新卒看護師向けに開発された研修プログラムの効率性の評価

研究の目的

研究の目的は、新卒看護師向けに開発されたスピークアップ研修プログラムの有効性を評価することです。

研究の仮説 H0-1: スピークアップ研修プログラムは、新卒看護師の従業員の声レベルに影響を与えません。

H1-1: スピークアップ研修プログラムは、新卒看護師の従業員の声レベルに影響を与えます。

H0-2: スピークアップ研修プログラムは、新卒看護師の効果的なコミュニケーション スキル レベルに影響を与えません。

H1-2: スピークアップ研修プログラムは、新卒看護師の効果的なコミュニケーション スキル レベルに影響を与えます。

H0-3: スピークアップ研修プログラムは、新卒看護師の医療ミスの態度レベルに影響を与えません。

H1-3: スピークアップ研修プログラムは、新卒看護師の医療ミスの態度レベルに影響を与えます。

研究の変数

独立変数

• 新卒看護師の社会人口学的特徴

従属変数

• 新卒看護師の発言力を高めるために開発した研修プログラム実施後の「従業員の声」評価項目の合計スコア
• 新卒看護師向けに開発された研修プログラム実施後のコミュニケーションスキルスケールの合計スコアとサブディメンションスコア 新卒看護師向けに開発されたトレーニングプログラム実施後の医療ミスに対する態度スケールの合計スコアとサブディメンションスコア新卒看護師の声
• 新卒看護師のスピーキングアップのために開発した研修プログラムの評価

研究の人口とサンプル

この研究の対象者は、エトリク市立病院キャンパス整形外科・神経病院で働く新卒看護師 152 名で構成されます。 今回の調査対象となった新卒看護師の特徴は、基礎的な看護専門教育を修了しており、卒業後2年間は臨床現場に勤務しており、スピーキングトレーニングを受けていないことである。 研究のサンプルサイズは検出力分析 (G*Power 3.1 プログラム) によって決定されました。 関連文献における同様の研究では、Walther らによって行われた研究で、 (2022) によると、グループ間の発声の差の効果量 (効果量) は 0.811 でした。 研究の検出力を決定する際に 95% の値を超えるため。グループ内 34 人を含む 68 人は、有意水準 5%、効果量 0.811 (df=66; t=1.668) に達するはずです。 テストの高い検出力と研究での損失を考慮すると、グループ内 38 人の合計 76 人に達することになります。

ランダム化：ランダム化は、研究に関与していない研究者が勤務する施設の博士課程教育看護師によって行われます。 研究者はランダム化リストには介入しません。 対象基準を満たし、研究への参加に同意した新卒看護師は、介入グループと対照グループに割り当てられます。 介入グループと対照グループをランダムに割り当てることにより、公平性が確保されます。

目隠し:

患者安全に関する言語トレーニングは研究の研究者によって提供されるため、研究者を盲目にすることはできません。

参加者の目をくらますために、介入グループと対照グループの看護師全員が言語訓練をすべて受けると考えるでしょう。 研究に関連して実施されるテストと研修は別の日に計画され、研修の開始時間と終了時間については携帯電話に通知が送信され、順番が来た看護師に電話がかかることが説明されます。トレーニング。 説明の後、介入グループと対照グループの看護師が同じインフォームドコンセント用紙に署名します。

統計学者は、どのグループが介入でどのグループが対照であるかを知らずに統計分析を実行します。 ランダム化プロセスは、CONSORT 2017 ガイドラインに従って実行されました。

記述特性フォーム 記述特性フォームは、看護師の年齢、性別、教育レベル、勤務単位、労働時間、勤務スタイルなどの個人情報を決定する 7 つの質問で構成されます。 さらに、このフォームには、発声に関する看護師の見解を判断するための 2 つの質問が含まれます。

従業員の声スケール Van Dyne と LePine (1998) は、6 項目の 1 次元スケールとして従業員の声スケールを開発しました。 私たちの国では、従業員の声スケールが Çetin と Çakmakçı (2012) によってトルコ語に適応されました。 スケール内のすべての項目は、5 点リッカートスケールに従って測定されます。 スコアが高いほど、従業員の発言行動が多いことを示します。

効果的なコミュニケーション スキルのスケール 効果的なコミュニケーション スキルのスケールは、5 つのサブディメンションと合計 34 の項目で構成され、Buluş らによって開発されました。 （2017年）。 スケールの項目 15、16、28、32、および 33 は逆にスコア付けされます。 したがって、各サブディメンションから得られる合計スコアが増加するにつれて、コミュニケーション スキルの使用レベルも増加します (Buluş et al., 2017)。

医療過誤に対する態度尺度 この尺度は、2012 年にギュレチとインテペラーによって開発され、医療過誤の認識、医療過誤へのアプローチと医療過誤の原因という 3 つのサブ次元、および 16 の質問で構成されています。 スケールは5点リッカート式です。 尺度から得られる平均スコアが 3 の場合、医療過誤に対する態度が否定的であることを示し、3 以上の場合、医療過誤に対する態度が肯定的であることを示します。

