Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese. Vévodová Šárka & Ivanová Kateřina a kolektiv

Základy met metodologie todologie v výzkumu ýzkumu pro nelékařské nelékařsské zdravot zdravotnické tnické profese Vévodová Šárka & Ivanová Kateřina a kolektiv

Tato publikace vznikla v rámci projektu „Podpora lidských zdrojů ve VaV nelékařských zdravotnických oborů Fakulty zdravotnických věd Univerzity Palackého v Olomouci“ CZ.1.07/2. 3. 00/20.0163 This publication was supported by project „Support of Human Resources in Science and Research in Non-medical Healthcare Faculty of Health Sciences, Palacký University Olomouc“ CZ.1.07/2. 3. 00/20.0163

Neoprávněné užití tohoto díla je porušením autorských práv a může zakládat občanskoprávní, správněprávní, popř. trestněprávní odpovědnost. 1. vydání Vévodová Šárka & Ivanová Kateřina a kolektiv, 2015 © Univerzita Palackého v Olomouci, 2015 ISBN 978-80-244-4770-4

Autorský kolektiv: doc. PhDr. Kateřina Ivanová, Ph.D. PhDr. et. Mgr. Lubica Juríčková, Ph.D. PhDr. Miloslav Klugar, Ph.D. Mgr. Ivana Olecká PaeDr. Dagmar Tučková, Ph.D. Mgr. Jiří Vévoda, Ph.D Mgr. Šárka Vévodová, Ph.D.

Učebnice je výstupem Klíčové aktivity 4, která byla součástí projektu s názvem „Podpora lidských zdrojů ve vědě a výzkumu (dále jen VaV) nelékařských zdravotnických oborů Fakulty zdravotnických věd UP v Olomouci“, zkráceně „VaV na FZV“. Tento projekt si celkově kladl za cíl vytvořit podmínky ke zdokonalení týmu odborníků s vědeckým potenciálem, kteří budou podporovat výzkum v oblasti nelékařských zdravotnických profesí. Hlavním řešitelem celého projektu je doc. PhDr. Jana Marečková, Ph.D. Projekt byl vytvořen v rámci operačního programu Evropské Unie Vzdělávání pro konkurenceschopnost v rámci prioritní osy Terciární vzdělávání, výzkum a vývoj, název oblasti podpory byl Lidské zdroje ve výzkumu a vývoji.

Obsah 1

Metodologická východiska, typy výzkumů a etické zásady výzkumné práce v nelékařských zdravotnických oborech 1.1

11

Metodologická východiska výzkumů v nelékařských zdravotnických oborech

........................................................................................................ 13

1.2

Typy výzkumů v nelékařských zdravotnických oborech

1.3

Etické zásady výzkumné práce v nelékařských zdravotnických oborech

.....................22

........................................................................................................36

2

Metodologie kvantitativního výzkumu

47

2.1

Kvantitativní výzkum

49

2.2

Průřezový kvantitativní výzkum

2.3

Hypotéza

...................................................................... 50

........................................................................................................53

2.4

Soubor respondentů a metoda

2.5

Etické aspekty

.......................................................................58

2.6

Realizační a analytická fáze

.......................................................................60

2.7

Statistické zpracování dat

.......................................................................61

2.8

Testování hypotéz

2.9

Rozdělení statistických testů

2.10

Diseminační fáze

........................................................................................................59

....................................................................................... 71 ....................................................................... 77

.......................................................................................84

3

Ukázka aplikace kvantitativního výzkumu

4

Metodologie kvalitativního výzkumu

87 100

4.1

Charakteristika kvalitativního výzkumu

................................................... 102

4.2

Metodologické přístupy

4.3

Návrh projektu kvalitativního výzkumu

................................................... 105

4.4

Zakotvená teorie a proces analýzy dat

....................................................110

.....................................................................................103

5

Ukázka aplikace kvalitativního výzkumu

119

6

Metodologie smíšeného výzkumu

134

6.1

Co to je smíšený výzkum .....................................................................................136

6.2

Typy smíšeného výzkumu

.................................................................... 140

6.3

Jiná pojetí

......................................................................................................149

7

Ukázka aplikace smíšeného výzkumu

153

8

Metodologie sekundárního výzkumu

170

8.1

Sekundární výzkum a jeho charakteristika ....................................................172

8.2

Výsledky systematického review .................................................................... 190

8.3

Diskuse výsledků systematického review

9 Závěr

Ukázka protokolu systematického review

....................................................191

196 215

7

Předmluva Předkládaný učební text „Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese“ reaguje na požadavek doby metodologicky zvládnout vědu a výzkum. Vznikl na pozadí evropského projektu, do kterého se zapojili odborníci z Lékařské fakulty a Fakulty zdravotnických věd Univerzity Palackého v Olomouci. Globalizační trendy a informační technologie zaplavily i oblast vědy obrovským množstvím informací a poznatků, jejichž kvalita z pohledu vědecko-výzkumných aspektů je velmi různorodá. Rozvoj tvůrčího vědeckého potencionálu akademických pracovníků Fakulty zdravotnických věd Univerzity Palackého v Olomouci, ale také studentů doktorských a magisterských studijních nelékařských zdravotnických oborů vyžaduje zvládnout myšlenkové procesy založené na metodologii a teorii systémů tříděných poznatků. Výzkum v nelékařských zdravotnických profesích se mimořádně rychle rozvíjí, a o to více je potřeba se zabývat metodologií. Předložený učební text je velmi dobrou aktivitou k chápání vědy a výzkumu i v nelékařských zdravotnických oborech. doc. MUDr. Jaroslav Vomáčka, Ph.D., MBA děkan Fakulty zdravotnických věd Univerzity Palackého v Olomouci

