혈당 조절을 통한 당뇨병 영양 교육

1단계: 필요 평가 연구 설계 이것은 기술 통계 연구이며 목표는 영양사들 사이에서 당뇨병을 관리하는 현재 관행을 결정하는 것입니다. 제2형 당뇨병 환자에 대한 DM 영양교육의 필요성은 횡단면 연구를 통해 수행될 것이다.

과목 필요 평가는 모든 PHC의 모든 영양사들과 Padang시의 선택된 PHC에서 T2DM을 가진 개인들 사이에서 수행될 것입니다.

샘플링 영양사는 파당시의 모든 PHC에서 모집되며 50명의 영양사가 있습니다. PHC는 학군 간 다중 무작위 샘플링을 사용하여 모집됩니다. 그런 다음 선택된 PHC 중에서 단순 무작위 샘플링을 사용하여 T2DM을 가진 개인을 선택합니다. 각 지구에서 하나의 PHC가 선택됩니다. 샘플 크기 계산과 관련하여 HbA1c 표준 편차를 사용하면 얻을 수 있는 대상은 158개입니다. 따라서 158개 과목을 11개 학군으로 나눕니다. 무작위 블록을 사용하여 모든 지역에서 선택된 각 PHC로 선택될 12명의 T2DM 환자가 있습니다. 피험자는 PHC에서 T2DM을 가진 개인을 방문한 후 선택됩니다.

이 연구는 파당 시의 모든 공중 보건 센터(PHC)에서 실시될 것입니다. T2DM을 가진 개인은 포함 및 제외 기준, 도시(파당)에 따른 다중 무작위 샘플링, 모든 지역 및 PHC에서의 단순 무작위 샘플링에 따라 선택됩니다. 각 지역에서 가장 많은 T2DM 환자 수에 따라 모든 지역에서 하나의 PHC가 선택됩니다.

통계 분석 기술 통계는 영양사들 사이의 사회 인구학적 및 현재 관리를 조사하는 데 사용됩니다. T2DM 데이터를 가진 개인 사이에 필요한 DM 영양 교육, 평균 및 표준 편차(SD)는 정규 분포된 연속 변수에 대해 계산되고 명목 변수에 대한 빈도(f) 및 백분율(%)이 계산됩니다. Pearson의 카이제곱 검정을 사용하여 독립 변수를 검사합니다.

데이터 수집 Google 양식 설문지가 개발되어 영양사 관점에서 사전 테스트가 수행됩니다. 사전 테스트 설문지는 Padang 외부의 PHC에서 시작됩니다. 피험자는 선택된 PHC에서 10명의 영양사를 받게 됩니다. 항목은 사회-인구학적 특성, PHC에서의 당뇨병 관리, 영양 상태 측정, DM 교육 도구, 현재 실습 관리 T2DM, DM 영양 교육의 필요성 및 지식-태도-실습 수준의 DM입니다. 설문지는 미디어 소셜(어떤 애플리케이션)을 사용하여 모든 영양사에게 배포됩니다. 데이터는 최신 SPSS 버전을 사용하는 데 중요합니다.

PHC에서 DM 영양 교육의 필요성을 결정하기 위해 T2DM 관점을 가진 개인 간에 정해진 설문지가 개발될 것입니다. 설문지는 파당의 선택된 PHC에서 선택된 피험자(10%)에 따라 테스트(사전 테스트)됩니다. 선택된 PHC는 그에 따라 단순 무작위 샘플링으로 선택된 11개의 PHC와 다릅니다.

2단계: 개발 및 평가 모듈

모듈은 5명의 전문가 패널 검토 후에 평가되어야 합니다. 5명의 전문가 패널 검토가 설정된 설문지를 사용하여 모듈을 평가합니다.

유효성은 이론적 구성의 아이디어가 설문지에서 얼마나 잘 표현되는지 평가하는 것입니다. 좋은 모듈은 양적 연구 조사의 중요한 부분인 신뢰성과 타당성 프로세스에 대해 분석되어야 합니다. 따라서 결과는 구성타당도에 대해 연구할 수 있다.

