뇌성마비 아동 및 청소년의 통증 부담 (CPPain)

배경과 목표. 뇌성마비(CP)가 있는 어린이와 청소년은 통증 위험이 높으며 통증을 과소평가하고 제대로 관리하지 못하는 경우가 많습니다. 그들은 종종 통증 자체와 삶의 모든 측면(예: 일상 활동 수행 능력, 사회적 참여 능력, 수면 능력 또는 전반적인 삶의 질에 대한 영향)으로 인해 상당한 고통 부담을 경험합니다. CPPain 프로그램의 가장 중요한 목표는 CP를 가지고 사는 어린이와 청소년의 고통 부담을 줄이는 것입니다.

연구 디자인. CPPain은 전향적 코호트 비교 설계를 가지고 있으며 내포 개입의 전후 측정 및 프로세스 평가를 포함합니다. 이 등록은 CPPain 기준선과 관련이 있으며 다국적 조사(CPPain 조사) 및 CP가 있는 아동 및 청소년, 부모/간병인 및 의료 전문가와의 질적 인터뷰를 포함합니다. 중첩된 개입은 나중에 기준선의 결과를 기반으로 개발됩니다.

정성적 데이터 수집(CPPain 조사). CPPain 조사를 위한 연구 모집단에는 CP 진단을 받은 18세 미만의 어린이(=1차 참가자)와 그들의 형제자매(12-17세)가 대조군으로 포함됩니다. 모든 기본 참가자의 학부모는 대리 보고서를 제공합니다. CP가 > 8세이고 인지 능력이 있는 아동(약. 50%) 및 형제자매(12-17세)는 자가 보고를 제공합니다. 설문 조사에는 통증(경험, 간섭 및 관리), 일상 활동 수행, 정신 건강, 건강 관련 삶의 질(HRQoL) 및 참여 측면을 평가하는 이전에 게시되고 검증된 일련의 측정이 포함됩니다. 이러한 측정에는 DPI(Dalhousie Pain Interview) 및 BPI(간단한 통증 목록), PCS(Pain Catastrophizing Scale), CPCHILD(The Caregiver Priorities and Child Health Index of Life with Disabilities), RCADS(Revised Children's Anxiety and Depression Scale)의 수정 버전이 포함됩니다. -25), KidScreen, 아동 및 청소년 참여 척도(CASP). 또한 COVID-19 및 통증에 대해 연구원이 개발한 설문지를 추가했습니다. 세 가지 버전의 설문조사가 있습니다: 학부모 대리인, 자체 보고서 - 전체(12-18세) 및 자체 보고서 - 축약형(인지 제한이 있는 8-12세 이상의 어린이). 자체 및/또는 대리인이 보고한 설문 조사 데이터 외에도 국가 등록부 또는 전자 의료 차트에 이미 등록된 인구 통계 및 장애 관련 데이터가 수집됩니다. 설문조사 데이터는 주로 전자 설문조사를 사용하여 수집됩니다. 본 연구에서 eCRF에 사용된 CDMS(Clinical Data Management System)는 Viedoc입니다. Viedoc에서 연구 특정 eCRF 설정은 오슬로 대학 병원(OUS)의 연구 지원 서비스 CTU에서 수행합니다.

정성적 데이터 수집. 아동 및 부모 인터뷰의 잠재적 참가자는 CPPain 설문조사 또는 아동 훈련 서비스의 임상의로부터 식별됩니다. 포함 기준은 수정된 Dalhousie 통증 인터뷰에 대한 부모의 반응에 따라 결정되는 통증이 있는 뇌성 마비가 있는 학령기 아동 및 청소년(8-18세)입니다. 아동이 자가 보고를 할 수 없거나 참여를 원하지 않는 경우 부모/보호자만 포함됩니다. 의도적인 표본 추출 전략을 사용하여 아동과 부모의 연령, 성별, 아동의 수준에 관한 다양한 표본을 확보합니다. 신체 및 인지 장애 및 통증 부담의 심각성. 우리는 15-20명의 자녀/부모 쌍을 포함할 것으로 예상하지만, 최종 숫자는 자료의 풍부함과 데이터 포화도에 따라 달라집니다. 개별 반구조화된 인터뷰와 포커스 그룹 모두 연구 목표에 답하는 데 사용될 것입니다. 인터뷰 가이드는 고통에 대한 경험과 자녀와 부모의 삶과 삶에 미치는 영향, 자녀의 고통 부담과 그 영향에 대한 부모의 인식, 현재 및 이상적인 도움에 대한 자세한 매핑을 포함하여 통증 관리 방법을 다룹니다. 회로망. 인터뷰 참가자가 식별한 기존 지원 네트워크에서 의료 전문가를 식별하고 2차 인터뷰를 위해 모집합니다.

데이터 분석. 정량적 설문지 및 등록 데이터는 그룹을 비교하고 연구의 통계학자와 긴밀히 협력하여 시간 추세를 분석하기 위한 적절한 통계 방법을 사용하여 분석됩니다. 층화는 하위 그룹을 조사하는 데 사용됩니다. 분석은 적절한 사회인구학적 변수에 맞게 조정됩니다. SPSS는 통계 분석을 위한 주요 도구가 될 것이며 더 복잡한 분석 중 일부는 R을 사용해야 합니다. 필요에 따라 다른 전문 소프트웨어가 적용될 것입니다. 인터뷰 및 설문 조사 질문에 대한 구조화되지 않은 응답의 정성적 데이터는 적절한 정성적 방법을 사용하여 분석됩니다. 주로 콘텐츠, 주제 및/또는 네트워크 분석. NVivo는 주요 정성 분석 도구가 될 것입니다. 정성적 및 정량적 데이터를 결합하고 정량적 또는 정성적 관점에서 분석하여 현상에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공합니다.