プライマリケアの医師を信頼する寄稿者を理解するためにビネットをランダム化する

調査員は、Amazon Mechanical Turk (MTurk) に登録されている「作業者」の中から募集して調査参加者を募集します。 これらは、この匿名でリスクの低いアクティビティに参加することを選択した有料の参加者です。 少数の労働者に対してパイロット テストを行った後、調査員はランダム化された設計を使用して完全な調査を実施し、実験的に信頼を操作する調査員の能力に関する仮説をテストします。

参加資格があるのは18歳以上で、英語の読み書きができ、過去3年以内に1回以上医師の診察を受けている人。

調査

調査は 3 つの部分から構成されています。 調査員は、クアルトリクスを使用して調査ビネットを作成し、参加者がクアルトリクスへのリンクをクリックしたときにクアルトリクスのランダム化機能を使用して参加者をランダム化します。

1. ビネット 参加者はランダムに割り当てられ、16 個のビネットのうち 1 つを表示します。 ビネットは臨床的な遭遇を説明しており、それぞれ 2 つのレベルを持つ 4 つの属性を変化させます。

   医師との関係期間: 過去に関係なし (一時的なケア、ウォークインケア、オンデマンドの遠隔医療) と 3 年以上。関係: 医師がコンピュータに対応しているのに対し、医師が患者に対応している。訪問時間: 15 分と 30 分。情報の共有: 医師が意思決定について説明しないのに対し、医師はその決定に影響を与えた知識を共有する

   サンプルのビネットをここに示します。

   4日前から腰痛が始まり、とても不快な状態だと想像してみてください。 今回の受診では、患者はこれまで会ったことのないかかりつけ医の診察を受けることになる。 医師は患者と30分を費やします。 彼は主にコンピュータ画面を見ており、患者ではありません。 最後に、医師は患者に X 線検査は必要ないことを告げ、患者の痛みを治療するための推奨事項を提示します。

   調査員は、参加者が次の質問をする小冊子を読んでいることを確認するために、注意力テストのクイズを実施します。

   1. なぜ介護に行ったのですか？ （足首のひねり、腰痛）
   2. 医師は何か勧告をしましたか? (痛みの治療を推奨、ギプス固定を推奨)
2. 臨床医のアンケートを信頼してください。

研究者は、研究者がビネットに記載されている臨床医について調査していることを明確にするために、わずかに修正されたウェイク フォレスト トラスト イン 医師 (WFTP) スケールを使用します。 WFTP スケールでは「あなたの医師」について質問しますが、調査員は「この医師」について質問します。 WFTP は 5 ポイントのリッカート スケールを使用します。 項目 2、3、および 8 は、分析時に逆コード化されます (強く同意する、同意する、どちらでもない、同意しない、強く同意しない)。

序文には次のように書かれます。

上で説明した訪問について考えてみましょう。 この医師についてどう思いますか?

1. この医師は、あなたが必要とするすべての治療を受けるために必要なことは何でもします。
2. この医師は、患者の医学的ニーズよりも、自分にとって何が都合がよいかを重視することがあります。
3. この医師の医療技術はそれほど優れていません。
4. この先生はとても丁寧で丁寧な診察をしてくれます。
5. どの治療法が自分にとって最適であるかについて、あなたは医師の決定を完全に信頼します。
6. この医師は、患者の状態に応じて利用できるさまざまな治療法のすべてについて、完全に正直に話します。
7. この医師はあなたにとって何が最善であるかだけを考えています。
8. 場合によっては、この医師はあなたが話そうとしていることに十分な注意を払っていないことがあります。
9. 患者は、患者の命をこの医師の手に委ねることに何の心配もありません。
10. 全体として、患者はこの医師に全幅の信頼を寄せています。

3) 人口動態

調査員は回答者に自分自身について次のように説明するよう求めます。

性別 (男性、女性、ノンバイナリー) 年齢 (18-35、36-50、51-65、>=65) 人種/民族 (黒人、白人、アジア人、ネイティブアメリカン/太平洋諸島人、ヒスパニック、その他) すべて選択してください自分の健康状態をどのように説明しますか? 優れている、非常に良い、良い、普通、悪い 健康保険に加入していますか? はいまたはいいえ あなたが修了した最高レベルの教育は何ですか? 小学校、高校、大学、大学院

分析 調査員は記述統計を使用して、回答者の特徴と、準連続的な測定である WFTP スコアの分布を説明します。 研究者は、平均から 3.2 標準偏差より大きいまたは小さいスコアとして定義される外れ値を探します。 直線性は散布図で検査されます。 正規性の仮定は、変数の歪度と尖度を分析し、ヒストグラムを使用して評価されます。 研究者らは、WFTP が他の集団と同様に正規分布すると予想しています。 そうでない場合、調査者はログ変換を検討します。 調査員は、ランダム化が成功したことを確認するために、ビネット割り当てによって回答者を説明します。

MTurk の構造を考えると、調査員は調査回答の尺度を持たないでしょう。 ただし、研究者は、応答全体にわたる欠落変数のパターンを評価することができ、これをモデルに適切に組み込むことができます。

Katz による検証研究では、全国サンプルでのウェイク フォレスト医師信頼尺度 (WFPTS) の平均スコアは 959 人の参加者からなる全国サンプルで 40.8 (SD = 6.2) であったと彼女は報告しています。 MTurk から募集した少数の参加者を対象とした彼女の研究では、WFPTS の平均スコアは、若年成人参加者では 35.9 (SD = 6.12)、高齢成人参加者では 36.1 (SD = 6.11) でした。

研究者は、信頼性の低いビネットと信頼性の高いビネットの間の 2 標準偏差 (SD) の差を検出できるようにしたいと考えています。 研究に各グループに 36 人の個人が含まれている場合、研究者は検出力 0.8、アルファ 0.5 で WFTP の 4 ポイントの差 (38 (SD 6) 対 42 (SD 6)) を検出できます。 調査者は、16 のグループごとに 36 人の回答者を得る予定です。

調査員らは、このエピソードと報告されている医師への信頼についての仮説を検証する予定だ。