看護学生におけるチームベース学習介入のエビデンスに基づく実践能力への有効性。 (TBL)

1. 背景と理論的根拠

   エビデンスに基づく実践（EBP）は、高品質で安全かつ効果的な患者ケアを提供するために不可欠な、医療専門家の基本的な能力である。 国際的な看護組織や教育フレームワークは、一貫してEBP能力を学部課程に統合することを義務付けている。 しかし、EBPの教授方法には依然として大きなばらつきがあり、従来の講義中心の方法では、臨床実践で応用するために必要な複雑なスキルを開発するには不十分なことが多い。

   現代の教育研究は、EBPを効果的に教えるために、積極的で学生中心の学習戦略を提唱している。 反転授業（FC）モデルとチーム基盤型学習（TBL）は、そのような教育法の2つである。 FCは基礎知識の事前習得を促進し、それによって授業時間をより高度な学習活動に解放する。 TBLは、協調的問題解決、批判的議論、ピアフィードバックを通じて知識を応用するための構造化された枠組みを提供し、これらは批判的吟味や臨床統合などのEBPステップを習得するために不可欠である。

   FCとTBLの個別の有効性は検討されているが、特にヨーロッパの文脈における看護学生のEBP能力を向上させるために、これら2つの方法論を順次組み合わせた構造化された複合介入を評価する研究は不足している。 本研究はこのギャップに対処することを目的としている。

2. 研究デザインと設定

   これは、対照群のない事前・事後テストデザインを用いた準実験的単一施設研究である。 研究は、イタリアのモデナ・レッジョ・エミリア大学（モデナ校）の看護学士課程プログラム内で実施された。

   対象集団は、2023-2024年度に登録された2年次看護学生の全コホートであった。 この段階は、学生が理論的知識と臨床実践を統合し始め、EBPスキル開発の重要なポイントとなるため選択された。

3. 参加者募集と倫理的配慮

   全ての適格な学生は参加を招待された。 研究プロトコル（参加者情報シートと同意書を含む）は、開始前にモデナ・レッジョ・エミリア大学の研究倫理委員会（CEAR）によって審査・承認された。 参加は完全に任意であり、全ての参加者から書面によるインフォームド・コンセントが得られた。 参加を拒否しても、学業成績や教育モジュールへのアクセスには影響しなかった。

   機密性とデータ保護を確保するため、厳格な匿名化手順が実施された。 参加者は、介入前後の質問票をリンクさせるための独自の個人コードを作成し、研究データと直接識別可能なデータが一緒に保存されないようにした。

4. 教育介入の詳細な説明

   介入は、2年次カリキュラム内の64時間の「エビデンスに基づく看護」コースに統合された、単位認定のある専用EBPモジュールであった。 実験的介入は特にコアEBPモジュール（12接触時間）を対象とし、チーム基盤型学習（TBL）戦略のみを用いて実施された。

   教育チーム：モジュールは、EBP教育研究における実績のある経験豊富な1人の教員によって実施された。

   教育モデル：チーム基盤型学習（TBL）。

   事前セッション（FCフェーズ）：各対面セッションの1～2週間前、学生は大学のMoodleプラットフォームに掲載された準備教材（例：選定された科学論文と特定の講義ノート）に取り組んだ。

   セッション中（TBLフェーズ）：介入は、5週間にわたって実施された3回の4時間セッション（合計12接触時間）で構成された。 セッションはTBLの原則に従って構成された：

   • 準備保証プロセス：各セッションは、10項目の多肢選択式個人準備保証テスト（iRAT）から始まり、その後、永続的で教員によって形成されたチームで同じテスト（tRAT）が行われた。 即時フィードバック評価技法（IF-AT）を通じて即時フィードバックが提供された。
   • 異議申し立てプロセス：チームは、準備教材を参照することを必要とする、テスト問題に異議を唱えるための書面による正当化を提出することができた。
   • 応用中心の演習：各セッションの大部分（2.5～3時間）は、複雑な臨床事例の解決に充てられた。 これらの演習は「4S」フレームワーク（重要な問題、同じ問題、特定の選択、同時報告）に従い、PICO質問の作成、文献検索、研究論文の吟味、エビデンスの臨床意思決定への統合を実践した。

5. アウトカム測定とデータ収集

   主要アウトカムは、自己申告によるEBP能力の変化であり、検証済みのイタリア語版エビデンスに基づく実践能力質問票（EBP-COQ）を用いて測定された。 この尺度は、態度（13項目）、スキル（6項目）、知識（6項目）の3領域を、5段階リッカート尺度を用いて評価する。

   データ収集は2つの時点で行われた：

   • 事前テスト（T0）：2024年3月4日の募集およびベースライン段階におけるEBP-COQの実施。
   • 事後テスト（T1）：2024年4月22日の最終セッション直後のEBP-COQの実施。
6. 統計手法

データ分析は統計ソフトウェア（SPSS、バージョン27.0）を用いて行われる。 記述統計は参加者の特性を要約する。 主要分析には、対応のあるサンプルのt検定が含まれ、T0とT1の間のEBP-COQ総合スコアおよび3つの下位尺度スコア（態度、スキル、知識）の平均値を比較する。 統計的有意性の閾値はp < 0.05に設定される。 変化の大きさを推定するために、有意な比較に対してコーエンのd効果量が計算される。 感度分析はウィルコクソンの符号順位検定を用いて行われる。 個人の準備（iRAT）とチームの向上（tRAT-iRAT）との関係は、協調学習の影響を評価するためにスピアマンの相関によって評価される。 データは完全ケース分析戦略（リストワイズ削除）を用いて扱われる。