8

Úvod Specifikou nelékařských zdravotnických oborů (NZO) je cílené zaměření na identifikaci, diagnostiku a saturaci lidských potřeb spojených se zdravím (a nemocí). Nezbytnou součástí zdravotnické péče je edukace pacientů/klientů v rámci podpory zdraví a všech typů prevence nemocí. Zdraví podle definice WHO má tři rovnocenné komponenty – fyzickou, psychickou a sociální. Edukace, prevence a komponenty zdraví určují výchozí orientaci sociálního výzkumu NZO a je proto nezbytné v rámci výzkumů v oblasti NZO znát a užívat metodologie sociálních vědních disciplín. Tato učebnice by měla být důležitým stavebním kamenem stabilizace metodologické a vědecké základny, určené nejen akademickým pracovníkům, ale zejména studentům, v oblasti NZO. Metodologie je náročná duševní aktivita, která se uskutečňuje v četných, vzájemně propojených činnostech, jejichž cílem je popsat a vysvětlit řád jevů. Znamená postup od abstraktního ke konkrétnímu a zahrnuje vždy tři roviny poznání: od poznání nejobecnějšího, filozofického, které je společné všem vědám, přes poznání obecné, typické pro určitý směr (např. humanitní obory), po poznání speciální, jehož úroveň představují v této učebnici nelékařské zdravotnické obory. Při metodologické činnosti je třeba mít na mysli, že metodologie konkrétní vědecké práce v sobě vždy zahrnuje teoretická východiska, odvíjející se od ontologického uchopení světa a projevující se stanovením základní hypotézy (kvantitativní výzkum), či základní vědecké otázky (kvalitativní výzkum). V rámci metodologického konceptuálního rámce je tedy nejprve určeno, co a jak se poznává. S tím v souladu musí být vybrána metodika, neboli soubor metod, které ukazují metodologickou cestu, tj. způsob poznávání, jímž se od určitého výchozího stavu dospěje organizovaně ke stavu výslednému. Soubor metod musí obsahovat uspořádaný komplex pravidel, která určí všechny operačních postupy konkrétního výzkumu. Rozeznáváme proto metody přístupu, metody sběru dat, metody analýzy dat, přičemž metody přístupu jsou nadřazeny metodám práce s daty. Uvedená idea je základním metodologickým propojením všech kapitol. Hlavními spojnicemi učebnice tedy jsou obecnosti populačních (sociálních) výzkumů ve specifické vědecké praxi NZO. Proto je možno nalézt v učebnici kontinuitu metodologie vědy od dob zakladatelů sociálního výzkumu (pozitivistické přístupy, kvantitativní výzkum), přes dnes již běžně užívaný kvalitativní výzkum až po úplně nejnovější trendy (smíšený výzkum, systematická review).

9

Každý ze čtyř uvedených typů výzkumu má v kapitole za ním následující uveden příklad takového výzkumu. Takový přístup by mohl studentům v nelehké vědní oblasti, jako je metodologie sociálních věd, pomoci se orientovat. Celý kolektiv autorů si zasluhuje hluboké poděkování za odvedenou několikaletou práci. Jejich zapálení pro vědu a výzkum je z uvedených textů zřejmé. Přeji si, aby čtenáře této učebnice také pro vědu zapálili, nebo alespoň je od ní neodradili. Kateřina Ivanová

10

Citace kapitol Kapitola č. 1 - Ivanová, K. (2015). Metodologická východiska, typy výzkumů a etické zásady výzkumné práce v nelékařských zdravotnických oborech. In Vévodová, Š., Ivanová, K., a kol. Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese. Olomouc: Vyd. UP, s. 11–46. ISBN 978-80-244-4770-4. Kapitola č. 2 - Vévodová, Š., & Vévoda, J. (2015) Metodologie kvantitativního výzkumu. In Vévodová, Š., Ivanová, K., a kol. Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese. Olomouc: Vyd. UP, s. 47–86. ISBN 978-80-244-4770-4. Kapitola č. 3 - Vévodová, Š., & Vévoda, J. (2015) Ukázka aplikace kvantitativního výzkumu. In Vévodová, Š., Ivanová, K., a kol. Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese. Olomouc: Vyd. UP, s. 88–99. ISBN 978-80-244-4770-4. Kapitola č. 4 - Juríčková, L., & Ivanová, K. (2015). Metodologie kvalitativního výzkumu. In Vévodová, Š., Ivanová, K., a kol. Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese. Olomouc: Vyd. UP, s. 100–118. ISBN 978-80-244-4770-4. Kapitola č. 5 - Juríčková, L. (2015). Ukázka aplikace kvalitativního výzkumu. In Vévodová, Š., Ivanová, K., a kol. Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese. Olomouc: Vyd. UP, s. 119–133. ISBN 978-80-244-4770-4. Kapitola č. 6 - Olecká, I., & Ivanová, K. (2015) Metodologie smíšeného výzkumu. In Vévodová, Š., Ivanová, K., a kol. Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese. Olomouc: Vyd. UP, s. 134–152. ISBN 978-80-244-4770-4. Kapitola č. 7 - Ivanová, K., & Olecká, I. (2015) Metodologie smíšeného výzkumu. In Vévodová, Š., Ivanová, K., a kol. Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese. Olomouc: Vyd. UP, s. 153–169. ISBN 978-80-244-4770-4. Kapitola č. 8 - Tučková, D., & Klugar, M. (2015) Metodologie sekundárního výzkumu. In Vévodová, Š., Ivanová, K., a kol. Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese. Olomouc: Vyd. UP, s. 170–195. ISBN 978-80-244-4770-4. Kapitola č. 9 Klugar, M., Tučková, D., a kol. (2015) Ukázka protokolu systematického review. In Vévodová, Š., Ivanová, K., a kol. Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese. Olomouc: Vyd. UP, s. 196–212. ISBN 978-80-244-4770-4.

1

1

Metodologická východiska, typy výzkumů a etické zásady výzkumné práce v nelékařských zdravotnických oborech

Kateřina Ivanová __________________________

Cíle

• vysvětlit podstatu metodologického myšlení před zahájením vědecké a výzkumné práce • vysvětlit význam vědeckých pojmů a terminologie vědeckých oborů • seznámit s obecnými metodami výzkumné práce v nelékařských zdravotnických oborech • objasnit odlišnost vědeckých a výzkumných postupů ve vztahu k výzkumnému paradigmatu • rozlišit typy biomedicínských, populačních výzkumů a výzkumů ve zdravotnickém managementu • seznámit s etickými principy v oblasti publikování výzkumných výsledků • seznámit s etickými principy v oblasti výzkumu s lidskými účastníky

12

Stručný přehled

Klíčová slova

Metodologie vědy je obtížnou disciplínou se specifickými pravidly. V kapitole jsou vybrány ty informace, které jsou nezbytné pro provedení výzkumu v oblasti nelékařských zdravotnických oborů. Jsou zde vysvětleny základní pojmy, vztahující se k validnímu uchopení výzkumného problému, s ohledem na zvolené výzkumného paradigmatu, které předurčuje kvantitativní nebo kvalitativní typ výzkumu. Je objasněn význam teorie jako cíle vědeckého bádání i význam teoretických konceptů pro stanovování vědeckého problému a následně výzkumného procesu, opět s ohledem na kvantitativní, či kvalitativní typ výzkumu. Popsány jsou obecné metody výzkumu, které jsou využitelné v každém typu výzkumu, dále metody vztahující se k výzkumům biomedicínským, populačním, které jsou rozděleny na výzkum epidemiologický a sociologický, a ve výzkumu v oblasti zdravotnického managementu. Závěrem jsou zdůrazněny etické principy, které se v obecnosti zabývají vědeckou prací s literaturou a získanými daty a specificky výzkumem s lidskými účastníky. Je poukázáno na nutnost vytvoření informovaného souhlasu, na nutnost schválení navrženého výzkumného procesu etickou komisí i na nutnost zvýšených etických opatření při zkoumání zranitelných skupin obyvatelstva.

