを容易にします。 患者の退院準備には、安全な退院のための十分な回復、身体的安定性、機能的能力、自宅でセルフケアを管理する能力、および対処スキルが含まれます。 この研究の主な目的は、退院準備に対する腰椎椎間板ヘルニア手術患者のティーチバック法による退院訓練の効果を調べることです。 この研究の 2 番目の目的は、退院訓練でティーチバック法を使用して、グループ内の患者の満足度を判断することです。

方法研究のデザインと設定: このランダム化比較試験は、Famagusta State Hospital の Neurosurgery Service と Nicosia Doctor Burhan Nalbantoglu State Hospital の Neurosurgery Clinic で実施されます。

サンプリング: 研究のサンプル サイズ、仮説の有意水準、および効果サイズが考慮され、分析に関連する統計的検出力の計算は、G Power 3.1.9.4 コンピューター プログラムで行われました。 行われた計算では、サンプルのユニット数は、95% 信頼区間、80% 検出力、および効果サイズ 0.50 の仮定の下で、各グループで 34 人、少なくとも 68 人として計算されました。

無作為化: 割り当てソフトウェアを使用して、参加者を同数の 2 つのグループに割り当てました。 研究の包含基準を満たす患者は、入院時に研究者によって病室でインタビューを受け、患者から書面および口頭で同意が得られます。 その後、ランダム化表に従って患者を対照群または介入群に含めます。

介入: 対照群の患者については、個人データ収集フォームと退院準備尺度および知識テストに記入します。 対照群の患者の退院訓練は、臨床ルーチンに従ってケアと治療を担当する医療専門家によって行われます。 一方、介入群の患者は、個人データ収集フォーム、知識テスト、および「退院準備スケール」を完了した後、ティーチバック方式でトレーニングされます。 これらの研修では、研究者が作成する「退院研修冊子」を研修教材として使用します。 この小冊子には、腰椎椎間板ヘルニア手術後の退院に関する情報が含まれています。 冊子は専門家の意見を取り入れます。 退院の日に、両方のグループの患者に「退院準備スケール」と「退院トレーニング満足度スケール」および知識テストが与えられます。

データ収集ツール 調査で使用されるデータ収集ツールは、4 つの部分で構成されています。 最初の部分では、患者と疾患に関する情報を含む「記述情報フォーム」、2 番目の部分では「退院トレーニング満足度尺度」、3 番目の部分では「退院準備の尺度」、最後に、患者の状態を評価するために用意された知識テストがあります。第4部で行われた退院訓練の効果。

記述情報形式: この形式の患者。生年月日、性別、婚姻状況、教育レベル、患者の疾患に関する項目などの社会人口学的特性を含むデータ収集ツールです。

退院訓練満足度尺度: この尺度は、2021 年に Meşe と Köşgeroğlu によって開発されました。 21項目で構成されています。 スケール全体の Cronbach α 信頼係数は 0.91 であることがわかりました。 スケールは 5 ポイント リッカート スケールとして設計されました。 スケールから取得できるスコアは、21 から 105 までの範囲です。 目盛りに切れ目はありません。

退院の準備の尺度: ワイスらによって開発された短い形式 (病院退院の準備の規模/短い形式)。 2014年に使用されました。 スケールは 8 項目と 4 次元で構成され、スケール内の項目は 0 から 10 までのスケールで評価され、スコアが高いほど準備が整っていることを示します。

退院訓練知識テスト：文献に沿って、退院訓練の内容について20～25問の知識テストを用意します。 この知識テストでは、正解と不正解を含む質問があり、患者は、True、False、および No idea にチェックマークを付けることが期待されます。 知識試験について専門家の意見を取り入れます。

統計分析 収集されたデータは、Statistical Package for Social Sciences (SPSS) バージョン 24.0 (IBM、Armonk、NY、USA) を使用して分析されます。 参加者の記述的特徴は、応答の頻度によって示されます。 平均値、標準偏差、最小値と最大値などの記述統計を使用して、スケールと知識アンケートから得られたスコアを提示します。 Kolmogorov-Smirnov 検定を使用して、正規分布に対するデータの適合性を調べます。 ピアソンのカイ 2 乗検定とフィッシャーの正確確率検定を使用して、記述的特性を比較します。 正規分布に適合する場合は、パラメトリック検定が使用されます。 正規分布に適合しない場合は、ノンパラメトリック検定が使用されます。