안면 타당도는 측정 도구의 항목이 관련성 있고 합리적이며 모호하지 않고 명확한지 여부에 대한 측정 도구의 표시 및 관련성에 대한 연구원의 주관적인 평가를 말합니다.

내용 타당도는 도구에서 측정된 질문이나 항목의 내용이 현상을 측정하려고 할 때 대표성과 적절한지를 의미합니다.

구성 타당도는 측면 및 공분산의 정도에 대한 증거를 제공하는 내용 타당도의 중요한 부분입니다. 따라서 목표 구성 모듈을 대표할 수 있습니다.

개발 모듈은 모듈 평가와 함께 계속됩니다. 실제로 전문가 패널 검토의 최대 수에 대한 결정은 없었지만 최소 5명의 전문가 패널이 모듈을 평가하고 평가합니다. 전문가 패널 리뷰는 영양 전문가인 인도네시아 영양사, 영양사, 연구원입니다.

콘텐츠 영역을 결정하기 위해 질적 연구 방법은 5명의 전문가 패널 리뷰와 함께 반구조화된 심층 인터뷰를 사용했습니다. 모듈에는 5개의 항목이 포함되어야 합니다. 모듈은 인구 목표에 도달해야 하고, 모듈 콘텐츠는 정확하게 구현되어야 하며, 모듈은 적시에 전달되어야 하고, 모듈은 T2DM 환자의 행동을 향상시켜야 하며, 모듈 콘텐츠는 DM에서 T2DM 환자의 자아 개념을 변경해야 합니다.

모듈 콘텐츠에서 Sidek Mohd와 Jamaludin Ahmad의 검증된 설문에 따라 전문가는 콘텐츠 DM 영양 교육 모듈의 수준을 결정합니다. 이 평가의 척도 범위는 1(매우 동의함)에서 5(매우 동의하지 않음)입니다.

정해진 DM 영양교육 모듈 커리큘럼 모듈을 준비하여 환자들에게 자료를 전달할 예정입니다. DM 영양 교육은 필요 평가 단계에 대한 영양사 및 T2DM 관점을 기반으로 개발될 것입니다. DM 영양 교육 모듈은 전문가 패널 리뷰 중에서 평가되었습니다. 그 후 재료 DM 영양 교육 모듈은 DM 소개, 증상, 행동학, CHO 계수 및 교환, 음식 권장 사항, 조리 방법, 식품 라벨 읽기 및 운동을 소개하여 전달됩니다.

커리큘럼은 월 2회 60분 수업으로 전달됩니다. 환자가 집에 가져와서 지침으로 실습할 수 있는 자료가 있을 것입니다.

연구는 개입 그룹과 통제 그룹으로 나뉩니다. 개입이 끝나면 자료는 통제 그룹의 T2DM 환자에게도 배포됩니다. 또한 영양 교육 프로그램이 끝난 후에도 동일한 지식을 갖게 됩니다. 실제로 그룹 간에 제공되는 모듈에는 차이가 없습니다. 단, 그룹 간 오염의 영향을 피하기 위해 모듈을 배포하는 시기를 고려해야 합니다.

이 모듈은 1단계의 요구 사항 평가 결과를 기반으로 준비됩니다. 그 외에도 자료는 인도네시아 보건부에서 발표한 책과 인도네시아 합의 및 지침을 따를 것입니다. 모듈은 인도네시아 보건부의 관리 기준을 따라야 합니다.

3상: 치료 및 평가 연구 설계 이것은 클러스터 무작위 통제 시험 연구입니다. 모듈의 구현은 개입 그룹과 통제 그룹 간의 영양 교육 모듈 진성 당뇨병을 비교하고 유효성을 결정하는 것입니다. 데이터 수집은 2020년 6월부터 2020년 8월까지 시작됩니다.