• • • • • • • • • • •

metodologie metoda vědecká teorie vědecká terminologie paradigma pozitivistická procedura interpretativní procedura vědecký problém výzkumný proces základní výzkum aplikovaný výzkum

• • • • • • • • • •

aplikovaný výzkum klinický výzkum populační výzkum manažerský výzkum etika výzkumu, publikační etika Listina lidských práv Úmluva o biomedicíně etické komise informovaný souhlas

13


1.1 Metodologická východiska výzkumů v nelékařských zdravotnických oborech Metodologie vědy je jednou z nejtěžších disciplín, a to jak v obecném pojetí, tak v každém vědním oboru. Metodologie je souhrnem metod určité vědy, nauka o metodách, teorie metod, která je v širším pojetí totožná s teorií vědy. V metodologii jsou vědecké metody rozebírány především s ohledem na to, jak jsou používány k dosahování vědeckých a teoretických cílů. Jinými slovy metodologií rozumíme obecnou teorii, popisující principy metod používaných v rámci určité vědní oblasti. Metody jsou prostředky poznání. Metodou pak rozumíme pravidla vymezující možné operace vedoucí od určitých počátečních podmínek k žádanému výsledku. (Loučková, 2010) Původní řecký název methoda znamená cesta za něčím. „Volbu metod určuje vždy předmět výzkumu“ (Kováříček, Krejčí & Krejčová, 1995, s. 14). Vedle obecné metody výzkumu a základní metody adekvátní našemu předmětu, tzv. metody přístupu, jsou následně ve výzkumu aplikovány další metody, které někteří autoři nazývají technikami: metody sběru dat, metody analýzy dat. Metoda přístupu znamená vědecký postup, umožňující získávání poznatků. Je to souhrn zvláštních pravidel, kterými je nutno se v procesu vědeckého zkoumání řídit, aby byly získány potřebné poznatky. První představu o výběru metod, podle kterých je možno zadaný problém řešit, poskytne rešeršní práce, kterou zahájíme po první formulaci zkoumaného problému a jeho popisu, po orientačním stanovení cíle zkoumání a po jeho operacionalizaci na klíčová slova. Studium literatury dává představu o metodách, které byly dosud použity při řešení obdobného úkolu. Při výběru vhodných metod zkoumání hraje důležitou roli druh informací, které potřebujeme k poznání určitého jevu a tím k objasnění a vysvětlení popsaného problému, pracnost jejich získávání a technické možnosti zpracování. Z hlediska studenta hraje důležitou roli jeho schopnost zvládnout zadaný úkol a čas, který má ke zpracování práce. (Ivanová, 2004) Na dělení metod není „ve vědě o vědě“ jednotný názor. Názory vycházejí z odlišných paradigmat vědeckých disciplín. Řecky paradeigma znamená vzor, možná lépe perspektivu pohledu. Metodologicky to znamená vzor pro provedení určitého výzkumného přístupu, tedy pro použití určité metody nebo návod, podle kterého má být provedena nějaká analýza. Je to pojem zavedený Kuhnem do teorie vědy a dějin vědy (1997). Paradigma stojí ve struktuře vědní disciplíny na nejvyšším stupni abstraktnosti a všeobecnosti, je základní integrační složkou. Paradigmatická odlišnost vědeckých disciplín je důvodem, proč v této kapitole

14


bude hovořeno o metodách obecně, tj. o metodách použitelných pro kvantitativní i kvalitativní výzkum. Konkrétní metody přístupu jsou popsány podle typů výzkumů v nelékařských vědních oborech v dalších kapitolách. Metody přístupu implikují (tj. zahrnují v sobě nebo také nevyjádřeně obsahují) metody sběru dat a společně tyto typy metod určují výběr metod analýzy dat. Zjednodušeně je možno říci, že metodologie je způsob, jak se poznává a myslí a sestává ze škály metod. Metoda přístupu je způsob, který uceleně určuje, jak získávat a zpracovávat poznatky. Metodika je procesem průběhu konkrétního výzkumu, neboli pracovní postup. Metodiku někteří autoři nazývají „design výzkumu“. Přehled obecných metod vhodných pro nelékařské obory (Kerlinger, 1972; Knapp, 1980; Možný & Rabušic, 1989; Polit & Hungler, 1993; Komenda, 1995; Ferjenčík, 2000; Holzbachová, 2000; Greenhalgh, 2001; Žiaková, 2003; Ivanová, 2004; Fajkus, 2005): Metoda komparace (srovnávání) – je nejjednodušší metodou, která umožňuje, poznat v čem se zkoumaný jev liší od jiných, nebo v čem se shoduje. Metoda deskriptivní (popis) – spočívá v pouhém popisu skutečnosti v kvantitativní (např. procenta výskytu) či kvalitativní (slovní) podobě, a to včetně vyjádření míry souvislosti mezi jevy. Metoda experimentální – může být definována jako pokus sloužící k prověření vlivu jedné nebo více proměnných na ostatní proměnné v rámci uměle vytvořených podmínek. Má široké využití v přírodních vědách a provádí se především v laboratorních podmínkách. Používá se však také v sociálních a behaviorálních vědách, zejména v psychologii. Metoda měření – metodologicky souvisí s experimentováním. Měření můžeme chápat v kontextu (a) Fyzikálního měření, kde měření vždy zahrnuje tři specifické prvky: objekt nebo spíše biologický systém; porovnatelná vlastnost tohoto systému, jejíž „hodnoty“ budou tímto měřením vymezeny; a přístroj, pomocí něhož bude měření provedeno. O měření můžeme mluvit jedině tehdy, je-li výsledkem nějaké metrické číslo, spojující tyto tři složky. Nedospějeme-li k takovému číslu, jedná se experiment nebo jen pozorování. (b) V kontextu mimofyzikálního měření, kde jsou měřícími nástroji obvykle dopředu připravené stupnice, které předkládáme dotazovaným osobám nebo které jsou využity při známkování a bodování. Vlastní měření dělá buď zkoumaná osoba sama, nebo

