女性の性的健康の評価とカウンセリングのためのDelphiテクニックを備えた臨床診療ガイドラインの開発

研究のタイプ研究は、前向きに、そして方法論的に行われます。 定性的研究方法の1つであるDelphi技術が使用されます。

研究データ収集の場所と時間は、2023年4月12日から2024年6月12日、大学、性的健康の分野で運営されている非政府組織（NGO）、およびイスタンブールにある病院で行われます。

人口と研究のサンプルは、参加者グループを選択するために目的のあるサンプリング方法を使用します。 大学で働く性的健康の専門家、カウンセリングセンター、看護師、医師、心理学者、学者を含む私立および公立病院、および性的機能障害のある女性の有無にかかわらず女性が専門家の意見チームに含まれます。

Delphiテクニックの理想的なグループサイズは10〜20人の専門家であると報告されており、最低7人はこの数字は被験者によって異なる場合があります（chahin、2001）。 この研究では、ターゲットは、合計90人の参加者のために、異なる分野を代表する各グループの15人の参加者を含めることです。

データ収集データ収集の前に、イスタンブール大学セラパシャの非介入臨床研究倫理委員会から承認が得られ、イスタンブール大学セラパシャ、セラパシャ医学部病院、婦人科および産婦人科医学部からの制度的許可が得られます。

この研究は、2つの主要な段階で構成されます。 最初の段階では、女性の性的健康を評価およびカウンセリングするための臨床診療ガイドが、Delphi技術を使用して作成されます。 第2段階では、ガイドが利用可能になり、ガイドに関する実務家や女性からフィードバックが収集されます。

最初の段階で使用されるDelphi技術は、専門家の意見を体系的に収集する有効で信頼できるデータ収集方法です。 また、意見の違いがある場合にコンセンサスに達することができます。 Delphi技術のアプリケーションの1つは、標準の開発です。

臨床診療ガイドラインは、De Novo、翻訳されたガイド、および適応という3つの異なるDelphiメソッドを使用して、世界中で開発されています。 この研究では、De Novo Delphiメソッドを使用する予定です。 研究分野の以前のガイドラインが存在しない場合、または既存のガイドラインが有効性を失った場合、de novoガイドライン開発方法が採用されています。 この方法には、トピックの選択、ワーキンググループの形成、証拠と推奨事項に基づくドラフトガイドラインの準備、専門家の意見へのドラフトの提示、最終ガイドラインの公開、ターゲットオーディエンスへの配信、再評価と更新などの手順が含まれます。

この研究では、古典的なDelphi技術の代わりに、電子通信ツールの助けを借りてe-delphi技術が使用されます。 3回のDelphiセッションの後に完了する調査には、電子メールと電話で参加者に連絡することが含まれます。

最初の段階では、専門家が特定され、紹介のために参加者と対面の会議が行われます。 女性の性的健康と性的医療基準の評価に関する参加者の見解は、Delphi法を使用して3つの別々のセッションで収集されます。

第2段階では、作成されたガイドが医療従事者に提供され、性的機能障害の有無にかかわらず女性の性的健康が評価され、このガイドに従ってカウンセリングされることが予想されます。 ガイドに関する開業医と女性からのフィードバックは、この段階で収集されます。 このパイロット研究は、性的機能障害の有無にかかわらず10人の医療従事者と10人の女性に適用されます。 ガイドに関する参加者の見解は、「ガイド満足度調査（付録4）」を使用して評価されます。

データ収集ツール別々のデータ収集ツールは、3つのDelphiセッションのそれぞれに使用されます。

最初のデルファイセッションでは、「I. Delphi Survey（付録2）には、研究の問題と人口統計情報に対処する自由回答形式の質問が含まれます。 参加者は、研究プロセスとDelphi技術に関する一般情報を含む「招待状テキスト（付録-1）」および「インフォームドコンセントフォーム（付録-3）」も受け取ります。

2回目のDelphiセッションでは、I。Delphi調査からの提案と、セッションの前に実施された文献レビューを使用して標準項目を作成します。 これらのアイテムは、「II」と呼ばれるリッカートタイプの調査にまとめられます。 Delphi Surveyは、「作成されたアイテムに関する参加者の意見を収集し、合意のレベルを決定するように設計されています。 参加者は、新しいアイテム、コメント、または提案を追加するように求められます。

3回目のDelphiセッションでは、2回目のDelphiセッションのデータの評価に起因する標準項目が、リッカートタイプのSUにまとめられます