Экспресс-обследование острой КТ (REACT)

В недавнем опросе, опубликованном на местной конференции (Master 2023), 100 младшим врачам из 16 трестов Великобритании (включая ELHT и MFT) было предложено рассказать об их опыте применения КТ. Это показало, что доверие к запросу и интерпретации КТ очень ограничено. Из того же опроса видно, что КТ преподается в медицинских школах очень поверхностно, без системы интерпретации. 90% опрошенных заявили, что им было бы полезно получить больше образовательных ресурсов по КТ. Исследователи надеются разработать ресурс интерпретации КТ, который поможет нерентгенологам при просмотре КТ. Целью данного исследования является изучение того, как врачи, не являющиеся рентгенологами, в настоящее время подходят к компьютерной томографии, чтобы понять потребности новых ресурсов.

В литературе нет подобного исследования, посвященного тому, как нерадиолог подходит к КТ. Было проведено исследование опыта врачей Фонда в радиологии, однако основное внимание уделялось простым рентгеновским снимкам, а не интерпретации КТ.

Исследователи планируют использовать тематический анализ при интерпретации данных. Обоснование использования тематического анализа.

• Признанный метод выявления закономерностей/тем в качественных данных для обучения и преподавания исследований.
• Обеспечивает гибкий методологический подход, не зависящий от конкретной образовательной теории. Следовательно, он может иметь дело с относительно неизведанной областью того, как нерентгенологи интерпретируют радиологические изображения.

Процесс тематического анализа. Использование 6-шагового подхода. Шаг Цели Комментарии

1. Ознакомление с данными. Изучение расшифровок и видео с заметками о первых впечатлениях.
2. Первоначальные коды вывели данные группировки осмысленным и систематическим образом.
3. Поиск тем. Выявление существенных закономерностей в данных.
4. Просмотрите темы. Проверьте поддержку каждой темы и убедитесь, что они охватывают весь набор данных.
5. Определите темы. Четкое описание каждой темы, охватывающее вопросы, которые она затрагивает, любые содержащиеся в ней подтемы и то, как они связаны друг с другом.

6. Подробный отчет о ключевых моментах этого исследования, которые влияют на интерпретацию компьютерной томографии, и о том, как ее можно преподавать.

   • Предлагаемое исследование использует индуктивный и латентный подходы для анализа данных. Это было выбрано, поскольку оно позволяет гибко выйти за рамки того, что говорится. Семантический подход был сочтен слишком ограничительным, поскольку он предполагает заранее определенное понимание когнитивной стратегии испытуемых при интерпретации изображений. Напротив, если объединить устную презентацию с манипулированием изображением и ответами на ключевые вопросы, будет больше шансов оценить лежащий в основе используемый когнитивный подход.
   • Открытое кодирование будет использоваться для проанализированных на данный момент транскриптов. Это позволяет им модифицироваться под влиянием большего количества данных.
   • В настоящее время программное обеспечение для качественного анализа данных (например, ATLAS, Nvivo и т.д.) не пользуюсь.

Причина в том, что исследователю необходимо непосредственно ознакомиться с новым набором данных. После завершения этого предварительного этапа будет рассмотрен вопрос об использовании доступа UCLan к Nvivo. Это решение будет учитывать личные предпочтения, опыт работы с предварительными данными и предполагаемый размер базы данных.

• После того, как предварительные темы будут предложены, будет проведен анализ, чтобы определить, к каким кодам они относятся. Несвязанные коды побудят к дальнейшему анализу тем, рассмотрению новых тем или разработке подтем. Этот итерационный процесс продолжается с новыми данными до тех пор, пока не будет достигнуто устойчивое состояние и не будут создаваться новые темы.