紙芝居による糖尿病教育が子どもの知識、HbA1c、生活の質に及ぼす影響

この研究は、紙芝居法を用いた糖尿病教育が、T1DMと診断された小児の知識レベル、HbA1cパラメータ、生活の質に及ぼす影響を調べることを目的としたランダム化比較試験です。 研究プロトコルについては以下で詳しく説明します。

データ収集ツール: 児童情報フォーム、糖尿病知識レベル評価フォーム、1 型糖尿病の子どものための PedsQL 3.0 生活の質スケール (児童フォーム)、血糖値および HbA1c モニタリング日記、および紙芝居教育フィードバック フォームが使用されます。

実装：

研究データは層化ランダムサンプリング法を使用して収集されます。 包含基準を満たす8〜12歳の小児は、HbA1c値によって階層化され、ブロック無作為化によって2つのグループに分けられます（介入n=30、対照n=30）。 介入群は紙芝居による糖尿病教育を受け、対照群は日常的な糖尿病教育を受ける。 研究に関する情報は、対象となる子供と保護者に提供されます。 参加に同意された方にはインフォームドコンセントを取得させていただきます。 データ収集フォームに記入されます。 各子供は、教育の 1 週間後にフォローアップの糖尿病看護師の予約を受け、10 日後に医師の予約を受けます。

介入グループ (n=30):

介入グループの患者は紙芝居による糖尿病教育を受け、1日3セッションで3日間にわたって完了する。 教育後のデータ収集フォームが作成されます。完了までに約 30 分かかります。 患者には今後 3 か月間の経過観察とプロセスについて説明されます。

対照群 (n=30):

対照群の患者は、3日間にわたって1日3回の定期的な糖尿病教育を受けます。 教育は保健省の小児糖尿病教育ガイドに従ってパワーポイントのプレゼンテーションとホワイトボードを使用して行われます。 子どもたちの理解のために、シンプルでわかりやすい言葉が使われます。 教育は対話型で行われ、フィードバックや質問が奨励されます。

3 か月目と 6 か月目のフォームと代謝検査の申請:

教育後 3 か月目と 6 か月目に、医師の診察を受ける患者が糖尿病教育ユニットを訪れます。 HbA1c およびデータ収集フォームは教育後 3 か月および 6 か月後に管理されます。 フォームへの記入には約 15 ～ 20 分かかります。

研究の人口とサンプル:

研究対象集団は、2024年1月1日から2024年4月29日までイスタンブール・ゼイネプ・カミル女性・小児疾患訓練研究病院で追跡調査を受けた8～12歳の小児（N=101）で構成されています。 サンプルには、母集団からの包含基準を満たす 1 型糖尿病と診断された患者が含まれます。

サンプルの包含基準:

8～12歳の小児 1型糖尿病と診断され、少なくとも1年間追跡調査を受けている 外来患者として追跡調査を受けている インスリンを使用している トルコ語を理解し、話すことができる

サンプルの除外基準:

1 型糖尿病以外に血糖コントロールに影響を与える可能性のある別の慢性疾患の存在 インスリンポンプの使用 視覚および/または聴覚の問題がある 精神および/または神経学的問題がある 精神疾患の診断がある

サンプルからの除外基準:

研究の継続を望まない子供および/または家族 教育プログラム全体に参加していない子供 研究中に血糖コントロールに影響を与える別の病気の診断 別の施設で子供の治療を継続している 3か月ごとの定期検診に参加していない 扶養家族変数: 1 型糖尿病の小児における患者の糖尿病知識スコア、HbA1c 値、および生活の質スケール スコア。

独立変数：紙芝居による糖尿病教育、日常的な糖尿病教育。

サンプルサイズ: G. POWER 3.1.9.7 (ドイツ、デュッセルドルフのハインリッヒ・ハイネ大学) を使用して決定。 HbA1c スコアには、T1DM と診断された若者に関する Alzaahreh と Öztürk (2024) による研究の値が使用されました。 5% のアルファ誤差 (α=0.05) では、 ベータ誤差 10% (β=0.10)、検出力 0.80 (d=0.804)、合計 60 人の参加者 (介入グループ 30 人、対照グループ 30 人) が決定されました。 潜在的な損失を考慮して、サンプル サイズは 10% 増加しました。 この研究は66人の子供たち（介入群33人、対照群33人）を対象に計画されています。

データ収集：ゼイネプ・カミル女性・小児疾患訓練研究病院の倫理委員会から書面による許可を得、イスタンブール知事府保健局から研究許可を得た。 対象児童のご家族への説明後、ご家族から口頭および書面によるインフォームドコンセントを取得します。 個人情報は機密として扱われ、研究中はプライバシーが尊重されます。 データは 2024 年 7 月から 2025 年 7 月の間に収集されます。

データ分析: データは SPSS 26.0 (社会科学のための統計パッケージ) を使用して分析されます。 連続変数には、算術平均 (Mean)、標準偏差 (SD)、最小値と最大値が使用されます。 カテゴリ変数には頻度とパーセンテージの計算が使用されます。 クロンバックのアルファ係数は、スケール アイテムの内部一貫性を決定します。 コルモゴロフ-スミルノフ検定は、正常なデータ分布を評価します。 データが正規分布を示さない場合は、ノンパラメトリック検定が使用されます。 「カイ二乗」および「フィッシャー正確」検定は、カテゴリデータを使用してグループを比較します。 「マン・ホイットニー U」検定では、グループ間の数値データを比較し、スケール平均間の差異を調べます。 「フリードマン テスト」は、グループ内のさまざまな時点での数値変数の違いを調べます。 「スピアマン相関」分析では、スケール間の関係を調べます。 すべての検定で、p < 0.05 は統計的に有意であるとみなされます。