がんの子供のための学校復帰適応プログラム (web-based)

研究の重要性 がんと診断された子どもたちが経験する可能性のある、疾患特有の医学的および心理社会的困難があります (Rabin、Simpson、Morrow、および Pinto、2011)。 標準的な学校看護実践は、子どもたちの身体的、感情的、心理的、社会的、学業上のニーズを満たすのに役立ちます。 しかし、学校に戻ったときに適用されると決定される標準的なケアは開発されていません。 したがって、標準的な学校看護実践では、がんと診断された子どもたちの健康と教育のニーズを満たすのに十分ではないと考えられている（Ellis et al., 2013; Thompson et al., 2015）。 世界では、がんの診断を受けて追跡調査された子どもたちの学校復帰プロセスにおいて、その集団に適した実践/方法/モデルを使用した計画が立てられています。 新学期プログラムは、がんの診断を受けて経過観察を受ける子供、家族、同僚、教師、学校職員に利益をもたらす可能性があるため、開発することが推奨されます (Canter & Roberts、2012)。 私たちの研究では、学校、家庭、病院の間で作成される新学期プロトコルに基づいて移行ケアを概略的に管理し、ケアの調整と子供の安全を確保することを目的としています。 新学期適応プログラムへの介入が子供、親、教師、同僚に対して行われるという事実は、ニーズに対する総合的なアプローチを示しています。

申請場所:

こども病院の小児白血病外来で行われます。

研究対象集団 この研究の対象集団は、小児病院の小児白血病外来でがんの診断を受けて追跡調査を受けた小児で構成されていました。

研究のサンプル 研究は単一グループで実施されます。 プログラム評価研究に関する出版物では、イータ二乗は少なくとも 0.06 で検出力が 85% であることが推奨されています (Crisan & Elliott、2018)。 この情報に基づいて、検出力 85%、誤差 5% の G*Power 分析によって推定されるサンプル サイズは 26 です。 方法と測定ツールの点で同様の研究は文献にありませんが、新学期介入の範囲内で同様の集団を対象に実施された研究では、症例損失が16〜32％であることがわかります。 このため、計算されたサンプル サイズは 32% 増加し、サンプル サイズは 35 と決定されました。

データ収集ツール データ収集には次の形式が使用される予定でした。

1. 子供と親の説明情報フォーム
2. 子供の学校復帰プロセスのためのデータ収集フォーム
3. 小児社会不安尺度改訂版
4. 青少年の社会不安尺度
5. 小児がん対処スケール
6. 腫瘍学的問題を抱える子どもの学校復帰の準備状況: 7 ～ 18 歳
7. プロセス評価フォーム

統計分析 研究から得られたデータは、SPSS 29.0 パッケージ データ プログラムで評価されます。 データの分析では、独立グループの t 検定が正規分布の社会人口統計データに適用されます。 グループに対する新学期適応プログラムの実施前後の測定値の比較では、パラメトリックな仮定には t 検定が使用され、パラメトリックな仮定が満たされない場合にはウィルコクソンの符号付き順位検定が使用されます。 依存グループの統計的有意性を測定するために、パラメトリックな仮定が満たされる場合には 1 因子分散分析が使用され、パラメトリックな仮定が満たされない場合にはフリードマン分散分析が使用されます。 記述統計量の有意水準は p<0.05 です。 定性的データの評価にはテーマ別コンテンツ分析手法が使用されます。