어머니의 호텔에 머물고 있는 모유수유 불가능한 산모에 대한 교육의 효과

연구의 세계; Bitlis 주립 병원 신생아 병동은 아기가 입원하고 어머니의 호텔에 머무르는 어머니로 구성됩니다.

연구 샘플:

연구를 위해 예상되는 표본 크기를 계산하기 위해 G.Power 3.1.9.4 패키지 프로그램을 사용했습니다. 이 방향으로 이루어진 계산에서; 표본크기, 95% 신뢰구간, 검정력 80%에 대한 0.6의 효과값을 사용하였으며, 총 90명 이상이 연구에 포함되어야 함을 알 수 있었다. 연구는 2개의 중재군과 1개의 통제군으로 수행될 것이기 때문에 각 그룹에 30명이 있어야 한다는 것이 관찰되었습니다.

모유수유 행동 변화 개발을 위해 제공되는 교육 내용; IMB 모델을 기반으로 연구원이 교육 자료 및 교육 콘텐츠를 제작하고 교육을 기획합니다. 교육은 비디오 지원 및 시뮬레이터 지원됩니다. 비디오는 연구원이 준비합니다. 동영상은 'e-Learning을 위한 교육용 동영상 개발'의 기술에 따라 제작됩니다. 모유 수유 시뮬레이터는 Tübitak 프로젝트에 신청하여 얻을 수 있도록 노력할 것입니다. Tübitak 프로젝트 지원을 받을 수 없는 경우 연구원이 모유 수유 시뮬레이터를 제공합니다.

데이터 수집 단계: 샘플 선택 기준을 충족하는 참가자에게 연구 범위에 대한 정보를 제공하고 구두 및 서면 동의를 얻습니다.

데이터 수집 도구

1. 사회-인구학적 데이터 설문지: 콘텐츠는 조산, 산부인과 및 부인과 간호 전문 학자의 제안에 따라 해당 주제에 대한 문헌을 스캔하여 연구원이 작성합니다.
2. 모유수유 자기효능감 척도
3. 모성 애착 척도
4. 모유 수유에 대한 어머니의 지식 수준 및 태도: 주제에 대한 문헌을 스캔하고 산파, 산부인과 및 부인과 간호 전문 학자의 제안에 따라 연구원이 콘텐츠를 생성합니다.

연구는 2단계로 구성됩니다.

1. 스테이지

연구는 통제 그룹의 어머니와 함께 시작됩니다. 표본 선정 기준에 따라 선정되어 참여에 동의한 대조군 산모에게는 첫날 사전 검사를 위한 자료 수집 도구가 제공되며, 상담 이외의 개입은 하지 않는다. 병원에서 줍니다. 사전검사 4주 후 산모에게 연락이 오고 사후검사가 적용됩니다.

2단계

연구는 실험 그룹의 어머니와 함께 계속됩니다. 데이터 수집 도구는 샘플 선택 기준에 따라 선정되고 참가자로 승인된 실험 그룹의 어머니에게 수준을 결정하는 첫날 사전 테스트에 적용됩니다. 아기의 평균 체류 기간을 결정하여 실험 그룹의 어머니를 위한 교육일을 계획합니다. 교육 자료 및 교육 콘텐츠는 IMB 모델을 기반으로 연구원이 작성합니다. 교육 시간은 45분에서 1시간 사이로 계획됩니다. 교육 종료 후 15분간 주어진 교육에 대해 이해가 되지 않는 주제에 대해 엄마들에게 질문할 수 있는 기회를 부여하고 교육을 마치게 됩니다.

1. 실험군; 1군 산모는 교육 전에 데이터 수집 도구로 사전 테스트를 한 후 비디오 지원 교육을 실시하고 교육 후 사후 테스트를 적용합니다. 이 그룹의 어머니가 완료되면 두 번째 그룹이 시작됩니다.
2. 실험군; 2군 산모는 교육 전에 데이터 수집 도구로 사전 테스트를 한 후 모유수유 시뮬레이터 지원 교육을 실시하고 교육 후 사후 테스트를 적용합니다. 교육에 참여하는 엄마들을 대상으로 신청합니다.

두 실험군에 대한 재시험은 훈련 후 4주 후에 적용됩니다.

데이터의 통계 분석

데이터 분석은 SPSS 21.0으로 이루어지며 95% 신뢰 수준에서 연구될 것이다. 첨도 및 왜도 계수를 검사하여 정규 분포에 대한 변수의 적합성을 결정합니다. 변수에서 얻은 첨도 및 왜도 값이 +3에서 -3 사이이면 정규 분포에 충분하다고 간주됩니다.

변수로부터 얻은 왜도 및 첨도 값이 +3에서 -3 사이인 변수에 대해 정규성을 제공하면 파라메트릭 테스트가 적용되고 이 범위를 벗어나는 변수에 대해서는 비모수 테스트 기법이 사용됩니다. 두 집단에 대한 독립군 t 검정, 집단이 셋 이상인 변수에 대해 정규성을 제공하는 변수에 대한 검토, ANOVA 검정, 집단이 셋 이상인 변수에 대해 정규성을 제공하지 않는 변수에 대한 분석 Kruskal 테스트로 분석됩니다. ANOVA 테스트에서 차이가 나는 경우 Tukey 테스트와 Kruskal Wallis 테스트에서 Mann Whitney 테스트와 bonferroni 보정으로 다중 비교를 분석합니다. 변화는 Iterative ANOVA test로 분석하고, 차이가 있는 경우 다중 비교 종속군은 t test로 분석한다. 범주형 변수 간의 관계는 카이제곱 테스트로 분석됩니다.

(참고: Consort Flow Chart를 따를 것입니다)