대인관계역할분석의 효과

목적 및 설계 대인관계역할분석(IRRA)이 간호대학생의 우울 증상 및 대처방식에 미치는 영향을 알아보기 위해 무작위 통제, 사전-사후 대조군 설계 및 추적검사 패턴으로 연구를 진행하였다. .

연구 인구 및 표본 연구는 2018-2019 학년도(2018년 11월 - 2019년 4월)에 수행되었습니다. 연구 인구는 2018-2019 학년도에 두 개의 다른 주립 대학에서 공부하는 2년차 간호 학생으로 구성되었습니다(n=385). 연구자는 1학년, 3학년, 4학년 학생들과 교육적 관계가 있었기 때문에 2학년 학생들을 대상으로 연구를 진행하였다. 그룹에 포함될 사람들의 수는 연구를 기반으로 G*Power(3.1.9.2) 패키지 프로그램에서 계산되었습니다. 효과크기 0.7, 검정력 80%, 알파수준(제1종 오류를 범할 확률) 0.05로 검정력분석을 한 결과, 표본크기는 총 16명의 학생(8명 중 8명)으로 산출되었다. 개입 및 통제 그룹의 8). 연구 중 탈락 가능성을 고려하여 총 20명(개입군 10명, 대조군 10명)을 대상으로 연구를 진행하였다. IRRA의 효과적인 구현에는 그룹 구성원 간의 상호 작용이 필요합니다. 따라서 중재 그룹은 같은 수업에서 공부하는 학생들로 구성되었습니다. 통제집단과 개입집단 간의 상호작용을 방지하기 위해 통제집단은 동일한 교육 프로그램을 가진 같은 도시의 다른 주립 대학에서 공부하는 학생들로 구성되었습니다. 포함 기준을 충족하고 연구 참여에 동의한 학생들은 Research Randomizer 프로그램을 통해 개입 그룹과 통제 그룹에 배정되었습니다. 무작위 추출은 연구에 포함되지 않은 연구자에 의해 수행되었습니다. 연구를 단일 맹검 연구로 만들기 위해 학생들은 자신이 배정된 그룹에 대해 알지 못했습니다.

포함/제외 기준 포함 기준은 (a) 연구 기간 동안(2018년 11월 ~ 2019년 4월) 해당 대학의 간호학과 학생일 것, (b) 자료 수집 도구를 작성하는 데 어려움을 겪을 장애가 없을 것, 또는 세션 중, (c) Beck Depression Inventory에서 경도에서 중등도의 우울증을 나타내는 스코어링, (d) 연구 참여에 동의, (e) 18세 이상. 제외 기준은 다음과 같습니다. (a) Beck Depression Inventory에서 심각한 우울증을 나타내는 스코어링(심각한 우울증은 정신약리학적 치료가 필요함).

데이터 수집 도구 사회인구학적 특성 양식 연구원이 개발한 이 양식에는 연령, 성별, 결혼 여부, 경제 상태 및 부모의 교육 상태와 같은 학생의 사회인구학적 특성에 대한 질문이 포함되어 있습니다.

Beck Depression Inventory(BDI) 이 목록은 우울증 진단보다는 우울 증상의 중증도를 평가할 수 있는 21개의 자가 보고 항목으로 구성되어 있습니다. 척도에서 얻은 총점을 평가하고 각 항목은 0에서 3 사이로 점수를 매기며 척도에는 역점수 항목이 없습니다. 0~9점은 우울하지 않을 것 같다, 10~16점은 가벼운 우울, 17~24점은 중간 정도의 우울, 25점 이상은 심한 우울이다. 본 연구에서는 위에서 언급한 분류를 사용하였다. 척도의 Cronbach's alpha 신뢰도 계수는 0.74로 계산되었다.

Coping Styles Inventory(CSI) 이 척도에는 4점 리커트 유형 척도로 평가된 30개 항목과 5개의 하위 차원이 있습니다. "사회적 지원 추구" 하위 차원에서 점수를 계산하기 위해 첫 번째 항목과 아홉 번째 항목은 역으로 점수가 매겨집니다. 하위 차원의 점수는 항목에서 얻은 총 점수를 총 항목 수로 나누어 계산합니다. 자신감 접근, 낙관적 접근, 사회적 지지 추구 하위 차원에서 높은 점수는 효과적인 방법이 스트레스에 대처하는 데 사용됨을 나타내며, 무기력한 접근과 복종적 접근 하위 차원에서 높은 점수는 비효율적인 방법이 대처에 사용됨을 나타냅니다. 스트레스로. Cronbach's alpha 신뢰도 계수는 자신감 있는 접근은 0.69, 낙관적 접근은 0.63, 사회적 지지 추구는 0.72, 무기력한 접근은 0.67, 자존감은 0.68로 계산되었다. 복종하는 접근 방식 하위 차원.

구현 먼저 BDI(포함 기준)를 모집단(n=385)을 구성하는 학생에게 대면하여 적용했습니다(2018년 11월 6-08일). BDI 점수를 평가한 후 포함 기준을 충족하는 학생을 개입 그룹과 통제 그룹에 무작위로 할당했습니다.

