외래 환자 유방 클리닉의 공감 및 표준 진단 절차로는 충분하지 않을 수 있습니다.

유방암이 의심되어 유방 생검을 받아야 하는 것은 암 진단의 위협뿐만 아니라 유방이 여성성, 섹슈얼리티, 모성의 상징으로 인식되기 때문에 정서적으로 예외적인 상황입니다.

그러나 바쁜 외래 환자 환경에서는 시간이 부족합니다. 그럼에도 불구하고 외래 환자 유방 클리닉 University Hospital Basel의 의사와 간호사는 공감하고 필요한 유방 생검 전, 중 및 후에 불안을 해결하고 정서적 지원을 제공하려고 노력합니다. 그러나 연구 결과에 따르면 유방 생검과 관련된 불안, 통증 및 불편함의 수준은 상당하며 공감만으로는 충분히 통제할 수 없지만 구조화되고 표준화된 정보를 제공함으로써 줄일 수 있습니다.

연구자들은 계획된 개입이 유방 생검을 받는 환자의 불안 수준을 감소시켜 현재의 진단 절차 표준보다 우수하다고 가정합니다.

이 프로젝트는 유방 생검 절차에 대한 환자의 지식을 향상시키고 구조화되고 표준화된 정보를 제공함으로써 생검과 관련된 불안을 줄이기 위한 정서적 요구를 충족시키는 데 중점을 둡니다. 또한 이 프로젝트는 유방암 진단을 받은 환자가 양성 유방 질환 환자보다 불안 수준이 더 높은지 여부를 조사합니다. 또한 이 연구는 생검을 수행하는 의사가 유방 생검과 관련된 불안, 통증 및 만족에 대한 환자의 인식을 얼마나 정확하게 평가하는지 평가합니다.

1차 목표는 개입이 치료 표준에 비해 환자의 불안을 감소시킨다는 것을 입증하는 것입니다.

개입은 (1) 환자에게 집에 가져갈 브로셔를 나눠주고 (2) 생검을 수행하고 이 목적을 위해 심리 훈련을 받은 의사가 생검에 대한 구조화되고 표준화된 정보를 제공하는 것으로 구성됩니다.

보조 목표는 다음과 같습니다.

개입이 생검 중 및 후에 불안을 감소시키는가? 불안의 정도와 유방암의 조직학적 진단 사이에 상관관계가 있나요? 시술과 조직학적 진단 사이의 대기 시간이 불안 수준에 영향을 미칩니까? 생검 중 및 후 환자의 통증 인식은 어떻습니까? 통증과 불안에 대한 환자의 인식과 환자의 인식에 대한 의사의 인상 사이에 상관관계가 있습니까? 환자가 집에 가져갈 수 있는 추가 브로셔 및/또는 구조화되고 표준화된 정보 제공에 만족합니까? 이것은 유방 생검과 관련된 불안을 줄이기 위해 구조화된 개입을 시행하기 전과 후의 불안을 평가하기 위한 전향적 연구입니다.

적격 여성은 독일어를 구사하고 이해하며 피부 생검, 코어 생검 또는 진공 보조 생검이 필요합니다.

세침 흡인, 병적 유두 분비물 검사, 농양 배출을 받는 여성은 제외됩니다.

독일어를 이해하지 못하거나 구사하지 못하는 여성은 제외됩니다.

두 환자 그룹에 대해 인구 통계 및 관련 기본 변수가 요약됩니다. 범주형 데이터는 빈도 및 백분율로 표시됩니다. 연속 변수의 경우 하위 및 상위 사분위수와 중앙값이 표시됩니다. 범주형 변수에 대한 비율 테스트와 연속 변수에 대한 Welch 2-표본 t-테스트를 ​​사용하여 두 그룹의 기준선 특성을 비교합니다.

STAI(State-Trait Anxiety Inventory)를 사용하여 환자의 불안을 4가지 시점(생검 전후 및 진단 전달 전후)에서 측정합니다. 표준 치료를 받는 환자와 중재를 받는 환자 간의 STAI 점수 차이는 유의 수준 α = 0.05에서 Wilcoxon의 순위 합계 검정(Mann-Whitney 검정)을 사용하여 비교됩니다. 설문 결과는 95% 신뢰 구간과 함께 추정치로 보고됩니다. 이차 목표는 적절한 경우 비모수 테스트를 사용하여 평가됩니다.

표본 크기는 표준 치료를 받는 그룹과 개입 그룹 사이에 STAI(State-Trait Anxiety Inventory) 점수(Spielberger, Consulting Psychologists Press(CPP) 1983)로 측정한 불안의 유의한 차이를 감지할 수 있는 것으로 추정되었습니다. 최근 연구에서 Flory et al. (Flory 및 Lang)은 대조군에 대한 데이터를 시뮬레이션하기 위해 여기에서 사용된 유방 생검 환자에 대해 48점의 평균 STAI 점수를 보고했습니다. 효과크기를 5점으로 가정하여 중재를 시행한 환자의 평균점수는 43점을 사용하였다. 두 그룹의 점수는 표준 편차가 11.9인 정규 분포를 따르는 것으로 가정했습니다.

샘플 크기는 반모수적 리샘플링 방법으로 계산되었습니다. 각 표본 크기 ni는 위의 분포에서 n개 개별 환자의 R=999배를 시뮬레이션하여 평가했습니다. 두 그룹의 점수는 유의 수준 α = 0.05에서 Wilcoxon의 부호 순위 검정을 사용하여 비교되었습니다. 표본 크기는 최소한 0.9의 검정력 1 - β를 보장하도록 설정되었습니다.

이 연구에서는 25%의 탈락률을 고려하여 250명의 평가 가능한 환자를 보장하기 위해 총 334명의 환자를 모집해야 합니다.