호흡기 감염병 예방 조치에 관한 증거 기반 건강 인식 영상 제작 및 평가 (HAV-RID 연구) ((HAV-RID))

배경: 건강 인식 영상은 건강 신념 모델(HBM)과 인지 부조화 이론(CDT)에 따라 호흡기 감염병(RID)에 관한 지식을 전파하고, 건강 위험 인식을 높이며, 예방 조치에 대한 태도를 향상시키는 데 필수적입니다.

목적: 이 연구의 목적은 레바논 대중교통 운전자들을 대상으로 호흡기 감염병 예방 조치에 관한 증거 기반 건강 인식 영상을 제작하고 평가하는 것입니다.

방법: 이 프로젝트는 3단계에 걸쳐 진행되며 2회계 연도(시작일 2026년 3월) 동안 실행됩니다.

1단계: 영상 대본 초안 작성은 레바논 대중교통 운전자에 관한 7건의 발표/미발표 증거 기반 연구와 국제 문헌의 14건 연구에서 영감을 얻습니다. 이를 통해 영상 콘텐츠가 증거 기반, 문화 지향적, 사회적으로 수용 가능하며 대상 시청자에게 맞춤화되도록 보장합니다.

2단계: 델파이 기법을 사용하여, 대중보건, 감염 관리, 심리학, 영화 제작, 대중교통 분야의 8인 전문가 패널이 두 가지 검증된 평가 도구인 환자 교육 자료 평가 도구(PEMAT)와 DISCERN을 사용하여 대본을 수정합니다. 목적적 표집 방법이 적용됩니다. 합의가 도달되면 영상이 제작됩니다.

3단계: 단일맹검, 무작위, 2군 대조 시험은 고급 간호학생 그룹(최소 위험 연구)에 의해 수행됩니다. 레바논 대중교통 시스템 내에서 운행하는 대중교통 운전자는 성별에 관계없이 등록 자격이 있습니다. 다양한 레바논 지역에서 운전자의 비례 표본이 등록을 위해 초대됩니다. 단순 무작위 기법이 수행됩니다. 실험군(n=80)은 건강 인식 영상을 시청하고, 대조군(n=80)은 교통 표지판에 관한 중립 영상을 시청합니다. 참가자의 호흡기 감염병 지식, 건강 위험 인식, 예방접종에 대한 태도, 인지 부조화가 평가됩니다. 시험 연구는 대중교통 운전자가 자연스럽게 존재하는 지역사회 환경(교통역, 주차장)에서 진행됩니다. 서면 동의서가 요구됩니다. 데이터는 전자적으로 기록됩니다. 데이터 입력/분석 중 데이터는 익명으로 유지됩니다. 인센티브가 제공됩니다.

데이터 분석: 데이터는 SPSS; IBM(버전 30)을 사용하여 분석됩니다. 지식 문항은 점수화되어 백분율 평균 점수로 변환됩니다. 위험 인식, 태도 및 부조화는 점수화되어 평균 점수로 변환됩니다. 그룹 간 평균 차이 분석은 학생 t-검정과 사후 분석을 포함한 일원 분산 분석(ANOVA, 정규 분포 데이터용) 및 사후 분석을 포함한 크루스칼-왈리스 검정(왜곡된 데이터용)을 사용하여 검증됩니다. 전진 단계적 선형 회귀 분석이 실행됩니다. 통계적 유의성은 P<0.05(양측)로 설정됩니다. 중간 분석은 n=40에서 수행됩니다.

예상 결과: 대중교통 운전자와 이용자는 인지하지 못한 채 호흡기 감염병에 노출될 수 있으므로, 그들의 안전을 증진하는 것이 우선순위입니다. 대중교통 운전자가 호흡기 감염병 영상에 노출되면, 이에 관한 지식을 습득하고 예방 조치에 긍정적인 태도를 보일 것입니다. 이 영상은 더 높은 서비스 만족도와 이어서 교통 시스템 이용률 증가에 기여합니다. 대중교통 시스템 활용은 도로 혼잡을 줄이고, 오염을 통제하며, 이용자에게 비용을 절약하고, 이해관계자에게 수익을 창출합니다. 안전한 대중교통 시스템 증진은 공중보건에 긍정적으로 반영되며, 질병의 세계적 확산을 통제하려는 CDC의 임무와 일치하고 질병 부담을 경감시킵니다. 마지막으로, 건강 인식 영상은 비용 효율적이며 더 넓은 관중에게 도달할 수 있습니다.

윤리적 고려사항: 이 연구는 참가자에게 어떠한 위험이나 해를 끼치지 않습니다. 영상은 참가자를 어떤 방식으로든 모욕, 모욕, 비하 또는 차별할 수 있는 내용을 포함하지 않습니다. 의학 용어와 복잡한 용어는 피할 것입니다. 영상은 참가자가 향후 전문가와 상담하기로 결정할 경우를 대비해 연락처 정보로 마무리됩니다. 데이터 수집자는 인지 행동 치료 기법을 통해 부정적 생각을 해소하고, 지식 원천 및 마스크, 손 소독제, 백신 구입 장소에 대한 안내로 그들의 우려를 해결하는 방법을 훈련받습니다. 마지막으로, 참가자에게 신분증을 요구하지 않습니다. 참여 여부 결정은 운전자에게 영향을 미치지 않습니다.