개입 그룹의 10명의 학생과 진행된 예비 인터뷰에서 그들은 연구 주제, 구현 프로세스의 기간 및 내용, 참가자에게 기대되는 것, 세션 규칙, 장소에 대해 비밀리에 정보를 받았습니다. 세션이 개최되고 해당 세션이 오디오로 녹음됩니다. 또한 이들로부터 정보에 입각한 동의서를 얻어 사전 테스트(BDI, CSI)를 적용했다(2018.11.14). 마찬가지로 통제 그룹의 학생들에게 연구에 대한 정보를 제공하고 정보에 입각한 동의를 얻었으며 사전 테스트를 적용했습니다(2018년 11월 15일).

2018년 11월 16일 사이에 개입 그룹의 10명의 학생과 함께 총 21회의 90분 IRRA 세션(주 2회 세션)이 진행되었습니다. 2019년 1월 20일. 세션은 그룹 관리자(연구자)와 두 명의 관찰자(정신 건강 간호 분야의 교수진)가 주재했습니다. 그룹 관리자는 IRRA 모델을 개발한 교수진으로부터 IRRA 교육을 받았습니다. 세션에 앞서 회원들 간의 신뢰감과 유대감 및 상호작용을 증진하기 위해 워밍업을 실시했습니다. 첫 번째 세션에서는 '지인 활동'이 진행되었고, 사전 인터뷰에서 참가자들에게 알려준 세션 규칙이 모두의 승인을 위해 다시 제시되었습니다. 이어진 세션에서는 워밍업이 끝난 후 각 위원이 참여하는 의제 설정 라운드(의제 설정에 전념하는 과정)가 진행되었습니다. 이 단계에서 각 구성원은 다른 구성원과 공유하고 싶은 중요한 이벤트를 경험했는지 묻고 각 구성원은 자신이 속한 IRRA 단계를 요약하고 그날 세션 동안 수행할 단계를 결정했습니다. 이 단계가 끝난 후, 그날 세션에서 그룹 활동을 하고자 하는 멤버들은 IRRA 단계를 진행했습니다. 각 세션에서 IRRA 단계를 검토하는 데 45-50분이 할당되었습니다. 이 시간 동안 참가자들은 자신을 표현할 기회를 얻었고 그룹 구성원의 진행 상황에 따라 각 세션에서 2-3명의 구성원의 IRRA 단계에 대해 논의했습니다. 개인차로 인해 일부 구성원은 IRRA 단계를 빠르게 진행했지만 다른 구성원은 단계를 완료하는 데 더 오래 걸렸습니다. 각 세션이 끝나면 참관인이 참여하는 15-20분 평가 라운드가 진행되었습니다. 평가하는 동안 그룹 관리자는 세션에서 논의된 내용을 요약했습니다. 참가자들에게 회기 동안 어떻게 느꼈는지 질문하고 그들의 부정적인 감정을 연구했으며 부정적인 감정을 가지고 회기를 떠난 회원이 없는지 확인했습니다. 그룹 관리자와 참관인은 자신을 개선하고 변화시키려는 각 구성원에게 공감하고 긍정적인 피드백을 제공했습니다. 참가자들의 경험과 느낌 사이의 유사성이 강조되었습니다. 멤버들은 서로를 믿어줘서 고맙다고 말했다. 마지막 세션에서는 멤버들이 서로에 대해 발견한 긍정적인 면과 그룹의 결말에 대한 감정과 생각을 나누는 '이별 활동'이 진행됐다.

IRRA의 21개 세션이 개입 그룹에 적용되는 동안 통제 그룹에는 개입이 적용되지 않았습니다. IRRA 세션이 완료되면 중재 및 통제 그룹에 사후 테스트(BDI, CSI)가 적용되었습니다(2019년 1월 21-24일). 3개월 후(2019년 4월) 두 군 모두 추적검사(BDI, CSI)를 시행하였다. 후속 검사 후 대조군 참가자들은 대학의 심리 지원 부서로 보내졌다.

데이터 분석 데이터는 Statistical Package for Social Sciences 22.0을 사용하여 분석되었습니다. 데이터 평가는 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 적용하여 데이터가 기울기와 왜도에 대해 정규분포인지 여부를 확인했습니다. 분석 결과 Kolmogorov-Smirnov 검정의 유의값은 0.05 이상, 기울기와 왜도 값은 -1과 +1 범위에 있었고 데이터는 정규분포를 가짐을 알 수 있었다. 독립 표본 t 검정과 카이제곱 검정을 사용하여 기준선에서 중재군과 대조군 사이의 참가자 특성 및 결과 변수의 동질성을 조사했습니다.

중재군과 대조군의 BDI와 CSI 하위 척도 점수의 평균 간의 집단, 시간, 집단×시간 상호작용을 비교하기 위해 다목적 분산 분석을 수행하였다. 그룹 간의 평균 점수를 비교하기 위해 반복 측정에서 일원 분산 분석을 사용했으며 "의존 샘플에 대한 Bonferroni 조정 t 테스트"를 사용하여 측정 값을 비교했습니다.

윤리적 승인 이 연구는 연구 윤리 위원회(56786525-050.04.04-6988)의 승인을 받았습니다. 연구에 참여하기로 동의한 학생들로부터 서면 및 구두 동의를 얻었습니다.