15


pozorovatel, má řadu speciálně psychických momentů, jako jsou způsobilost k měření (objektivnost pozorovatele nebo schopnost odhadnout úroveň znaku u dotazované osoby), pochopení instrukcí aj. V nejširším slova smyslu lze tento typ měření považovat za klasifikaci objektů nebo událostí, při níž je každé vymezené třídě dán určitý znak (číslice, písmeno, slovo atd.). Metoda abstrakce – je důležitým prostředkem myšlení, který umožňuje vyčlenit z celistvé, spojené a nerozlišené reality některou její část, vlastnost, vztah, proces apod. Výsledkem abstrahování jsou pojmy a kategorie jako vyobrazení jednotlivých jevů, předmětů, vlastností, vztahů, procesů apod. Abstrakce je východiskem pro komparaci, zobecnění apod. Opakem abstrakce je metoda generalizace (zobecnění), což je myšlenkový proces, ve kterém přecházíme od jedinečného, zvláštního k obecnému, od méně obecného k obecnějšímu. Má-li toto zobecnění být pravdivé, musí přechod od jedinečného k obecnému korespondovat se skutečností. Vědecké zobecnění vyžaduje generalizaci vlastností podstatných, zákonitých, platných pro obecné. Metoda indukce – je myšlenkový nástroj, který umožňuje v procesu indukování postupovat od jedinečných jevů k obecným poznatkům. Indukce je úplná, jestliže postup k obecnému poznatku byl odvozen ze všech jevů dané množiny (souborů, celků), prozkoumáním každého jedinečného jevu. Taková indukce je uplatnitelná pouze v případě, že celek má konečný přehledný a poznaný počet prvků. Většinou se však při indukci postupuje vyvozováním poznatků nikoliv ze všech jevů celku, ale pouze z části těchto celků, pak mluvíme o neúplné indukci. Závěry z neúplné indukce neplynou jednoznačně, ale pouze pravděpodobně. Postup indukce je spojen s postupem dedukce, který spočívá v tom, že vyvozuje z obecného poznatku jednotlivé jevy. Metoda analýzy – je proces poznání, který myšlenkově rozčleňuje celistvou skutečnost na její části, elementy, vlastnosti, relace a procesy. Je spojena s metodou syntézy, ve které na základě určitého vědecky stanoveného kritéria vytváříme celistvou představu o zkoumaných jevech. Syntéza nám umožňuje odhalit strukturu, vzájemné procesy a vztahy a tím celkovou povahu jevu. Syntéza nemůže být prostá skladba části, ale vědecké poznání celku. Metoda analogie – je myšlenková operace, při které na základě znalosti vlastností, relací a procesů jednoho jevu a na základě podobnosti jiného jevu s tímto jevem, usuzujeme o vlastnostech zkoumaného jevu. Je to tedy pravděpodobný úsudek o shodě i jiných vlastností než těch, které byly zjištěny na základě skutečné shody. Analogie umožňuje pochopit to, co není známo, pomocí známého,

16


ale toto nemůže být považováno za vědecky dokázané, ale pouze za hypotézu, za pravděpodobné. Metoda analogie se běžně využívá při vysvětlování patogeneze choroby u člověka pomocí poznatků z vyšetření zvířat, u kterých byla choroba vyvolána pokusně. Metoda historická – spočívá v tom, že daný předmět je systematicky sledován v jeho vývoji. Neznamená však jenom popis zkoumaného jevu. Při její aplikaci se snaží vědec také objevit a postihnout základní tendence vývoje jevu. Příbuzná je metoda historickosrovnávací, která předpokládá srovnání předmětů a dějů téhož rodu, které se ale nacházejí na různých stupních svého vývoje. Používá se zejména na počátku vědeckého poznávání, kdy o poznávaném předmětu máme málo informací a můžeme se o jeho vlastnostech pouze dohadovat na základě srovnání s jinými podobnými jevy. Metaanalýza – je metoda používaná ve všech vědách. Jedná se o porovnávání, vyhodnocování a integraci všech relevantních výzkumných výsledků publikovaných o určitém tématu nebo problematice. Metoda scientometrická – je metoda zaměřená na měření stavu, vlastností a trendů vývoje určité vědecké disciplíny nebo určité části vědecké produkce. Souží k zhodnocení vědy samotné. Problém využití metod je nejen v jejich správném výběru a vhodném kombinování (jen ojediněle je používána jen jedna metoda), ale i v tom, že „výzkum ve svém vztahu k vědění je komplikovaných procesem. Ve výzkumu jednáme tak, jak si přejeme něco zkoumat a získat o tom znalosti. Přitom si uvědomujeme, že sám proces vedení výzkumu ovlivňuje to, co je zkoumáno. Proto důvody, které podkládáme nalezeným skutečnostem a vyhledanému řádu, jsou tvořeny jak důvody samotnými, tak interpretacemi na nich závislými. Odtud vyrůstá problém metod ve výzkumu a jejich použití, neboť všechny metody zkoumání a zdůvodňování skutečnosti jsou limitovány, jsou kompromisní a závislé.“(Loučková, 2002, s. 14)

Vědecké teorie, pojmy a terminologie Základním cílem vědy je teorie. Řečeno méně zašifrovaně, základním cílem vědy je nalézt obecná vysvětlení přirozených jevů. Taková všeobecná vysvětlení se nazývají teorie. „Teorie je soubor vzájemně souvisejících konstruktů (pojmů), definic a tvrzení, který představuje systematický pohled na jevy tím, že

