초기 및 후기 단계의 분만실 입장에 따른 결과

목적: 본 연구는 잠복기 및 활동기에 분만실에 지원한 임산부의 산모 및 신생아 결과를 비교하기 위해 수행됩니다.

연구 가설:

H1.1: 잠복기에 분만실에 지원한 임산부와 활동기에 지원한 임산부의 모성 결과 측면에서 두 그룹 간에 통계적 차이가 있습니다.

H1.2: 잠복기에 분만실에 신청한 임산부와 활동기에 신청한 임산부의 신생아 결과에 있어서 두 그룹 사이에는 통계적 차이가 있습니다.

H0.1: 잠복기에 분만실에 지원한 임산부와 활동기에 지원한 임산부의 산모 결과에 있어서 두 그룹 사이에는 통계적 차이가 없습니다.

H0.2: 잠복기 분만실에 신청한 임산부와 활동기 분만실에 신청한 임산부의 신생아 결과는 두 그룹 사이에 통계적 차이가 없었습니다.

연구 유형: 본 연구는 잠복기와 활동기에 분만실에 입원한 임산부의 산모 및 신생아 결과를 비교하기 위해 계획된 단면적 및 분석적 연구입니다.

연구 모집단은 출산을 위해 Darıca Farabi 훈련 및 연구 병원에 지원한 참가자로 구성됩니다. 연구의 표본 크기를 결정하기 위해 먼저 포함 기준을 충족하고 잠복기에 분만실에 입원한 사람과 활성 단계에 수락된 사람을 번호로 매겨 순차적으로 모집합니다. 잠재수용그룹 100개, 활성수용그룹 100개에 도달하면 STAI 점수 평균과 G*Power 프로그램을 이용하여 효과크기를 계산하고, 데이터 손실 가능성을 고려하여 정확한 표본수를 결정합니다. . 필요한 경우 목표 수치에 도달할 때까지 데이터 수집이 계속됩니다. 연구에는 무작위화가 적용되지 않습니다.

데이터는 산모 및 신생아 정보 양식, STAI(State and Trait Anxiety Scale), 출생 공포 척도, ALPS-Neo(Neonatal Pain and Stress Assessment Scale)를 사용하여 수집됩니다.

산모 및 신생아 정보 양식: 문헌의 틀 내에서 연구원이 준비했습니다. 양식은 산모 및 신생아의 입문 특성을 포함하여 49개의 질문으로 구성됩니다.

상태 및 특성 불안 척도(STAI): Spielberger 등이 개발한 이 척도는 상태 및 연속형의 두 가지 하위 척도로 구성되며 각 하위 척도는 20개의 질문으로 구성됩니다. 각 질문에 대해 1~4점 사이의 점수를 부여하는 리커트형 척도이며, 만 14세 이상 개인에게 적용할 수 있습니다.

신생아 통증 및 스트레스 평가 척도(ALPS-Neo): Lundqvist et al. 미숙아와 만삭 신생아의 통증과 스트레스를 평가합니다. 척도의 Cronbach 알파 계수는 0.95로 보고되었습니다. 척도는 신생아의 얼굴 표정, 호흡 패턴, 사지의 음색, 손발 활동, 활동 수준 등 1차원 5개 항목으로 구성된 0-1-2, 3점 리커트형 척도이다. 측정은 관찰을 통해 이루어집니다. 척도에서 최소 0점에서 최대 10점을 얻습니다. 평가 결과, 3~5점은 경미한 통증 및 스트레스가 있음을 나타내고, 5점 이상은 심한 통증 및 스트레스가 있음을 의미한다. 스트레스와 통증이 높을수록 점수가 높아집니다.

출생에 대한 두려움: Scale Wijma et al. 출산 중 두려움을 측정하기 위해 개발되었습니다. 척도는 1차원적이며 총 10개 항목으로 구성되어 있다. 각 항목에 대한 응답은 1부터 10까지로, 1은 '전혀 동의하지 않음'을, 10은 '전적으로 동의함'을 나타냅니다. 척도에서 얻을 수 있는 최소 점수는 10점, 최대 점수는 100점입니다. 척도에서 높은 점수는 높은 두려움을 나타냅니다. 척도의 5개 항목(1, 3, 5, 7, 10)은 긍정적인 의미를 가지며, 5개 항목(2, 4, 6, 8, 9)은 부정적인 의미를 갖습니다.

출산만족도를 위한 시각적 아날로그 척도 : 10cm 아날로그 라인으로 구성되어 있습니다. 당신의 탄생에 얼마나 만족하셨나요? 0점은 '전혀 만족하지 않았다'로 정의하였고, 10점은 '매우 만족했다'로 정의하였다. 참가자는 적절한 지점을 표시하도록 요청받습니다. 그것은 출산 후에 채워질 것입니다.

통계 분석은 IBM SPSS Statistic을 사용하여 수행됩니다. 기술적인 통계 방법(수, 백분율, 평균, 표준 편차)은 사회 인구통계학적 데이터 평가에 사용됩니다. 데이터가 정규분포에 적합하다고 판단되면 범주형 변수를 비교하여 모수 검정(카이제곱, T 검정 등)을 통해 분석하고, 정규분포에 적합하지 않다고 판단되면 분석합니다. 비모수적 테스트(Mann-Whitney U 테스트, Kruskal Wallis 등)로 분석됩니다.