바젤 방전 통신 프로젝트 (BACOP)

근거 퇴원 시 전송된 정보가 아무리 중요하더라도 환자가 퇴원 후 해당 내용을 기억하는 경우에만 환자에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 병원 퇴원 중에 받은 지시를 이후에 기억하는 환자의 능력에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다(Sanderson, Thompson, Brown, Tucker, & Bittner, 2009). 퇴원 지시를 기억하는 능력을 측정하기 위해 전화 인터뷰를 사용하여 Sanderson et al. (2009)은 많은 환자들이 진단명을 밝히지 못하거나 위험 요인을 기여 원인으로 나열하지 못하는 것을 발견했습니다. 퇴원 지시에 대한 노인 환자의 이해력을 조사한 추가 연구에서는 21%가 진단을 이해하지 못했고 56%가 복귀 지시를 이해하지 못한 것으로 나타났습니다(Hastings et al., 2011). Chau 등의 연구. (2011)은 퇴원 시 면역 저하 환자의 경구 약물 지식도 중간 수준에 불과하다는 것을 보여주었습니다. 마지막으로, Isaacman et al. (1992)는 투약 세부 사항 및 환자의 임상 상태 악화 지표를 포함하여 중요한 퇴원 정보의 절반 미만이 퇴원 인터뷰 중에 기억되는 것을 관찰했습니다. 이 몇 가지 가능한 결과는 방전 통신을 최적화하고 그렇게 하기 위한 기술을 찾고 테스트할 충분한 여지가 있음을 시사합니다.

심리학 이론 및 관련 경험적 발견은 정보 구조화가 기억 회상 및 이해를 향상시키는 강력한 도구가 될 수 있음을 시사하므로 퇴원 의사 소통 중에 전달된 정보를 구조화하면 해당 내용에 대한 환자의 기억력도 향상될 수 있는지에 대한 의문이 제기되었습니다. 소수의 연구자(Doak, Doak, Friedell, & Meade, 1998; Ley, 1979)는 임상 환경에서 의사소통을 구조화하면 환자의 회상을 향상시킬 수 있다고 제안했습니다. 그들은 구조화된 정보가 구조화되지 않은 정보보다 기억하기 쉬울 것이라고 주장합니다. 그러나 이 저자들은 이 가설을 뒷받침할 강력한 증거를 제공하지 않았습니다. 또한 구조화된 접근 방식과 도구는 의사의 의사 소통 능력을 향상시키고 의사 소통의 품질을 개선하고 후속 환자 피해를 방지하기 위한 잠재적인 솔루션을 지원할 수 있습니다. 현재까지 구조화된 방식으로 정보를 전달하는 것이 학습 및 기억 측면에서 더 나은 결과를 가져오는지 여부를 조사하려는 시도는 거의 없었습니다. 정보 구조화 및 관련 청킹 메커니즘의 힘은 주로 실험실에서 연구되었습니다. 이전 연구에서는 퇴원 정보 전달을 개선하는 역할을 조사하지 않았습니다. 정보 구조화가 퇴원 정보에 대한 환자의 기억과 이해를 향상시킬 수 있습니까? 그렇다면 의사는 이러한 목표를 달성하기 위해 퇴원 시 정보를 어떻게 구성해야 합니까? 환자의 회상에 대한 가능한 영향이 권장 사항을 더 잘 준수하는 것으로 어떻게 해석됩니까? 응급실(ED)에서 실험적으로 이러한 질문을 연구하는 것은 ED 환자에게 까다롭고 잠재적으로 스트레스가 될 수 있습니다. 따라서 첫 번째 단계에서 우리는 학생들을 대리 환자로 활용하기로 결정했습니다. 이전의 다양한 연구에서는 특정 환자 결과(예: 건강 관련 삶의 질(Pickard & Knight, 2005), 기능적 능력(Loewenstein et al., 2001) 또는 증상을 평가하기 위해 프록시(대부분 의료 전문가 또는 가족 간병인)를 사용했습니다. (Nekolaichuk et al., 1999)). 우리가 아는 한 이전 연구에서는 환자의 회상 성능을 측정하기 위해 학생을 프록시로 사용한 적이 없습니다.

사전 지식은 새로운 정보가 통합될 수 있는 구조를 제공함으로써 새로 들어오는 정보의 처리를 용이하게 합니다(Brod, Werkle-Bergner, & Shing, 2013). 따라서 사전 지식을 기반으로 구축할 수 있는 개인이 구조화된 수신 정보를 비구조화된 정보보다 더 잘 기억해서는 안 됩니다. 대조적으로 사전 지식이 없기 때문에 내부 구조가 없는 경우 외부에서 부과된 구조는 유사한 이점을 얻을 수 있습니다. 따라서 구조화되지 않은 정보에 비해 응급실 퇴원 정보의 구조화된 정보가 관련된 선행 의학 지식과 관련하여 어느 정도 우월할 수 있는지가 이 연구의 두 번째 목표였습니다. 또는 다른 말로 하면 관련 사전 지식의 가용성이 정보 수신자가 정보의 표현 구조가 부족한 경우에도 정보를 효율적으로 저장할 수 있게 할 수 있습니까? 이 질문에 답하기 위해 우리는 심리학 1학년 학생 외에 의대 1학년 학생과 의대 3학년 학생 2명을 추가로 모집했습니다. 구체적으로, 세 참가자 그룹은 심장 통증에 대한 지식이 현저하게 달랐습니다(심리학 1학년 < 의대 1학년 < 의대 3학년).

