Autori: Marie Johnston i Derek Johnston,  Sveučilište u Aberdeenu, Škotska

Uvod

Stručnjaci iz prakse često žele dati odgovor na problem koji se odnosi na jednog pojedinca,  tim zdravstvenih djelatnika, određenu bolnicu, regiju i slično. Na primjer, možda bi bila važna informacija koliko često pretila osoba jede grickalice, gdje i kada ih jede te  pojačava li stres zapravo jedenje grickalica. S druge strane možda želite saznati koliko često članovi zdravstvenog tima zanemaruju higijenu ruku i ako se ona u većem stupnju zanemaruju kada ima premalo osoblja za obavljanje posla te ako oglasi na odjelima smanjuju zanemarivanje. Ili pak možete istraživati izvore grešaka u radu kliničara kako biste provjerili je li pojava grešaka učestalija na određenim odjelima ili kod određenih redova osoblja. Na političkoj razini također bi moglo biti od koristi istražiti ako nova regulacija, kao što je zabrana pušenja na javnim površinama, utječe na vjerojatnost pušenja.

Odgovor na ove prijašnje probleme mogli bi ponuditi tako da pitate osobe što one misle o tome ili čega se sjećaju vezano za vlastito ponašanje koje je relevantno za prije navedene probleme, no bilo bi bolje pitati ovakva pitanja ili čak promatrati osobe na kritičnom mjestu i u kritično vrijeme kako bi se izbjegao problem pristranosti i zaboravljanja. Recentniji tehnološki napreci kao što je digitalno praćenje pomoću pametnih telefona olakšavaju praćenja situacije u kritičnim točkama vremena i samim time 1-od-n-tih istraživanja omogućuje davanje odgovora na vaše pitanje.

1-od-n-tih istraživanje je moguće provesti kada se problem može ponovno ispitati u više vremenskih točaka kako bi se ispitale promjene koje se događaju tijekom protoka vremena. U tom slučaju pojedinac može opisati problem i provjeriti ako dolazi do poboljšanja ili pogoršanja u određenim uvjetima. S druge strane, istraživač može predstaviti novu intervenciju ili tretman i mjeriti ako dolazi do pretpostavljenog učinka.

Najjednostavnija evaluacija za sakupljene podatke je promatranje trendova na grafu kao što je to prikazano na ispod priloženoj ilustraciji. Ovo je osnovni korak u bilo kojoj n od jedan analizi te je često i jedini. Osim ove metode, postoje metode statističke analize za n od jednog istraživanja. Kompleksnije metode se za sada još razvijaju (npr. metoda mjerenja dinamičke promjene).

Korištenje n-od-1 istraživanja u svrhu ispitivanja problema

Istraživanja se mogu provoditi kako bi se izmjerila stupanj ili učestalost, ili obrazac problema tijekom protoka vremena. Na Slici 1. je vidljivo kako stupanj anksioznosti varira tijekom različitih vremenskih točaka, ali se može odrediti obrazac. Kada se uz to bilježi prisutnost na poslu, zabilježeni obrazac pokazuje razliku između vikenda i 5 radnih dana te može sugerirati da je osoba anksiozna na poslu, ali ne i kod kuće. Ovakve informacije bi mogle biti korisne u odabiru optimalno tretmana za pacijenta. Na primjer, praćenje raspoloženja i perioda dana kod umiruće žene utvrdilo je obrasce koji su se koristili za ublažavanje depresivnog raspoloženja.

Informacije koje se sakupljaju u n-od-1 istraživanjima mogu nadići opisivanje problema i pomoći pri objašnjavanju što se zapravo proučava. U nekim slučajevima praktičar može imati teoriju o utjecaju na promatrani problem i moguće je testirati koliko dobro teorija objašnjava uočene pojave. U slučaju umiruće žene, zapisivanjem njenih misli i aktivnosti potvrđena je teorija kako je njezino raspoloženje bilo pod utjecajem misli te upravo ciljne misli su bile asocirane s ranojutarnjim aktivnostima.

