퇴원교육이 퇴원준비도 및 만족도에 미치는 영향

수술환자의 퇴원계획과 교육은 간호의 중요한 부분인 동시에 환자의 삶의 질 향상에 있어서도 없어서는 안 될 요소이다. 요추 추간판 탈출증 수술 후 조기 퇴원 교육을 통해 환자의 불안을 해소하고 치료 순응도를 높일 수 있습니다. 퇴원을 위한 환자의 준비도에는 안전한 퇴원을 위한 적절한 회복, 신체적 안정성, 기능적 능력, 집에서 자가 관리를 관리하는 능력 및 대처 기술이 포함됩니다. 이 연구의 주요 목적은 요추 추간판 탈출증 수술 환자의 퇴원 준비에 대한 Teach Back 방법에 의한 퇴원 훈련의 효과를 조사하는 것입니다. 연구의 두 번째 목표는 퇴원 훈련에서 Teach Back 방법을 사용하여 그룹 내 환자의 만족도를 결정하는 것입니다.

방법 연구 설계 및 설정: 이 무작위 대조 시험은 Famagusta 주립 병원의 신경외과 서비스와 Nicosia Doctor Burhan Nalbantoglu 주립 병원의 신경외과 클리닉에서 수행됩니다.

표본 추출: 연구의 표본 크기, 가설의 유의 수준 및 효과 크기를 고려하고 분석과 관련된 통계 검정력 계산은 G Power 3.1.9.4 컴퓨터 프로그램에서 수행했습니다. 산정에서 표본의 단위수는 95% 신뢰구간, 80% 검정력, 효과크기 0.50을 가정하여 각 군당 34명씩 최소 68명으로 계산하였다.

무작위화: 할당 소프트웨어를 사용하여 참가자를 동일한 수의 두 그룹으로 할당했습니다. 연구의 포함 기준을 충족하는 환자는 병원 입원 시 연구원이 병실에서 면담하고 환자로부터 서면 및 구두 동의를 얻습니다. 그런 다음 환자는 무작위화 표에 따라 통제 또는 개입 그룹에 포함됩니다.

개입: 통제 그룹의 환자의 경우 개인 데이터 수집 양식과 퇴원 준비 상태 및 지식 테스트가 작성됩니다. 통제 그룹의 환자에 대한 퇴원 교육은 임상 루틴에 따라 관리 및 치료를 담당하는 의료 전문가가 제공합니다. 반면 중재 그룹의 환자는 개인 데이터 수집 양식, 지식 테스트 및 "퇴원 준비 척도"를 완료한 후 티치백 방식으로 교육을 받게 됩니다. 이 교육에서는 연구원이 작성하는 "퇴원 교육 책자"가 교육 자료로 사용됩니다. 이 소책자에는 요추 추간판 탈출증 수술 후 퇴원에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 소책자에 대한 전문가의 의견이 취해질 것입니다. 퇴원 당일 두 그룹의 환자는 '퇴원 준비 척도'와 '퇴원 교육 만족도 척도' 및 지식 테스트를 받게 됩니다.

데이터 수집 도구 연구에 사용되는 데이터 수집 도구는 네 부분으로 구성된다. 첫 번째 부분에는 환자와 질병에 대한 정보가 포함된 "설명 정보 양식", 두 번째 부분에는 "퇴원 훈련 만족도 척도", 세 번째 부분에는 "퇴원 준비 척도"가 있습니다. 네 번째 부분에 주어진 퇴원 훈련의 효과.

설명 정보 양식: 이 형태의 환자; 생년월일, 성별, 혼인여부, 학력, 환자의 질병과 관련된 항목 등 사회인구학적 특성을 포함하는 데이터 수집 도구이다.

퇴원 훈련 만족도 척도: 이 척도는 2021년 Meşe와 Köşgeroğlu가 개발했습니다. 총 21개 항목으로 구성되어 있습니다. 전체 척도에 대한 Cronbach α 신뢰도 계수는 0.91로 나타났습니다. 척도는 5점 리커트 척도로 설계되었습니다. 척도에서 얻을 수 있는 점수는 21에서 105까지입니다. 저울이 잘리지 않습니다.

퇴원 준비 척도: Weiss 등이 개발한 약식(병원 퇴원 준비 척도/Short Form). 2014년에 사용되었습니다. 척도는 8개 항목과 4개 차원으로 구성되어 있으며 척도의 항목은 0에서 10까지의 범위로 평가되며 점수가 높을수록 준비가 잘 된 것입니다.

전역 훈련 지식 시험: 문헌에 따라 전역 훈련 내용에 대해 20-25문항으로 구성된 지식 시험이 준비됩니다. 이 지식 테스트에는 정답과 오답이 포함된 질문이 있으며 환자는 참, 거짓 및 모름에 체크해야 합니다. 지식 테스트에 대한 전문가의 의견을 듣게 됩니다.

통계 분석 수집된 데이터는 SPSS(Statistical Package for Social Sciences) 버전 24.0(IBM, Armonk, NY, USA)을 사용하여 분석합니다. 참가자의 설명적 특성은 응답 빈도로 표시됩니다. 평균, 표준편차, 최소값과 최대값을 포함한 기술통계는 척도와 지식 설문지에서 얻은 점수를 제시하는 데 사용됩니다. Kolmogorov-Smirnov 테스트는 정규 분포에 대한 데이터의 적합성을 검사하는 데 사용됩니다. Pearson의 카이 제곱 검정과 Fisher의 정확 검정을 사용하여 기술 특성을 비교합니다. 정규 분포에 맞으면 모수 테스트가 사용됩니다. 정규 분포에 맞지 않으면 비모수 테스트가 사용됩니다.