在健康医学领域的研究中,传统定性研究方法就像一位步伐缓慢的行者。它虽能深入洞察利益相关者的观点、偏好和背景,为研究提供丰富而细致的数据,但从数据收集到分析完成,往往需要耗费大量时间。这就导致研究成果在漫长的等待中,可能变得与实际应用脱节,出现证据与实践之间的 “鸿沟”。而在社会护理迅速发展的当下,迫切需要及时、实用的研究成果来指导实践。比如美国医院系统中社会护理项目不断扩张,但如何以家庭为中心、公平地实施这些项目,却缺乏足够的证据支持。在此背景下,来自美国儿童医院(Children’s Hospital of Philadelphia)、宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院(Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania)等机构的研究人员开展了一项研究,旨在开发并评估一种新的快速定性分析方法,以加速研究成果的应用。该研究成果发表在《Implementation Science Communications》杂志上。
研究人员采用了多种关键技术方法。在样本选取方面,从两个初级保健诊所和一个急诊科招募了 3949 名儿科患者的成年护理人员。访谈方面,基于健康公平实施框架(HEIF)和综合行为模型(IBM)开发了半结构化访谈指南,并通过混合随机和目的抽样策略选取 70.4% 同意接受访谈的护理人员进行电话访谈。分析方法上,传统方法是对访谈进行录音、转录,用 NVivo 12 软件以归纳和演绎相结合的方式编码分析;快速分析法则是使用专门设计的访谈笔记模板,记录关键信息后由二级分析师总结提炼主题,最后对比两种方法生成主题的一致性和数量。
研究结果主要从以下几方面呈现:
- 主题一致性:通过对比两种分析方法生成的主题,研究发现快速分析产生的关键主题在内容和数量上与传统分析相似。传统分析中 92.8% 的主题在快速分析中以匹配或部分匹配的形式出现。例如在 “连接社区资源的不喜欢和不适” 方面,两种方法都识别出了资源导航困难、隐私问题等相似主题。
- 主题数量:传统分析共产生 69 个主题和 22 个子主题,快速分析产生 72 个主题和 21 个子主题,数量相近。这表明快速分析方法在保持效率的同时,并未牺牲主题的丰富性。
在研究结论与讨论部分,该研究意义重大。首先,这种基于访谈笔记的快速定性分析方法是可行且严谨的。它避免了传统方法中繁重的转录工作,节省了时间和成本,同时也不需要分析师具备深厚的实施科学专业知识。其次,该方法能够捕捉到与传统方法相似的实施导向主题,为快速定性分析的有效性提供了更多证据。不过,研究也存在一定局限性,如定性研究本身的主观性、二次分析师可能带来的偏差以及方法的普适性还需进一步验证等。但总体而言,这种快速定性分析方法为实施科学研究提供了新的工具,虽不能完全取代传统分析,但在实时为实践和政策提供信息方面具有巨大潜力,有望推动社会护理研究成果更快地转化为实际行动,促进健康公平的实现。