探索患者伦理和卓越沟通 (PEACE) 轮次

将使用半结构化访谈和参与者观察来收集有关参与者在整个 PEACE Rounds 中的经历的定性数据。 这些数据将被分析以描述和解释参与者体验中出现的看法。

定性抽样确定有目的的样本以启动数据收集和分析，然后用于选择可能在收集时澄清、验证或反驳数据的参与者。 当数据“饱和”时，抽样结束，这意味着编码类别定义明确，并且没有从其他访谈中出现新的重要见解。

半结构式访谈

研究小组将进行半结构化访谈，在同意的受试者参与至少一轮 PEACE 之后，将进行记录和转录。 开放式问题旨在引出参与者对其 PEACE Rounds 体验的看法，将构成访谈的框架。 这些都是：

“你对什么/谁记得最清楚？” “什么对你最有意义？”如果可以的话，你会改变什么经历？ “ “你会再做吗？ 为什么或为什么不呢？” “如果有的话，在 PEACE 回合之后有什么变化吗？”

观察 PEACE Rounds 将由 PI 进行观察，以收集数据，进一步了解参与者的体验。 将实时记录相互作用和反应的观察结果，并使用主题分析方法对数据进行编码和分析。 观察数据不会整合到访谈数据中，但将用于确认或对比报告数据。

定性数据分析 定性方法不像定量测量那样寻求基于逻辑假设来验证假设，而是用于直接从数据中得出显着的结构。 这种方法允许归纳理解参与者对他们参与 PEACE Rounds 的看法。

定性数据将根据基于Braun和Clarke的主题分析方法进行分析。 研究人员已经熟悉数据并生成了与研究目标相关的初始想法列表，将生成代码。 这些代码将反映进一步说明数据的特定特征。 对数据进行编码后，研究人员将寻找如何组合不同的代码来创建总体主题。 当基本上没有来自代码的新信息时，数据被认为是饱和的并且没有新的主题被创建。 在这一点上，研究人员将审查主题并对其进行提炼，以便在数据图中表达它们，以表达它们如何组合在一起以讲述数据的故事。