Mo\u017cesz szuka\u0107 odpowiedzi na powy\u017csze kwestie, bezpo\u015brednio pytaj\u0105c ludzi, co my\u015bl\u0105 lub pami\u0119taj\u0105, ale lepiej jest poprosi\u0107 o obserwacj\u0119 konkretnych zachowa\u0144 i zjawisk w okre\u015blonych momentach i miejscach, aby unikn\u0105\u0107 problem\u00f3w zwi\u0105zanych z tendencyjno\u015bci\u0105 odpowiedzi i zapominaniem. Najnowsze osi\u0105gni\u0119cia technologiczne, takie jak monitorowanie r\u00f3\u017cnych zjawisk przy u\u017cyciu smartfon\u00f3w, u\u0142atwiaj\u0105 obserwowanie ich dynamiki w czasie rzeczywistym.\u00a0<\/span><\/p>\n Badania typu N =1 maj\u0105 jednak sens tylko w\u00f3wczas, gdy interesuj\u0105cy nas problem daje si\u0119 ocenia\u0107 wielokrotnie celem uchwycenia zmian nast\u0119puj\u0105cych w czasie. Tym samym, mo\u017cna opisa\u0107 problem i okre\u015bli\u0107, czy w konkretnych okoliczno\u015bciach ulega on poprawie czy pogorszeniu. Mo\u017cna te\u017c wprowadzi\u0107 interwencj\u0119 lub leczenie i oceni\u0107, czy przynosz\u0105 one zamierzony efekt.<\/span><\/p>\n Najprostsz\u0105 ocen\u0105 zebranych danych jest obserwacja trend\u00f3w na wykresie, podobnym do tych, umieszczonych poni\u017cej. Tego typu eksploracja stanowi istotny krok w\u00a0 analizie wynik\u00f3w badania N = 1 i mo\u017ce by\u0107 ju\u017c wystarczaj\u0105ca. Dodatkowo, mo\u017cna zastosowa\u0107 odpowiednie metody analiz statystycznych dla tego typu danych, cho\u0107 nadal opracowywane s\u0105 bardziej z\u0142o\u017cone metody (np. metody oceny dynamiki zmian).<\/span><\/p>\n <\/p>\n Wykorzystanie bada\u0144 N= 1 do okre\u015blenia skali problemu\u00a0<\/b><\/p>\n Celem tego typu badania mo\u017ce by\u0107 okre\u015blenie schematu, powagi lub cz\u0119stotliwo\u015bci\u00a0 pojawiania si\u0119 problem\u00f3w w wybranym przedziale czasowym. Na rysunku 1 widzimy, jak zmienia si\u0119 nasilenie l\u0119ku w okre\u015blonym przedziale czasowym, dodatkowo mo\u017cliwe jest te\u017c wykrycie wzorca tej dynamiki. W\u0142\u0105czenie do wykresu kolejnego czynnika, jakim jest obecno\u015b\u0107 w pracy, pozwala na zaobserwowanie r\u00f3\u017cnicy mi\u0119dzy weekendami i dniami roboczymi. Sugeruje to, \u017ce dana osoba mo\u017ce odczuwa\u0107 napi\u0119cie w pracy, ale ju\u017c nie w domu. Ta informacja mo\u017ce okaza\u0107 si\u0119 pomocna w wyborze optymalnej metody oddzia\u0142ywania dla tej konkretnej osoby. Na przyk\u0142ad, obserwowanie w ci\u0105gu dnia nastroju u umieraj\u0105cej kobiety wykaza\u0142o wzorce, kt\u00f3re zosta\u0142y wykorzystane do z\u0142agodzenia objaw\u00f3w depresji.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n Informacje zebrane w badaniach N=1 mog\u0105 wykracza\u0107 poza opis problemu i pomaga\u0107 wyja\u015bnia\u0107, obserwowane zjawisko. Klinicysta, bazuj\u0105c na teorii, mo\u017ce mie\u0107 hipotezy na temat czynnik\u00f3w wp\u0142ywaj\u0105cych na obserwowany problem. Ten spos\u00f3b dokonywania obserwacji pozwala zatem testowa\u0107, jak dobrze dana teoria t\u0142umaczy dane zjawisko. W przywo\u0142anym ju\u017c przyk\u0142adzie umieraj\u0105cej kobiety, obserwacja jej my\u015bli i dzia\u0142a\u0144 potwierdzi\u0142a teori\u0119, \u017ce na jej nastr\u00f3j mia\u0142y wp\u0142yw my\u015bli, przy czym te kluczowe by\u0142y zwi\u0105zane z porannymi czynno\u015bciami.<\/span><\/p>\n Rysunek 1<\/span><\/i>. Wykorzystanie badania N=1 do opisania problemu: l\u0119k (kolor niebieski) i dni robocze (kolor czerwony) w ci\u0105gu kolejnych 24 dni.