가족통합돌봄이 신생아집중치료실 미숙아를 둔 부모의 퇴원에 미치는 영향

배경: FICare(Family Integrated Care) 모델은 부모와 의료 전문가가 협력하여 개발한 부모의 참여(환기, 모니터 조정, 혈관액 및 약물 투여 제외)를 지원하는 현대적인 접근 방식으로 NICU에서 점진적으로 수행됩니다. (1). 부모는 아기의 전반적인 발달, 두뇌 및 감각 발달, 운동 및 행동 발달, 미숙아 관리에 대해 정보를 받습니다. 또한, 부모는 특히 접촉, 애착, 피부 대 피부 접촉, 모유 수유, 증가된 모유 및 기저귀 교환과 같은 일반적인 신체 청소 및 관리에 대해 할 수 있는 일에 대해 알립니다(2).FICare; 미숙아 체중증가 25% 증가, 모유수유율 80% 증가, 부모 스트레스 25% 감소, 병원감염, 영아돌연사 등 중대 사건 보고 대폭 감소( 삼). 이 아기들이 처음 몇 시간, 며칠, 몇 주, 몇 달 동안 받는 보살핌은 미래의 건강과 장기적인 결과를 결정하는 데 매우 중요합니다. 부모가 병원에 ​​있는 동안 아기를 돌보도록 지원하고 격려하면 아기와 가족 모두에게 더 나은 결과가 있을 것이라는 증거가 있습니다. FICare 지원은 부모의 입원 기간을 단축할 뿐만 아니라 재입원률을 낮추고 부모와 아기 사이의 유대감을 강화합니다. 병원과 집에서 아기를 돌볼 때 부모가 더 안전하게 느끼도록 도와줍니다(4).

NICU에 미숙아가 있는 부모에게는 퇴원 준비를 위한 표준 관리 모델이 적용되지 않습니다. 기관은 병동에서 근무하는 의사와 간호사의 의견을 받아 퇴원을 결정합니다. FICare 모델을 통해 부모는 퇴원 준비, 부모와 아기 간의 유대감, 부모 역할 수행, 아기의 모유 수유 지원, 입원 기간 단축, 부모-직원 커뮤니케이션 강화 및 케어 서비스의 질 향상을 기대할 수 있습니다. .

방법: 이 연구는 무작위 통제 실험 연구입니다. 연구 데이터는 2020년 1월 8일부터 2021년 1월 5일까지 미숙아의 부모를 대상으로 보건 대학 교육 연구 병원 신생아 집중 치료실의 포함 기준에 따라 수행됩니다. 연구의 표본은 중재군 선택 기준에 따라 검정력 분석을 수행하여 산출하였다. 전력 분석은 G * Power(v3.1.7)를 사용하여 수행되었습니다. 샘플 크기를 결정하기 위해 프로그램. 효과범위 값은 집단간 몇 단위의 차이가 유의미한지 모를 경우에 사용하는 방법으로 0.70으로 하였다. 제1종 오류확률(α)이 0.05(신뢰수준 95%)인 경우 검정력 80%, 효과범위 0.70에서 34명의 어머니를 포함하여 총 68명의 어머니를 대상으로 연구를 계획하였다. 각 그룹의 여성. 연구 그룹과 통제 그룹에 배정될 어머니가 두 가지 요소(연령, 교육 수준) 측면에서 유사성을 나타내도록 보장할 것입니다. 사람들은 단순 무작위 샘플링을 통해 그룹에 배정됩니다. 연구의 샘플은 두 그룹으로 무작위로 할당됩니다. FICare 모델은 개입 그룹에 적용되고 다른 그룹은 통제 그룹이 서비스의 일상적인 유지 관리에 따를 것입니다. Family Integrated Care 모델은 이 주제에 대해 교육을 받은 연구원 및 아기 간호사가 제공하므로 단일 맹검(연구원은 맹인이 아님) 무작위 배정이 제공됩니다. 통계학자도 데이터 분석 목적으로 눈이 멀었습니다. 자료 수집 도구에서 조사자는 가족의 사회인구학적 특성이 포함된 "부모 신원 정보 양식", "아기의 특징이 포함된 신생아 신원 정보 양식" 및 어머니와 아버지를 위해 준비된 준비 척도를 사용하고, 타당성 및 신뢰성 연구와 함께.

스터디 그룹에서는 부모를 대상으로 FICare 교육을 진행하고, 부모는 모델과 아기에게 케어(서브케어, 스킨케어, 목욕 등) 적용을 체험하게 됩니다.

대조군에 대한 개입은 없으며 클리닉의 일상적인 관리 및 퇴원 프로세스가 적용됩니다. 설문지는 아기가 입원한 첫 24시간 동안 두 그룹에 모두 적용되며 퇴원 예정일 24시간 전에는 동일한 설문지가 적용됩니다. 두 설문 조사의 결과를 비교할 것입니다.

데이터 평가의 통계 분석은 SPSS(Statistical Package for the Social Sciences) 소프트웨어를 사용하여 수행됩니다. 정규성을 위해 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 테스트가 사용됩니다. 독립변수에 따라 종속변수의 차이가 있는지 알아보기 위해 분포가 정규분포이면 독립군 t-검정을, 정규분포가 아니면 Mann Whitney-U test를 사용한다. 결과는 95% 신뢰 구간 및 p<0.05 수준에서 유의성으로 평가됩니다.