Rask undersøkelse av akutt CT (REACT)

En fersk undersøkelse publisert på en lokal konferanse (Master 2023) spurte 100 yngre leger på tvers av 16 stiftelser i Storbritannia (inkludert ELHT og MFT) om deres erfaring med CT. Dette viste at tilliten til CT-forespørsel og tolkning er svært begrenset. Fra den samme undersøkelsen ser det ut til at CT er svært overfladisk undervist på medisinskoler uten noe system for tolkning. 90 % av de spurte sa at de ville ha nytte av flere utdanningsressurser i CT. Etterforskerne håper å utvikle en CT-tolkningsressurs for å hjelpe ikke-radiologen når de ser på CT-skanninger. Denne studien tar sikte på å se hvordan ikke-radiologer for tiden nærmer seg en CT-skanning for å få forståelse for behovene til de nye ressursene.

Det er ingen lignende studie i litteraturen som undersøker hvordan ikke-radiologen nærmer seg CT-skanninger. Det har vært undersøkelser av stiftelseslegers erfaring innen radiologi, men fokuset var på vanlig røntgen, ikke CT-tolkning.

Etterforskerne planlegger å bruke en tematisk analyse i datatolkning. Begrunnelse for bruk av tematisk analyse.

• Anerkjent metode for å identifisere mønstre/temaer i kvalitative data for lærings- og undervisningsforskning.
• Gir en fleksibel metodetilnærming som ikke er avhengig av en bestemt pedagogisk teori. Derfor er den i stand til å håndtere et relativt ukjent område av hvordan ikke-radiologer tolker radiologiske bilder.

Prosess for tematisk analyse . Bruker 6-trinns tilnærmingen. Trinn Mål Kommentarer

1. Data familiarization Studerer transkripsjoner og video med notater om førsteinntrykk.
2. Innledende koder utledet Gruppere data på en meningsfull og systematisk måte.
3. Søk etter temaer For å se ethvert signifikant mønster i dataene.
4. Gjennomgå temaer Gjennomgå støtten for hvert tema og om de dekker hele datasettet.
5. Definer temaer Tydelig beskrivelse av hvert tema som dekker punktene det tar opp, eventuelle undertemaer det inneholder og hvordan de forholder seg til hverandre.

6. Oppsummering Rapport om nøkkelpunktene fra denne studien, som påvirker tolkningen av CT-skanning og hvordan den kan undervises.

   • Den foreslåtte studien bruker en tilnærming på induktiv og latent nivå for dataanalysen. Dette ble valgt fordi det gir fleksibilitet til å se utover det som blir sagt. Den semantiske tilnærmingen ble ansett som for restriktiv da den forutsetter en forhåndsdefinert forståelse av forsøkspersonenes kognitive strategi i håndteringen av bildetolkning. I motsetning til dette, ved å kombinere den muntlige presentasjonen med manipulering av bildet og svar på nøkkelspørsmål vil det være en større sjanse for å sette pris på den underliggende kognitive tilnærmingen som brukes.
   • Åpen koding vil bli brukt for transkripsjonene som er analysert så langt. Dette gjør at de kan endres under påvirkning av flere data.
   • For tiden er kvalitativ dataanalyseprogramvare (f.eks. ATLAS, Nvivo etc.) ikke bruker.

Årsaken er forskerens behov for førstehåndskjennskap til et nytt datasett. Når denne innledende fasen er gjennomført, vil det vurderes å bruke UCLans tilgang til Nvivo. Denne avgjørelsen vil ta hensyn til personlige preferanser, erfaringer med de foreløpige dataene og den forventede størrelsen på databasen.

• Når foreløpige temaer er foreslått, vil det bli foretatt en gjennomgang for å se hvilke koder de tar for seg. Koder som ikke er koblet til, vil føre til videre analyse av temaene, vurdert av nye temaer eller utvikling av undertemaer. Denne iterative prosessen fortsetter med nye data til en stabil tilstand er oppnådd og ingen nye temaer blir generert.