17


specifikuje vztahy mezi proměnnými, s cílem vysvětlit a předpovědět tyto jevy.“ (Kerlinger, 1972, s. 25) Vědecká teorie je zevšeobecňujícím vysvětlením, které překračuje bezprostřední smyslovou zkušenost a umožňuje lidem formulovat a následně využívat všeobecně platné zákonitosti a principy. Teorie vysvětlují omezeným počtem výroků (někdy i jedinou větou nebo matematickou rovnicí) často nesmírnou rozmanitost a zdánlivou chaotičnost velkého počtu jevů. Vědecká teorie by měla být jednoduchá a úsporná, tj. aby malým počtem výroků dokázala vysvětlit poměrně velké množství jevů a okolností, překvapivě není dobrou teorií ta, která vysvětluje jevy složitým, zdlouhavým a často nesrozumitelným způsobem. Zároveň by teorie měla být vnitřně konzistentní, to znamená, že pokud je tvořena řadou výroků a tvrzení, měly by tyto výroky tvořit vnitřně si neprotiřečící systém. Ve výčtu vlastností, kterými by se měla honosit dobrá teorie je více, patří k nim síla, přesnost a zejména testovatelnost – tj. ověřitelnost. Vědecká teorie tak organizuje a uspořádává empirické poznání. To je první základní funkce teorie. Díky této funkci nevnímáme nově přijímané údaje (data) jako izolované a vzájemně nesouvisející elementy reality, ale víceméně je vkládáme do již připravených struktur našeho poznání a představ o této realitě. Vědecká teorie tím, že nabízí zevšeobecňující vysvětlení, usměrňuje též další zaměření a charakter následujících vědeckých bádání. (Kerlinger, 1972; Možný & Rabušic, 1998; Ferjenčík, 2000) Kvantitativní výzkum teorie ověřuje a rozšiřuje, kvalitativní vytváří. Znamená to, že v kvantitativním výzkumu před tvorbou teoretické hypotézy (tj. na základě orientačního cíle a jeho operacionalizace na klíčová slova) je nutno prostudovat všechny dostupné vědecké teorie, týkající se daného jevu. (Hubík, 2006) V kvalitativním výzkumu existují dva přístupy. První říká, že hlubokému porozumění sociální reality brání jakékoliv studium literatury před výzkumným procesem, druhý trvá na stanovení teoretických rámců konceptů, tj. soustavy vědeckých pojmů a termínů (z anglického slova concept – pojem, obecná představa, pojetí) stanoveného problému před výzkumným procesem. Je tedy možno shrnout, že ve vztahu k teorii máme tři typy výzkumných studií (Punch, 2008): • výzkumná studie má předem určený teoretický konceptuální rámec. Tento vztah je typický pro kvantitativní výzkum, procesem je ověřování – verifikace – určité teorie, • teoretický konceptuální rámec je považován pouze za počáteční verzi či aproximaci, která bude modifikována v průběhu studie. Tento vztah je jed-

18


ním ze dvou možných pro kvalitativní výzkum. Konceptuální teoretický rámec je potom nutné uvést ve výzkumném procesu ve chvíli, kdy tento rámec prezentuje významy pro další zkoumání. Tento vztah je možno použít při smíšeném výzkumu, • teoretický konceptuální rámec je vytvořen teprve během studie. Tento typ tzv. rozvíjející se studie je možno využít pouze v kvalitativním výzkumu. Každý vědní obor má své teorie (jinak by to nebyl vědní obor) a každý typ teorie se skládá z jednotlivých vědeckých pojmů, charakteristických pro ten který vědní obor. Obecně je možno pojem definovat jako elementární formu odrazu určité části skutečnosti v myšlení. Je to potencionální význam jazykových výrazů, které objektivně (na rozdíl od představ) umožňují identifikovat objekty (v nejširším slova smyslu). Pojem je možno chápat i jako myšlenku zobecňující předměty podle některého znaku. (Možný & Rabušic, 1998) Vědecký pojem je významový útvar, který je pokud možno přesně a jasně definován a při jehož definici dodržujeme určité zásady stanovené paradigmatem vědeckého oboru, v němž zkoumáme. Pomocí vědeckých pojmů poznáváme podstatu jevů a procesů. Vědecké pojmy vznikají v průběhu poznávacího procesu, jsou shrnutím jeho výsledků. Nejsou proto statické ani konečné, neustále se vyvíjí k adekvátnějšímu odrazu skutečnosti. Ve společenských a behaviorálních vědách vědecké pojmy mohou být neostré, to znamená takové, že neumožňuje přesně rozhodnout, který prvek označované třídy do ní patří a který nikoliv. Neostrý pojem neumožňuje přesně určit jeho smysl. (Ferjenčík, 2000) Někteří autoři vědecké pojmy nazývají termíny, podle nich je termín pojmenování určitého pojmu v soustavě daného vědního oboru. Podle jiných je termín jazykový výraz, jenž přesně a jednoznačně fixuje a označuje vědeckou skutečnost, zejména pak takovou, pro niž v přirozeném jazyce chybějí odpovídající názvy. Termíny (nebo také odborné názvy) se dostávají do jazyka různými způsoby (Možný & Rabušic, 1989) : (a) vznikají spontánně právě tak, jako všechna slova v přirozeném jazyce; (b) vytvářejí se při překladech cizí odborné literatury; (c) organizovanou kolektivní činnosti různých terminologických konferencí; (d) je nazván podle autora; (e) vědec na základě svého zkoumání pojmenuje určitý jev svým termínem. Soustava termínů daného vědního oboru se nazývá terminologií toho oboru. Společenské a behaviorální vědy využívají více přirozeného jazyka než vědy přírodovědné nebo technické, z čehož pro ně plynou určité nesnáze. Pro mnoho

19


sociálních nebo psychologických skutečností používají vědci slova, která v přirozeném jazyku existují, ale ve vědě mají jiný význam. Jako příklad uvádím: kultura, kontrola, sebeobslužnost aj. Nové vědecké termíny do jazyka zavádíme pomocí definic. Například: Interakce – ve všech vědách označuje vzájemné působení dvou nebo více činitelů; specifické významy jí dále přikládá fyzika, farmakologie, chemie, psychologie, sociologie a ošetřovatelství. Každá věda má svou odbornou terminologii. Někdy se může stát, že si dva vědci z jiného oboru neporozumí, i když hovoří o stejném problému. ((Možný & Rabušic, 1998; Ferjenčík, 2000; Ivanová, 2004)