<\/span><\/p>\n Wykorzystanie bada\u0144 N=1 do oceny, czy dane okoliczno\u015bci modyfikuj\u0105 problem<\/b><\/p>\n Problemy mog\u0105 ulec poprawie lub pogorszeniu w wyniku pojawienia si\u0119 losowo wyst\u0119puj\u0105cych lub zaplanowanych zdarze\u0144, takich jak \u015blub lub \u015bmier\u0107 w rodzinie, zamkni\u0119cie fabryki, medialne doniesienia na temat zdrowia, czy te\u017c pogoda. Na rysunku 2 przedstawiona jest hipotetyczna sytuacja wzrostu konsultacji lekarskich (\u201egrypa\u201d) tydzie\u0144 po emisji programu telewizyjnego na ten temat, co\u00a0 sugeruje, \u017ce pozostaje to bez zwi\u0105zku z faktycznie zwi\u0119kszon\u0105 ilo\u015bci\u0105 zachorowa\u0144. S\u0142u\u017cba zdrowia mo\u017ce zatem przewidywa\u0107 wi\u0119ksz\u0105 liczb\u0119 konsultacji medycznych, gdy okre\u015blony problem medyczny jest nag\u0142a\u015bniany w mediach.<\/span><\/p>\n Z kolei analiza typu N=1 w angielskich szpitalach wykaza\u0142a intryguj\u0105cy efekt wydarzenia sportowego, mianowicie zanotowano wzrost hospitalizacji z powod\u00f3w kardiologicznych skojarzony w czasie z wa\u017cnym meczem podczas mistrzostw \u015bwiata w pi\u0142ce no\u017cnej w roku 1998.<\/span><\/p>\n Rysunek 2. <\/span><\/i>Zastosowanie bada\u0144 N=1 do oceny efektu wydarzenia: oko\u0142o 40 konsultacji dziennie w zwi\u0105zku z podejrzeniem grypy a\u017c do momentu emisji programu telewizyjnego (niebieska strza\u0142ka) wyra\u017anie zwi\u0119kszaj\u0105cego t\u0119 liczb\u0119.<\/span><\/p>\n Wykorzystanie bada\u0144 N=1 do oceny, czy\u00a0 interwencja lub leczenie przynosi oczekiwany efekt<\/b><\/p>\n Badania typu N=1 mog\u0105 by\u0107 pomocne w opracowywaniu nowych interwencji, na poziomie klinicznym i publicznym. W hipotetycznym przyk\u0142adzie na rysunku 3, oty\u0142y pacjent spo\u017cywa przek\u0105ski oko\u0142o siedem razy dziennie; po interwencji wskazanej czerwon\u0105 strza\u0142k\u0105 (np. rozpocz\u0119cie samokontroli niepo\u017c\u0105danego zachowania), spo\u017cycie przek\u0105sek szybko zmniejsza si\u0119 do dwu razy dziennie.<\/span><\/p>\n Podobne metody mog\u0105 by\u0107 stosowane do badania, jak zakaz palenia w miejscach publicznych wp\u0142ywa na powszechno\u015b\u0107 palenia w danym kraju, tym samym oceniaj\u0105c efektywno\u015b\u0107 okre\u015blonej polityki zdrowotnej.<\/span><\/p>\n Dobry przyk\u0142ad praktycznego wykorzystania metody N=1 do oceny skutk\u00f3w interwencji zosta\u0142 zg\u0142oszony przez lekarzy pewnego szpitala rejonowego. Dla lat 2001-2006 oceniali oni problem op\u00f3\u017anienia w zg\u0142aszaniu zdarze\u0144 niepo\u017c\u0105danych. Stwierdzili, \u017ce cho\u0107 op\u00f3\u017anienia bywa\u0142y r\u00f3\u017cne, to nadal pozostawa\u0142y problematyczne z punktu widzenia ich programu bezpiecze\u0144stwa pacjent\u00f3w i nie wykazywa\u0142y poprawy w analizowanym czasie.\u00a0 W roku 2007 i 2008 wprowadzono zatem program uznawania dobrych praktyk, co doprowadzi\u0142o do zmniejszenia op\u00f3\u017anie\u0144 w kolejnych latach.<\/span><\/p>\n Rysunek 3. Wykorzystanie bada\u0144 typu N=1 do oceny efektu interwencji: pierwsze 15 dni pokazuje ilo\u015b\u0107 przek\u0105sek, wprowadzenie samokontroli od 16. dnia (czerwona strza\u0142ka) skutkuje zmniejszeniem ilo\u015bci przek\u0105sek.\u00a0<\/span><\/p>\n Wyzwania stoj\u0105ce przed badaniami N=1<\/b><\/p>\n Gromadzenie danych mo\u017ce by\u0107 trudne. Powtarzane pomiary bywaj\u0105 uci\u0105\u017cliwe, co skutkowa\u0107\u00a0 mo\u017ce sporymi brakami danych. Jednak szybki rozw\u00f3j przyst\u0119pnych cenowo technologii cyfrowych i mobilnych, w tym smartfon\u00f3w, sensor\u00f3w i sprz\u0119t\u00f3w monitoruj\u0105cych, sprawia, \u017ce zbieranie danych jest coraz \u0142atwiejsze i rzetelniejsze.<\/span><\/p>\n Zalecenia praktyczne\u00a0<\/b><\/p>\n Przet\u0142umaczone przez Zuzann\u0119 Kwiss\u0119-Gajwsk\u0105 i Ew\u0119 Gruszczy\u0144sk\u0105\u00a0<\/span><\/i><\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/practicalhealthpsychology.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Figure-1.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/practicalhealthpsychology.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Figure2.jpg\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/practicalhealthpsychology.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Figure-3.jpg\")
<\/p>\n\n
\n