前糖尿病に対するリソース指向サルトジェニック（ROS）介入 (ROS)

背景：

前糖尿病患者にはライフスタイルの修正に関する一般的なアドバイスが与えられていますが、糖尿病予防プログラムへの参加率が低く、教育時間や場所が制限されていることが指摘されており、前糖尿病人口の間では依然として SoC レベルが低い状態が続いています。 Salutogenesis 指向の介入は糖尿病患者には効果的ですが、そのような介入はいずれも中国では前糖尿病患者に対して設計され、適用されていません。 前糖尿病の人は、ストレスや不健康な状態（前糖尿病）に対処するために利用できるリソースを特定し、活用するための教育を受けてきませんでした。

目的と方法: この研究には 3 つのフェーズが含まれます。

フェーズ 1: 中国の糖尿病前症者に対する ROS 介入コンポーネントの探索 目的: 中国の糖尿病前症者の間で SoC を改善するための優先的に利用可能なリソースを探索すること。

研究デザイン: 定性的研究。 サルトジェニックモデルに基づいた個別の詳細な半構造化インタビューは、中国人前糖尿病患者における前糖尿病への対処経験、優先される一般抵抗力リソース（GRR）、および前糖尿病と診断された後のそれらの利用状況を調査するために約40〜60分間実施されます。人口。

方法: 目的の母集団を選択するために目的のサンプリングが使用されます。 対象となるのは、医療スタッフやHbA1c検査によって前糖尿病と診断された18歳以上の成人（5.7～6.4％）。 サンプル サイズは、データ飽和の原理、つまり、データ内に新しい関連情報やテーマが観察されないときの原理によって決定されます。

フェーズ 2: ROS 介入プロトコルの開発と改良

目的:

1. ROS 介入の提案された主要な要素が専門家の期待と一致していることを確認する。
2. ROS介入プロトコルを改良するため

研究デザイン: 内容の妥当性 + 定性的研究。 フェーズ 2a: 糖尿病予防の専門家 6 名が、設計された 10 項目の評価フォームを使用して介入プロトコルの内容の妥当性を評価するために招待され、各項目の内容妥当性指数 (i-CVI) で満足のいくカットオフ値 0.83 の達成を目指します。 。

フェーズ 2b: フォーカス グループ (各グループ 4 人の参加者) との半構造化インタビューは、香港の前糖尿病患者における介入プロトコルの読みやすさ、受容性、実現可能性を評価することを目的としています。

方法: フェーズ 2a の場合、専門家の参加基準には以下が含まれます。1) 少なくとも専門知識の学士号を取得している。 2) 専門分野で少なくとも 3 年間の勤務または研究の経験があり、糖尿病に関連する分野の業務に精通している。 招待は電子メールで延長され、参加とフォームの送信には 2 週間の応答期間が設けられます。 フェーズ 2b では、香港の地区保健センターから前糖尿病患者 12 名が募集されます。 博士課程の学生と研究助手がZoomミーティングを通じて参加者と60分間の面談を行い、わかりにくい単語や文章など具体的な内容について話し合います。 参加者からのすべてのフィードバックは、ROS 介入の策定に役立ちます。 新たな発見や情報が統合されなくなるまで、インタビューは中止される可能性があります。

フェーズ 3: パイロット RCT での予備評価

目的:

1. 香港の前糖尿病人口におけるSoC、対処スタイル、知覚ストレス、ヘルスリテラシー、HbA1cに対するROS介入の予備的有効性を評価する。
2. 彼らの介入経験を調査します。

研究デザイン: パイロット RCT + パイロット試験内にネストされた定性研究

方法: パイロット RCT では、66 人の前糖尿病参加者が介入グループ (IG) と対照グループ (CG) にランダムに割り当てられます。 IG の参加者は、Zoom ミーティングを通じてオンライン ROS コースを受け、毎日の敬礼の記録とコメントを Facebook に投稿します。 CG の参加者は、Facebook で通常のケア (つまり、ライフスタイルに関する一般的な健康教育) を受け、健康的なライフスタイルの実践的な適用を確認するために、Facebook メッセージを通じて毎月の教育フォローアップを受けます。 一次アウトカムは SoC であり、二次アウトカムには、対処戦略、認識されたストレス、ヘルス リテラシー、HbA1c、実現可能性アウトカムが含まれます。

ネストされた定性調査では、極端な SoC レベル (低および高) を持つ 10 人の参加者が、半構造化インタビューに参加するために意図的に選択されます。 SoC レベルは、ベースライン テストと介入後のテストのスコアの差に応じて、SoC-13 スケールで評価されます。

データ分析：

定性データの場合、フェーズ 1 では 6 ステップの帰納的テーマ分析が使用され、フェーズ 2 ではコンテンツ分析が、フェーズ 3 ではネストされた定性的調査が使用されます。

定量的研究の場合、社会人口統計および実現可能性データは、名目 (カテゴリ) データの場合は絶対数とパーセンテージで、比率 (連続) データまたは順序データの場合は平均と標準偏差で表示されます。 ベースラインの均一性検定には、カイ二乗検定、独立 t 検定、またはマンホイットニー U 検定が使用されます。 一般化推定方程式は、すべての一次および二次アウトカムにおける有効性の差異を分析するために使用されます。