Vědecký a výzkumný proces Vědecký proces je přímo závislý na paradigmatu vědního oboru. Paradigma určuje základní směr procesního myšlení. Co ale s obory, které jsou multiparadigmatické? Mezi takové patří ošetřovatelství, zdravotnický management, porodní asistence… tedy ty, které nezkoumají v rámci přírodních věd, které jsou monoparadigmatické, ale i v rámci sociologie, psychologie, managementu a pedagogiky – tedy sociálních a humanitních věd. Výběr metodologie výzkumu (průzkumu, šetření, zkoumání) vždy závisí na formulování vědeckého problému, neboli adekvátní vytýčení výzkumného problému je začátkem každého vědeckého procesu a jednou z nejdůležitějších částí výzkumu. Podle něj potom volíme i paradigma, tedy činíme zásadní výběr metodologie výzkumu, zda bude kvantitativní či kvalitativní. Na začátku tohoto procesu je nutno si uvědomit, že tento zásadní výběr znamená i zásadní, troufale řečeno i protikladné, způsoby myšlení o tom, jak „funguje svět“ tedy jaké jsou nejvšeobecnější zákonitosti vývoje a bytí. Nauka o bytí se nazývá ontologie. Dvě zásadní ontologická východiska provázejí každé zkoumání sociální reality, i když je možno pracovat s oběma najednou (viz kapitola o smíšeném výzkumu). Prvním ontologickým východiskem je realismus, který vidí bytí světa jako vnější, na individuální vůli nezávislou skutečnost, která v sobě obsahuje strukturu a řád. Realismus předpokládá, že skutečnost a priori (tj. nezávisle) existuje. Cílem je vysvětlení této reality. Výzkumník je chápán jako někdo, kdo nezávisle na svém postoji a myšlení hledá teorii, která takovou skutečnost popíše a vysvětlí jako kauzální sled příčin a důsledků. Druhým ontologickým východiskem je nominalismus, který usiluje o pochopení dané skutečnosti. Předpokládá,

20


že lidé sami vytvářejí sociální realitu na základě svých zkušeností a v průběhu svého bytí přidělují věcem, jevům a lidem kolem sebe význam a smysl. Cílem nominalistického výzkumu je porozumění těmto významům. (Kubátová, Znebejánek, 2008) Východisko stanovuje perspektivu (vzor, paradigma). Realistické východisko vede k perspektivě systémové a nominalistické k perspektivě jednání. „Systémově teoretické a strukturalistické přístupy jsou z velké části založeny na vnější perspektivě, zatímco při perspektivách teorie jednání sociální skutečnost vysvitne spíše z vnitřního pohledu“. (Laan, 2002, s. 18) Systémová perspektiva předpokládá normativní kontrolu procesu i struktury systému. (Parsons, 1965) Systémová perspektiva je perspektivou kvantitativního výzkumu. Naplňováním vývoje moderní společnosti jsou průběžně, avšak stále silněji, slyšet názory o ztrátě významu jednotlivce s tím, že větší pozornost je věnována tomu, jaké jsou hranice, rámce, normy a hodnoty, vymezující prostor jeho aktivit. (Mucha, 2002) Perspektiva vnitřního pohledu se naopak zaobírá způsoby, jak sám jednotlivec jedná, jak vnímá a interpretuje události každodenního života, jak se snaží uchovat si vnitřní integritu a pocit důstojnosti v rolích, které jsou mu vnuceny. Perspektiva jednání je perspektivou kvalitativního výzkumu. Protiklad systémové a jednající perspektivy není zásadní jen v metodologii, ale také v celkovém chápání světa. Podle systémového paradigmatu je nutno poskytovat zdravotní péči všem, kteří ji podle vnějších norem potřebují, podle jednajícího paradigmatu jen těm, kteří ji chtějí. (Juríčková, Kliment & Ivanová, 2010) Vybraná metodologická perspektiva má své metodologické důsledky, tj. určuje způsob a proces poznávání ve výzkumném procesu. Proces poznání, vztahu objektu a subjektu poznání se nazývá gnozeologie (z řeckého slova gnosis - vědění). Gnozeologie se zabývá se problémy původu, cest, a hranic poznání. Proces poznávání (gnozeologii) v rámci již stanovené perspektivy (paradigmatu) je možno označit jako proceduru. Pojem procedura označuje složitější postup, který definuje posloupnost jednotlivých operací. Výzkumná procedura u systémové perspektivy je pozitivistická, u perspektivy jednání interpretativní. Podle Kubátové (2008) je pozitivismus založen na tvrzení, že vědecké pozorování musí vycházet z toho, co je dané, skutečné, tedy pozitivní. Výzkumník se omezuje poznání na popis a třídění faktů a jevů daných zkušeností. Interpretativismus (z anglického slova interpretation – výklad, tlumočení, překlad) je založen na postihnutí a vysvětlení vnitřních souvislostí a vztahů určitého jevu. Interpre-

21


tativismus vychází z díla Maxe Webera (Loužek, 2005; Kubátová, 2006), který trvá na tom, že lidská realita (na rozdíl od přírodních věd) je jedinečná podle toho, jaký do ní lidé vkládají smysl. Proto sociální realitu je možné poznat jen pochopením tohoto smyslu. Výzkumník se zabývá podmínkami vzniku určitého jevu, jeho vývoje, trvání a následky a objasňuje jeho hodnotovou podstatu, tj. snaží se „přeložit“ smysl jednání zkoumaných osob nebo smysl průběhu určitých jevů do vědeckého jazyka. Výzkumný proces u realistické, systémové perspektivy (paradigmatu) a pozitivistické výzkumné proceduře má tyto fáze: problém – cíl (vstupní hypotéza) – popis – predikce (předpověď, tj. vědecká hypotéza) – vysvětlení – zobecnění. Výzkumný proces u nominalistické perspektivy jednání a interpretativní výzkumné proceduře má jiné fáze: problém – výzkumná otázka – popis – porozumění – vysvětlení. Jak předcházející odstavce ukázaly, proces metodologického (vědeckého) myšlení, odvíjející se od stanoveného problému, je prvořadý proto, aby výzkumný proces byl správný a probíhal kontinuálně. Není vždycky možné, aby výzkumník (výzkumnice) formuloval svůj problém prostě, jasně a úplně. Často je s to mít dosti všeobecnou, neostrou nebo dokonce zmatenou představu o problémech. To už je dáno složitostí vědeckého výzkumu. Formulaci problému u kvantitativního výzkumu můžeme začínat otázkou CO?, u kvalitativního výzkumu otázkou PROČ?. Teprve potom hledáme způsob (proceduru), tedy odpověď na otázku JAK? KDO? KDE? Ke stanovení vědeckého problému pak pomáhá, tzv. PICO u kvantitativního výzkumu nebo PICo u kvalitativního výzkumu, které jsou popsány v kapitole Metodologie sekundárního výzkumu. Nicméně je mít neustále na mysli, že potíže při formulaci problému nemohou být důvodem k odkladu této formulace. Proces problém – perspektiva – procedura – metoda je naprosto zásadní, aby výzkumná práce měla nějakou platnost. Ve výše uvedených fázích tento proces probíhá mezi problémem a vstupní hypotézou v kvantitativním výzkumu, či mezi problémem a vědeckou otázkou ve výzkumu kvalitativním. Někdy je potřeba tento proces opakovat a upřesňovat, avšak zásadní perspektivu (paradigma)není možno v průběhu výzkumné práce měnit.

