Autori: Marie Johnston a Derek Johnston, Univerzita v Aberdeene, Škótsko

Odborníci často hľadajú odpoveď na problém, ktorý sa týka jednej osoby, jedného zdravotníckeho tímu, jednej nemocnice alebo jedného regiónu atď. Napríklad môže byť dôležité vedieť, ako často obézny človek maškrtí, kedy a kde si zaje a či stres situáciu zhoršuje. Alebo možno budete chcieť zistiť, ako často členovia zdravotníckeho tímu vynechávajú hygienu rúk, či je to horšie, ak majú nedostatok personálu a či to môžu vylepšiť príkazové tabule na oddeleniach. Alebo môžete skúmať zdroje chybných diagnóz a rozhodnutí, aby ste zistili, či sú častejšie na niektorých oddeleniach alebo u niektorých zamestnancov. Alebo na úrovni určovania zásad by mohlo byť užitočné preskúmať, či nové nariadenie, napríklad zákaz fajčenia na verejných miestach, ovplyvnilo mieru fajčenia.

Môžete sa pokúsiť odpovedať na tieto otázky tak, že sa ľudí spýtate, čo si myslia alebo pamätajú, ale bolo by lepšie sa opýtať alebo pozorovať práve v kritických časoch a miestach, aby sa predišlo problémom so zaujatosťou a zabudnutím. Najnovšie technologické pokroky, ako napríklad digitálne monitorovanie pomocou smartfónov, uľahčujú sledovanie toho, čo sa deje v reálnom čase, a štúdia n=1 môže byť odpoveďou na vašu otázku.

Štúdie n=1 sú vhodné vtedy, keď sa problém dá opakovane posudzovať, aby sa mohla preskúmať zmena v čase. Potom je možné opísať problém a preskúmať, či je za určitých podmienok zlepšuje alebo zhoršuje. Alebo je možné zaviesť nový zásah alebo liečbu a posúdiť, či má navrhovaný účinok.

Najjednoduchšie vyhodnotenie zozbieraných údajov je pozorovanie trendov v grafe, ako je znázornené na obrázkoch nižšie. Toto je nevyhnutný krok v akejkoľvek analýze n=1 a môže to stačiť. Okrem toho existujú metódy štatistických analýz pre štúdie n=1. Stále sa vyvíjajú zložitejšie metódy (napr. metódy na hodnotenie dynamických zmien).

Použitie n=1 štúdií na vyhodnotenie problému

Štúdia môže pomôcť posúdiť závažnosť a frekvenciu problému, alebo vzorce problému v priebehu času. Na obrázku 1 sa hodnotenia úzkosti rôznia v priebehu času, ale je možné rozpoznať vzorec. Ak sa zaznamená aj dochádzka do práce, pozorovaná schéma ukazuje rozdiel medzi víkendmi a piatimi pracovnými dňami a môže naznačovať, že daná osoba je nervózna v práci, ale nie doma. Takéto informácie by mohli byť užitočné pri výbere optimálnej metódy liečby pre pacienta. Napríklad sledovanie nálady v rôznych častiach dňa u umierajúcej ženy ukázalo vzorce, ktoré sa použili na zlepšenie depresívnej nálady.

Informácie zhromaždené v týchto štúdiách n=1 môžu ísť nad rámec púheho popisu problému a môžu pomôcť vysvetliť, čo sa pozoruje. V niektorých prípadoch môže mať odborník teóriu o tom, čo ovplyvňuje pozorovaný problém, a je možné otestovať, ako dobre teória vysvetľuje pozorované javy. V prípade umierajúcej ženy sledovanie jej myšlienok a aktivít potvrdilo teóriu, že jej náladu ovplyvnili myšlienky, pričom kritické myšlienky sa spájali s rannými aktivitami.

