증거 기반 리더십을 향상시키기위한 온라인 교육 과정 (EVILEAD)

이 클러스터 무작위 방지 연구는 단위 리더를 대상으로 온라인 교육 과정의 효과를 평가할 것입니다. 개입은 클러스터 수준, 즉 클러스터 내 전문가 (단위 리더의 교육)에서 전달됩니다. 클러스터 랜덤 화 연구는 우리의 의도가 전체 단위 팀의 증거 적용을 향상시키는 것이기 때문에 우리의 목적에 맞습니다. 와드 단위의 개인 컬렉션 그룹 전체는 무작위로 클러스터라고하는 그룹으로 교육 개입을 받도록 무작위로 배정됩니다.

이 클러스터 시험은 핀란드 남부의 핀란드 웰빙 서비스 카운티에서 진행될 것입니다. 목표 연구 그룹은 사회 및 건강 관리 부문에서 관리 위치에서 일하는 단원 리더입니다.

이 장치는 증거 기반 리더십 훈련 (실험 그룹) 또는 수동 제어 그룹의 두 그룹으로 무작위 배정됩니다. 실험 그룹의 참가자들은 증거 기반 리더십 역량을 향상시키기 위해 7 개월의 온라인 과정에 참여할 것입니다.

연구에 참여하기 위해 관심을 보인 모든 적격 부대 지도자는 연구 담당자 (최고 경영자)로부터 초대 이메일을 받게됩니다. 이메일에는 연구 전자 데이터 캡처 도구 (REDCAP)의 연구 정보 링크 및 전자 사전 동의가 포함됩니다. 전자적 사전 동의가 주어진 후, RedCap은 기준 설문 조사 (특정 단위 참가자, 기준선 데이터의 배경 정보)로 이어질 것입니다. 단위 리더는 자신의 단위로 학습 그룹에 할당됩니다.

유닛 리더와 동일한 부서에서 일하는 모든 직원이 연구에 참여하도록 초대됩니다. 먼저, 직원들은 연구의 목적과 실제 준비를 설명하기 위해 초대 이메일 (연락처가 보낸)을 받게됩니다. 직원이 연구에 참여하려는 경우, 그녀는 전자 콘텐츠 (REDCAP)를 제공하고 전자 설문 조사에 응답하지만 온라인 교육에 가입하지는 않습니다. 전자 형태를 채운 후, 각 직원은 단위와 동일한 학습 그룹에 할당됩니다.

결과는 개인, 팀 및 조직 수준에서 증거 기반 온라인 과정의 효과를 평가하기위한 것입니다. 데이터는 단위 및 참가자의 특성, 결과 데이터, 코스 피드백 및 온라인 교육 과정의 타당성 데이터를 기반으로 형성됩니다. 교육 과정의 효과와 관련된 주요 종점은 기준선에서 후속 조치 (7 월)로 EBP가 개선되는데, 이는 단위 리더 및 직원에게 시행 된 전자 조사를 사용한 개입 직후 측정됩니다.

분석은 치료 의도 (ITT) 기준으로 수행됩니다. 잔차의 정규성에 대한 가정이 조사 될 것이다. 단위 및 응답자 (직원)의 특성은 각 그룹의 설명 통계로 요약됩니다. 클러스터 내의 모든 개인은 시험에 포함됩니다. 샘플 크기 계산에서, 클러스터링 효과가 가정되고 ICC 계수로 설명되었습니다. 데이터 분석의 경우 클러스터링 효과를 고려한 혼합 효과 모델 또는 2 레벨 다중 레벨 모델이 사용됩니다. 모델 분석에서 클러스터 간 결과의 변화는 그 중요성에 대해 추정되고 테스트됩니다. 클러스터 내 계수 (ICC) 가보고됩니다. 클러스터링 효과를 고려한 후 결과의 전반적인 효능은 추정됩니다. 클러스터와 개인 모두에 대한 기준 정보에 대한 설명 요약은 먼저 요약 데이터의 표로 제시됩니다. 중재 충실도가 1 차 결과의 결과에 영향을 미치는지 여부를 평가하기 위해 온라인 교육 참여가 낮은 단위에 대해 민감도 분석이 수행됩니다. 결과는 결과 유형에 따라 속도 비율, 승산 비 또는 최소 제곱 평균 평균 차이를 사용하여 표현 될 것입니다. 클러스터 내 (또는 클래스) 상관 계수 (ICC)도 계산됩니다.

공변량 분석은 통계 모델링의 잠재적 혼란 요인을 제어하기 위해 수행 될 것입니다. 참가자의 연령, 성별 및 반환 된 작업 수 (중재 그룹의 각 참가자에 의한)가 분석에 포함됩니다.