시험 목표 1차 목적 첫째, 내부 구조를 사용할 수 없는 경우 외부에서 부과된 구조가 메모리 성능 측면에서 이점을 가져온다고 가정하고, 이 연구의 목표는 심리학 1학년 학생, 즉 사전 의학 지식이 거의 또는 전혀 없는 학생이 다음을 조사하는 것입니다. 대리 환자 역할을 하여 구조화되지 않은 프레젠테이션에 비해 구조화된 방식으로 제시될 때 더 많은 정보를 기억합니다. 둘째, 구조가 메모리 청크를 구축하고 "구조"와 "이전 의학 지식"이라는 두 매개 변수 사이의 실험 설정을 더 잘 제어하기 위해 이전 지식을 사용할 수 없는 개인에게 대부분 구조가 도움이 된다고 가정하고, 우리는 다양한 수준의 각각 구조화 및 비구조화 콘텐츠 프레젠테이션과 관련된 사전 의학 지식.

보조 목표

1. 의사의 이해도, 대화의 구조, 의사를 친구와 친척에게 추천하려는 참가자의 평가 측면에서 구조화된 조건과 비구조화된 조건의 차이를 비교합니다.
2. 기억된 항목의 수에 대한 정보 구조화의 효과가 학생의 현재 기분 및 관심 수준의 영향과 독립적인지 여부를 확인합니다.

시험 종점 1차 종점 구조화 및 비구조화 조건과 3개의 참여 그룹에 대해 개별적으로 회수된 항목 수 2차 종점 시각적 아날로그 척도(VAS) 참가자의 현재 기분, 주의 수준(의 조절 효과를 테스트하기 위해) 학생의 상태), 의사의 이해도, 대화의 구조, 친구 및 친척에게 의사를 추천하려는 의지에 대한 등급.

시험 설계 및 방법 시험 설계 전향적 단면 다기관 시험 참여 장소 독일 만하임 대학 스위스 바젤 대학 연구 일정 참가자 스위스 바젤 대학과 독일 만하임 대학에서 정규 강의 중에 학생을 모집합니다. 심리학 학생들은 참여에 대한 학점을 받게 됩니다. 18세 미만의 참가자는 정보에 입각한 동의를 제공할 수 있는 능력이 제한되어 있으므로 포함되지 않습니다.

연구 절차 연구는 바젤 대학(심리학 1학년 및 의대 3학년 대상) 및 만하임 대학(의대 1학년 대상)의 각 2개의 조용한 강당에서 실시됩니다. 우리는 무작위로 참여자를 각각 구조화된 조건과 비구조화된 조건으로 나눕니다. 처음에는 정보에 입각한 동의를 한 후 두 조건의 참가자에게 환자의 관점을 취하도록 요청하면서 의사-환자 상호 작용 비디오를 시청할 것임을 지시합니다. 그 후, 구조화된 콘텐츠를 환자에게 구두로 제시하는 숙련된 응급 의사를 보여주는 비디오가 한 그룹에 표시됩니다. 동일한 응급 의사를 표시하고 동일한 콘텐츠를 제공하지만 구조화되지 않은 방식으로 다른 그룹에 표시되는 두 번째 비디오가 표시됩니다. 그런 다음 빈 종이로 학생들을 대면하고 의사 소통과 관련하여 그들에게 일어나는 모든 일을 표시하도록 요청합니다(즉시 회상). 정보에 입각한 학생들은 메모 작성을 억제하기 위해 동료를 관찰합니다. 그 후, 두 가지 조건의 학생들은 학생들의 의학 지식을 측정하기 위해 구성된 객관식 테스트와 2차 종점을 평가하기 위해 5개의 VAS에 직면하게 됩니다. 인구 통계학적 변수에 대한 정보는 결론적으로 수집됩니다.

데이터 분석 일차 종료점은 퇴원 통신에서 기억된 항목의 수로 표현된 참가자의 회상 성능입니다. 조정되지 않은 1차 분석에서는 구조화된 퇴원 정보와 비구조화된 퇴원 정보를 받은 두 그룹과 서로 다른 수준의 의학 지식을 가진 세 그룹 간의 회상 성능 차이 및 상호 작용을 분산 분석을 사용하여 분석합니다. (분산 분석). 또한 학생의 상태와 관련된 두 가지 VAS 측정값을 조정하는 공분산 분석(ANCOVA)이 수행됩니다. 비모수적 Mann-Whitney 테스트는 심리학 1학년, 의대 1학년 및 3학년 의대생의 의학 지식에서 그룹 간 및 그룹 내 차이를 조사하기 위해 수행됩니다. t-테스트 분석은 의사의 이해도, 대화의 구조 및 의사를 친구 및 친척에게 추천하려는 참가자의 VAS 등급 측면에서 구조화된 조건과 비구조화된 조건 간의 차이를 비교하는 데 사용됩니다. 모든 테스트는 유의 수준 α = 0.05를 사용하여 수행됩니다.