22


1.2 Typy výzkumů v nelékařských zdravotnických oborech Již seznamování s vědou v první podkapitole ukázalo, že mnohé vědní disciplíny rozdělují a používají své metody jinak. Problém je i v tom, že různé vědní obory stejné metody i různě nazývají. Například „měření“ je v některých vědách metodou přístupu (biologie, antropologie) a v jiných metodou sběru dat (sociologie, psychologie). Proto je nutno tuto kapitolu pojmout spíše jako orientační a při stanovování konkrétní metodologie výzkumu je nutno ještě vše podrobně prostudovat v literatuře. Základním obecným dělením je dělení na základní a aplikovaný výzkum. Základní výzkum je podle Zákona č. 130/2002 Sb., o podpoře výzkumu a vývoje, v platném znění teoretická nebo experimentální práce prováděná zejména za účelem získání nových vědomostí o základních principech jevů nebo pozorovatelných skutečností, která není primárně zaměřena na uplatnění nebo využití v praxi. Aplikovaný výzkum podle téhož zákona je teoretická a experimentální práce zaměřená na získání nových poznatků a dovedností pro vývoj nových nebo podstatně zdokonalených výrobků, postupů nebo služeb. Bártlová (2000) uvádí, že základní výzkum řeší otázky vznikající v průběhu rozvoje dané vědecké disciplíny. Orientuje se na řešení klíčových teoretických problémů a usiluje o odhalení vnitřní povahy jevů, o objasnění jejich příčin s cílem obohatit dosavadní vědění. Aplikovaný výzkum naopak vzniká z potřeby řešit praktické problémy. Může být také zaměřen na získání informací o problémovém jevu, dotýkajícího se bezprostředně praxe. Při aplikovaném výzkumu jde o praktické využití teoretických výsledků. Hledá také cesty, jak využít vědecké poznatky, získané v základním výzkumu. Mnohotvárná současnost však způsobuje, že u mnohých výzkumů nelze rozlišit, zda se jedná o výzkum základní nebo aplikovaný. Pro biomedicínský výzkum je důležitá orientace v pojmech korelace, kauzalita a determinismus. Korelace znamená souvztažnost (asociaci), neboli vztah, který existuje, ale neznáme ani jeho sílu, ani jeho směr. Kauzalita znamená příčinnost, neboli vztah, kdy je už zřejmé, která příčina konstituuje určitou událost a kolik událostí a v jakém sledu vytváří následek (tj. určitý účinek). Determinace potom znamená, že mezi určitými jevy se vyskytuje kauzální vztah za všech okolností.

23


Biomedicínský a klinický výzkum Biomedicínský výzkum se definuje jako specializovaná tvořivá odborná vědecká činnost, která je zaměřená na získávání všeobecně platných poznatků o struktuře a funkcích lidského organizmu ve zdraví, nemoci i v závislosti na podmínkách životního prostředí. Na biomedicínském výzkumu se zúčastňuje více oborů biologických a medicínských věd. Slouží k objasnění zákonitostí vzniku, vývoje, vlastností a podmínek existence člověka jako biologického jedince. Helsinská deklarace (2013) třídí výzkumy v lékařství a biomedicíně na neléčebný (neterapeutický) biomedicínský výzkum zahrnující lidské účastníky, jehož zaměření koreluje s teoretickým ukotvením základního výzkumu a lékařský výzkum spojený s odbornou péčí (terapeutický výzkum), který koreluje s ukotvením aplikovaného výzkumu. Terapeutický výzkum studuje nové diagnostické, preventivní nebo léčebné metody, které se odlišují od standardní medicínské praxe, a předpokládá konkrétní prospěch pro zúčastněného pacienta, tj. výzkum, který umožňuje záchranu života, návrat zdraví nebo zmírnění utrpení zkoumané osoby. Zde se připouští určité riziko pro zkoumané osoby při používání nových metod. Ale i rozlišení mezi terapeutickým a neterapeutickým výzkumem je dnes velmi problematické. Výzkum neterapeutický se orientuje na získávání nových poznatků, resp. vývoj nových diagnostických a léčebných metod, které mohou přinést perspektivně prospěch jiným osobám, které se na výzkumu neúčastní. Při řešení neterapeutického výzkumu jsou doporučovány Helsinskou deklarací přísnější pravidla na ochranu osob a jejich zdraví, protože se výzkumu účastní zdraví dobrovolníci. Řešitel by měl výzkum přerušit, pokud by mohlo další pokračování vést k poškození zúčastněné osoby. Nižším pojmem od biomedicínského výzkumu je výzkum klinický – který studuje zákonitosti, které přímo nebo nepřímo souvisí s problémy nemocného člověka – pacienta (řecké slovo „kliné“ znamená lůžko, postel). Klinický výzkum spojuje základní výzkum, který se v medicínských vědách dělá zejména v teoretických oborech (biologie, biofyzika, biochemie, anatomie, histologie, fyziologie, patologie) s konkrétní aplikací na té které klinice. Společným pro všechny typy klinického výzkumu je, že se provádí na člověku. Na člověku zdravém či nemocném, „tedy na subjektu“ hodnocení, jak je zkoumaný jedinec nazýván i v naší platné legislativě. (Strnadová, 2003) Klinický výzkum nejčastěji spočívá v klinickém hodnocení léků, které se provádí po předklinickém zkouše-