Obrázok 1: Použitie štúdie n=1 na popísanie problému: ukazuje hodnotenie úzkosti v modrej a pracovné dni v červenej farbe počas 24 dní

Použitie štúdií typu n=1 na hodnotenie, či udalosť alebo udalosť problém zlepšila alebo zhoršila

Problémy sa môžu zlepšiť alebo zhoršiť výskytom rôznych udalostí, či už prirodzene sa vyskytujúcich alebo plánovaných; ako je úmrtie v rodine alebo svadba, zdravotné informácie v médiách, zatvorenie tovární alebo dokonca počasie. Na hypotetickej ilustrácii na obrázku 2 sa konzultácie (návštevy lekára a pod.) o zdravotnom stave (ako je napríklad chrípka) v týždni po odvysielaní správ o chrípke značne zvýšili, čo naznačuje, že toto zvýšenie nebolo spôsobené blížiacou sa epidémiou a tiež tým, že v budúcnosti zdravotné služby môžu očakávať zvýšený nápor, keď sa v správach objavia podobné témy. N=1 analýza štatistických údajov z anglickej nemocnice ukázala účinok športovej udalosti – počas majstrovstiev sveta vo futbale v roku 1998 došlo k zvýšeniu počtu hospitalizácií so srdcovými zlyhaniami, ktoré boli spôsobené emóciami pri dôležitom futbalovom zápase.

Obrázok 2: Použitie štúdií typu n=1 na vyhodnotenie účinku udalosti: o chrípke sa uskutoční približne 40 konzultácií denne, až kým televízne vysielanie o chrípke (zobrazené modrou šípkou) nespôsobí zvýšený počet konzultácií

Pomocou štúdií n=1 môžeme hodnotiť, či má zásah alebo liečba požadovaný účinok

Metódy n=1 sa môžu použiť pri vývoji nových zásahov vrátane klinických a zásahov na úrovni nariadení a politiky nemocnice apod. V hypotetickom príklade na obrázku 3 si obézny pacient  zvykol „zahryznúť“ približne 7 krát za deň; po zákroku naznačenom červenou šípkou (pravdepodobne sebakontrola maškrtenia) sa maškrta rýchlo redukuje na 2 za deň.

Podobné metódy sa dajú použiť na štúdium fajčenia obyvateľstva a na posúdenie dopadu zmien v nariadeniach, ako je zákaz fajčenia na verejných miestach, napríklad aký vplyv má vnútroštátne nariadenie na fajčenie.

Dobrým príkladom praktického použitia metód n=1 na hodnotenie účinku intervencie boli hlásené lekármi v nemocničnej štvrti. Posúdili problém oneskorenia pri hlásení nežiaducich udalostí za obdobie od roku 2001 do roku 2006 a zistili, že hoci sa oneskorenie líšilo, bolo to problematické pre ich program bezpečnosti pacientov a v priebehu času sa to nezlepšovalo. V rokoch 2007 a 2008 bol zavedený program na uznanie dobrého výkonu, ktorý viedol k zníženiu oneskorení v nasledujúcich rokoch a ukazuje, ako sa týmto uznaním zlepšilo včasné podávanie správ.

Obrázok 3: Použitie štúdií n=1 na vyhodnotenie účinku intervencie: prvých 15 dní ukazuje frekvenciu maškrtenia, sebamonitorovanie maškrtenia začína od 16. dňa (zobrazené červenou šípkou) a vedie k zníženiu maškrtenia

Výzvy

Zhromažďovanie údajov môže byť náročné. Časté opakované merania môžu byť zaťažujúce a môžu viesť k chýbajúcim údajom. Súčasný rýchly vývoj cenovo dostupných digitálnych a mobilných technológií vrátane smartphonov, smarthodiniek a senzorov umožňuje spoľahlivé a ľahšie zhromažďovanie údajov.

Praktické odporúčania

• Štúdiu n=1 použite v praktických situáciách na:
• popísanie a vyhodnotenie problému,
• posúdenie účinku zásahu alebo udalosti.
• Posudzujte problém alebo niečo dôležité, čo sa dá v priebehu času opakovane vyhodnotiť.
• Interpretujte údaje pomocou opisných metód, ako sú grafy alebo pomocou štatistických metód.
• K dispozícii sú bezplatné aplikácie pre smartfóny (experiencesampler.com) na zhromažďovanie údajov z vlastného skúmania.

Translated by Michal Dankulinec