샘플링 클러스터는 Puskesmas(PHC)에 의해 모집되고 간단한 무작위 샘플링에 따라 학군별로 무작위로 선택됩니다. 구역은 가장 많은 T2DM 환자 수를 기준으로 선택됩니다. 따라서 각 그룹에는 4개의 클러스터가 있고 각 그룹에는 2개의 지구가 있습니다. 개입 그룹의 지구는 Kuranji와 Pauh이고 통제 그룹은 Padang Selatan과 Padang Utara입니다. 중재 그룹의 PHC(클러스터)는 Kuranji, Belimbing, Ambacang 및 Pauh입니다. 대조군의 PHC는 Seberang Padang, Rawang Barat, Alai 및 Air Tawar입니다.

샘플 크기 2개의 그룹을 사용하는 각 암의 샘플 수는 비교가 n1 = 36, 클러스터 수, 크기(m)는 m=4, 클러스터당 샘플 크기는 n2 = 41, 총 샘플은 n2 = 75를 의미합니다. α=0.05, 검정력 = 80%, ICC =0.05를 사용하여 총 샘플은 팔당 75명의 피험자가 있는 150명입니다.

데이터는 5개 섹션의 설문지를 사용하여 수집됩니다. 섹션 A: 사회경제적 및 인구통계학적 데이터, 섹션 B: 혈당 조절, 섹션 C: 영양 상태, 지질 프로필 및 혈압, 섹션 D: 지식, 태도, 실습 및 섹션 E: 삶의 질입니다.

T2DM(개입 그룹)이 있는 개인은 DNE 모듈의 커리큘럼과 특정 측정을 기반으로 당뇨병 영양 교육(DNE) 프로그램을 적절하게 따를 것입니다. 각 PHC에는 DNE 프로그램을 전달할 선별된 영양사가 있습니다. DM영양교육 상담은 매주 30분간 진행됩니다. DNE 시작 전 선별된 영양사들이 DNE 프로그램과 커리큘럼을 소개하여 프로그램 운영 중 오해가 없도록 합니다.

그룹 간의 오염을 방지하기 위해 영양사(중재 그룹)는 고지 동의서를 작성하도록 요청받게 되며 DM 영양 교육 모듈 및 도구 키트를 통제 그룹의 피험자에게 보여주지 않도록 안내받습니다.

대조군에 T2DM이 있는 개인은 여전히 ​​협약 DM 영양 교육을 따를 것입니다. DNE 프로그램이 끝난 후 자료는 대조군에 있는 T2DM이 있는 개인에게도 배포됩니다. 게다가 그들은 프로그램이 끝났을 때 같은 지식을 갖게 될 것입니다. 실제로 그룹 간에 배포될 차이 모듈은 없습니다. 단, 그룹 간 오염을 피하기 위해 모듈을 배포하는 시기를 고려해야 합니다.

데이터 분석 통계 분석은 최신 버전의 STATA를 사용하여 수행됩니다. 데이터가 정상인지 확인합니다. ITT(Intention-to-treat)를 사용하여 3개월(3) 및 후속 3(3)개월 동안 누락된 치료 개입 데이터가 구현됩니다. 평균 전가 절차가 완료되면 기준선 데이터가 누락됩니다.

기술 통계는 부분, 평균(SD)으로 표현됩니다. 치료 효과에 대한 시간 추세는 일반 선형 모델(GLM)에서 추정됩니다. GLM은 3개월 개입과 3개월 후속 조치에서 그룹 간 차이를 결정하는 것입니다.

기준선, 치료 3(3)개월 및 3(3)개월 후속 조치 사이의 차이는 각 결과에 대해 계산됩니다. 개입 그룹과 통제 그룹 내 및 사이의 추정은 양방향 ANOVA를 사용하여 테스트됩니다. 사회인구학적 특성 데이터는 비율, 평균 및 표준편차(SD)로 표시됩니다.

단방향 반복 측정 ANOVA는 독립 변수와 연속(간격 또는 비율) 종속 변수(그룹 내)를 테스트하는 것입니다. 그런 다음 양방향 반복 측정 ANOVA를 사용하여 그룹 간의 독립 변수와 종속 변수를 테스트합니다. 그러나 공변량과 종속변수의 관계가 선형이 아닌 경우에는 ANCOVA가 적합하지 않다.