スピークアップ研修プログラムの評価フォーム

アラシュティルマチの文学者は、エデレク・ディル・エチムレリン・ビルレシュティリルメシニ・サグラマク・アマチラ・ハズルランドを呼び起こします。 イキ ボルムデン オールシュルを形成します。 文学は、日々の生活の中で、重要なプログラムを理解し、優れたものを提供し、最高のパフォーマンスを提供するために、最高のプログラムを提供します。 16 狂ったオルシュマクタドゥル。 ビデオを見て、プログラムの内容を確認し、ビデオを確認してください。

分析結果は、バキム、イレチシム、ハスタ グヴェンリジ、7 番目の状況です。 形式的には、アマチュア、ヘデフラー、4 つのパフォーマンスが表示されます (4: Çok uygun、3: Küçük ayarlamalarla uygun、2: Büyük ayarlamalarla uygun、1: Uygun değil)。 ウズマンは、デイビスのテクノロジーを分析し、編集するプログラムを作成しました。

スピークアップ研修プログラムの開発

言語トレーニング プログラムは ADDIE モデルを使用して開発されました。 モデルは、分析、設計、開発、実装、評価の各段階で構成されます。

言語トレーニング プログラムは ADDIE モデルを使用して開発されました。 モデルは、分析、設計、開発、実装、評価の各段階で構成されます。

分析

研究者は、エトリク市立病院で働き、自発的に研究に参加しているマネージャー看護師、教育および品質管理部門の看護師、感染管理看護師、血液警戒看護師、責任看護師、経験豊富な看護師に9つの質問からなるインタビューを実施し、参加者のニーズを判断しました。語学研修プログラム。 研究者は参加者の特徴、経験、労働環境を分析し、病院の有害事象通知報告書を検討した。 文献レビューは、トレーニング プログラムの内容、学習目標、学習分野を決定するために出版物の遡及的レビューとして実施されました。 この目的のために、Pubmed (29)、Cohrane (4)、Google のトルコ語と英語のタイトルと要約フィールドで、speak up、看護師、看護、教育、(トレーニング)、介入、プログラム、カリキュラム、ガイドというキーワードが使用されました。 2018 年から 2023 年までの Academy (33)、Medline (38)、Science Direct (12) のデータベース。

デザイン

研究者は、研究で使用する測定および評価ツールを決定しました。 語学教育プログラム評価フォームを作成しました。 理論教育コンテンツ、言語ビデオシナリオ、ビデオディスカッション質問を作成しました。

発達

トレーニングプログラムの内容、使用した教材、測定・評価ツール、シナリオは専門家によって検討されました。 研究者はフィードバックに基づいて調整を行いました。 プロの俳優にシナリオについて説明があり、トレーニングビデオが撮影されました。 研究者はトレーニングプログラムを予備的に適用し、必要な修正を加えた

実装

調査の実装フェーズには、ADDIE 設計モデルの実装と評価のステップが含まれます。

研究に参加する参加者にはトレーニングプログラムについて通知され、導入情報フォームとスケールが適用されます。 その後、参加者がランダムに選ばれ、研究グループに割り当てられます。 事前試験申請完了から1週間後、実験グループの語学研修プログラムの実施が開始されます。 参加者が効果的かつ気軽に研修に参加できるよう、整形外科・神経病院研修クラス内で「スピーキングアップ研修プログラム」研修を実施します。 トレーニングプログラムの開始前に、高度な読み物リソースとトレーニングコンテンツを含むトレーニング小冊子が実験グループの参加者に配布されます。 語学研修プログラムは 4 つのセッションで構成され、各セッションの所要時間は 90 分です。

訓練プログラムの終了から 7 日後、実験グループと対照グループの看護師に対して体重計の最終評価が行われます。

分析：

データはコンピュータープログラムを使用して分析されます。 変数の正規分布は、ヒストグラム、変動係数、歪度、尖度、コルモゴロフ-スミルノフおよびシャピロ-ウィルク検定 (p<0.05) で評価されます。 記述統計 (数値、パーセンテージ、平均、標準偏差) およびカイ二乗検定が使用されます。 パラメトリック テストは正規分布を示すデータに適用され、ノンパラメトリック テストは正規分布を示さないデータに適用されます。 2 つの独立したグループ間の比較には独立サンプルの t 検定が使用され、2 つ以上のグループ間の比較にはボンフェローニ補正を伴う ANOVA が使用され、反復測定には分散分析が使用されます。 正規分布を示さないデータには、ボンフェローニ補正を伴う Mann-Whitney U 検定および Kruskal-Wallis H 検定が適用されます。 ランダム化バランスは、治療意図 (ITT) 分析を使用して提供されます。

制限事項

この研究の限界は、1 つの病院に勤務し、研究への参加に同意した新卒看護師のみが研究に含まれていることです。 この結果はすべての新卒看護師に一般化できるものではありません。

研究に含まれた新卒看護師の性別と職業経験の特徴が片側に集中していたという事実により、層別ブロック無作為化の使用が制限されました。