Slika 1: Korištenje n-od-1 istraživanja za opis problema: prikaz stupnja anksioznosti u plavoj boji za vrijeme radnih dana i u crvenoj boji za 24 dana

Korištenje n-od-1 istraživanja kako bi se ispitalo ako događaj ili pojava uvećavaju ili umanjuju problem

Problemi se mogu povećati ili smanjiti pojavom prirodnih pojava ili planiranih događaja kao što su smrt člana obitelji ili vjenčanje, medijsko izvještavanje o zdravstvenim informacijama, zatvaranje određene tvornice ili promjena vremena. U hipotetskoj ilustraciji na Slici 2, savjetovanje vezano za zdravstveno stanje (kao što je gripa na primjer) je bilo u većem stupnju zastupljeno tjedan dana nakon što je na televiziji emitirana emisija s takvom tematikom. Samim time se sugeriralo da se stopa savjetovanja nije povećala zbog povećanja epidemije te također da bi u budućnosti zdravstveni sustavi mogli očekivati ovakva povećanja stope traženja savjetovanja kada zdravstvene tegobe postanu dio vijesti. Statistička analiza n-od-1 istraživanja epizode bolničke hospitalizacije u Engleskoj utvrdila je efekt sportskog događaja – utvrđeno je povećanje broja hospitalizacija za srčane tegobe koje su asocirane s važnim nogometnim utakmicama tijekom svjetskog nogometnog prvenstva 1998. godine.

Slika 2. Korištenje n-od-1 istraživanja u svrhu mjerenja efekta događaja: kroz dan je zatraženo prosječno 40 savjetovanja o gripi kada emitiranje TV emisije (prikazano s plavom strelicom) dovodi do povećanja stope savjetovanja

Korištenje N-od-1 istraživanja kako bi se ispitalo ako intervencija ili tretman imaju željeni efekt

N-od-1 istraživanja se mogu koristiti za razvoj novih intervencija, uključujući kliničke intervencije i političke intervencije. U hipotetskom primjeru na Slici 3., pretili pacijent jede grickalice prosječno 7 puta na dan; nakon intervencije koja je prikazana s crvenom strelicom (vjerojatno se radi o samostalnom praćenju jedenja grickalica), jedenje grickalica se smanjuje na 2 puta na dan.

Slične metode istraživanja se mogu koristiti za proučavanje stope pušenja u pojedinoj naciji te se može mjeriti utjecaj uvođenja novih zakona, kao što je zabrana pušenja na javnim mjestima, što je primjer kako državna politika utječe na pušenje cigareta.

Dobar primjer praktične koristi od n-od-1 istraživačke metode vidljiv je u primjeru evaluacije efekta intervencije zabilježen od praktičara na bolničkom odjelu. Oni su ispitivali problem odgode izvještavanja negativnih događaja u periodu od 2001. godine do 2006. godine te su utvrdili da, iako odgoda varira, ona predstavlja problem za sigurnosni program pacijenta i ne pokazuje znakove poboljšanja kroz protok vremena. U 2007. i 2008. godini uveden je program za prepoznavanje kvalitetnog rada koji je doveo do smanjenja odgode u narednim godinama i pokazao kako ovakvo prepoznavanje problema smanjuje problem u narednim vremenskim jedinicama mjerenja.

Slika 3. Korištenje n-od-1 istraživanja za ispitivanje efekta intervencije: prvih 15 dana pokazuju učestalost jedenja grickalica te se početkom samomotrenja od 16. dana (prikazano crvenom strelicom) smanjuje učestalost jedenja grickalica

Sakupljanje podataka može predstavljati izazov. Učestale ponovljene točke mjerenja mogu biti zamorne te također na kraju može nedostajati podataka. Trenutni brzi razvoj dostupnih digitalnih i mobilnih tehnologija koje uključuju pametne telefone, narukvice i senzore olakšavaju sakupljanje podataka te ih čine više pouzdanima.

Korisne preporuke

• Koristite n-od-1 istraživanje u praktičnim situacijama
  • za opisivanje i ispitivanje problema
  • za mjerenje efekata intervencije ili događaja
• Mjerite problem ili nešto važno što se može mjeriti ponovno kroz protok vremena
• Interpretirajte podatke koristeći deskriptivne podatke kao što su grafovi ili pomoću statističkih metoda
• Koristite besplatne aplikacije na pametnim telefonima za sakupljanje samoizvještajnih mjera

translated by: Valerija Posavec