24


ní na zvířatech nebo v laboratorních podmínkách většinou ve čtyřech fázích: (1) Jedná se o první podání látky lidským subjektům. Studie nemá terapeutický cíl. Většinou je prováděna na zdravých dobrovolnících, ale není to pravidlem. Jde především o stanovení dávky nového léku, snášenlivosti a základních údajů pro farmakokinetiku. (2) Zjišťuje se léčebná účinnost léku, ověřuje se vhodnost zvažovaných indikací. Sleduje se případný výskyt nežádoucích účinků. (3) Fáze potvrzující účinnost a bezpečnost léčiva. Je prováděna na velkém počtu pacientů, často se jedná o mezinárodní studie. Hodnocení je většinou srovnávací, buď s placebem (neaktivní látka) nebo aktivním, v té době standardně používaným léčivem. Někdy je tato fáze tzv. zaslepená. Při jednoduchém zaslepení pacient neví, kterou ze srovnávaných látek dostává. Při dvojitém zaslepení to neví pacient ani lékař, aby se předešlo jakémukoliv ovlivňování výsledků studie. Tato fáze klinického hodnocení je podkladem pro registraci nového léku. (4) Fáze následuje po registraci léčiva. Výrobce musí zajistit sledování svého léčiva při používání v široké klinické praxi včetně nežádoucích účinků. Patři sem i studie, které nebyly nutné pro registraci, ale jsou důležité pro optimalizaci použití. (Strnadová, 2003) Klinické hodnocení by se mělo provádět podle platné legislativy, mezinárodních směrnic, etických kodexů a doporučení tzv. správné klinické praxe. Před zahájením klinického hodnocení musí být připravena všechna nutná dokumentace. Klíčovým dokumentem klinického hodnocení je tzv. protokol, což je návod jak studii provádět. Tzv. záznamové listy (Case report form) jsou formuláře, do kterých zkoušející zaznamenává údaje o subjektu hodnocení. Nezbytný je souhrn informací o hodnoceném léčivu (Investigator Brochure). Pro subjekty hodnocení je připravena informace pro pacienta a formulář informovaného souhlasu. Musí být zajištěno pojištění subjektů hodnocení. Jsou vybrána klinická pracoviště, kde bude výzkum probíhat, včetně návrhu smluvního zajištění. Na základě zmiňovaných dokumentů a dalších údajů se k provádění klinického hodnocení vyjadřuje Státní ústav pro kontrolu léčiv (SÚKL). Jeho schvalovací řízení, kde je posuzována vědecká významnost, bezpečnost atd., trvá dva měsíce. Dále musí být klinické hodnocení posouzeno etickou komisí (multicentrickou a lokální). Ta zváží studii z hlediska přínosu pro pacienta, zajištění jeho práv a dalších etických aspektů. Pro biologii a mikrobiologii, ale i další medicínské obory, které vycházejí z metodologie přírodních věd, je ve výzkumu typickou metodou experiment. Experimentování je pozorování nebo měření konané za podmínek kontrolovaných

25


výzkumným pracovníkem (latinské slovo experimentum znamená pokus). Experiment využívá nejčastěji dva postupy: (1) Na objekt působíme změnou některé z vnějších podmínek nebo nějakým novým faktorem (např. krev zředíme vodným roztokem NaCl a pod mikroskopem pozorujeme tvar krvinek a hodnotíme změnu); (2) Zevní podmínky zůstávají nezměněny, mění se určitá vlastnost objektu (např. stejným ozáření starých a mladých myší se zjistilo, zda a jak se mění citlivost organismu k záření s věkem). Experimentální řešení problému se skládá z vlastního pokusu a pokusu kontrolního, který probíhá zpravidla souběžně s vlastním pokusem. Kontrolní (slepý) pokus se liší od vlastního pokusu tím, že na pokusný objekt (soubor objektů) nepůsobíme faktorem, jehož účinek chceme zjistit vlastním pokusem. Smyslem kontrolního pokusu je tedy vyloučit studovaný faktor z účinku na pokusný objekt a zachovat všechny ostatní podmínky stejné jako u vlastního pokusu. Ze srovnání výsledků vlastního pokusu s výsledkem kontroly (může jich být i několik variant) můžeme teprve vyvodit správný závěr. Experimentování bez kontrolních pokusů je metodologicky nepřípustné, protože znemožňuje vysvětlení experimentálních výsledků. Pokus s kontrolou se nazývá kontrolovaný pokus. Je nejdůležitější metodou všech přírodovědných oborů v biomedicínském výzkumu. (Hejtmánek, 1998) Komenda (1999, s. 18) dělí pokusy (experimenty) výzkumy ve zdravotnickém výzkumu na: (1) práci na zvířatech; (2) pokusy na explantátech a tkáňových kulturách; (3) lékařské pokusy na lidském organismu či klinické pokusy, které definuje jako první aplikaci nové procedury, metody či terapie na nemocném, s cílem jeho léčení, které mohou mít tuto podobu: Kazuistiky (nejstarší forma klinického výzkumu – její podstatou je pozorování a popis jednotlivých případů onemocnění a v ošetřovatelství osob s onemocněním); Klinické studie – morfologické, funkční, metabolické a imunologické se spíše soustřeďují na patologické děje než na osobu nemocného a mohou mít charakter invazivní (biopsie, punkce) nebo neinvazivní (poklep, poslech, rtg, sonografie, termografie, radioizotopická vyšetření, CT, nukleární magnetická rezonance aj.);

26


Klinické pokusy – jejich podstatou je aktivní zásah do organismu nemocného s cílem získat potřebné údaje o funkci organismu. Patří sem např. i ergometrická vyšetření řady funkcí (EKG, složení vydechovaných plynů, srdeční frekvence, krevní tlak) po dávkované tělesné zátěži; Kontrolované klinické pokusy – představují komplex dílčích pokusů konaných na jedinci v rámci předem připraveného pokusného plánu, jehož součástí je i sestavení pokusných a kontrolních skupin subjektů. Cílem je pak získat dostatečně spolehlivé (kontrolováno statisticky) závěry o platnosti hypotéz předem formulovaných. Klinický pokus se koná za předem stanovených podmínek použitím technik náhodného výběru při sestavování výzkumných souborů, které zaručí reprezentativnost výsledků, jejich reprodukovatelnost a přenos na populace, z nichž byly použité soubory reprezentativně vybrány. Součástí experimentálního plánu je i volba metod následné statistické analýzy získaných dat; Interklinické studie – jsou klinické pokusy, jejichž měřítko přesahuje možnosti a kapacity jednoho zdravotnického zařízení. Klade mimořádné nároky na organizaci, které musí garantovat udržení standardu ve všech spolupracujících institucích. Interklinické studie bývají organizovány pro zajištění realizace prospektivních (do budoucna zaměřených) a longitudinálních (dlouhodobých) studií, kde se dá čekat velký úbytek probandů z původní kohorty subjektů, s níž byla studie započata. O experimentu je nutno vést přesnou dokumentaci, která by měla obsahovat tyto informace a materiály (Žiaková, 2003, s. 224–225): (a) přesnou formulaci vědecké hypotézy a z ní vyvozené hlavní empirické hypotézy a případně i pracovní hypotézy; (b) identifikaci nezávisle proměnných; (c) popis výběru vzorku (nebo subjektů nebo také jak se říká osobám v klinickém výzkumu – probandů); (d) identifikaci závisle proměnné a způsoby jejího měření; (e) typ zvoleného experimentálního plánu, včetně informací o všech kontrolních technikách i způsobu statistického zpracování; (f) zápis okolností průběhu experimentu; (g) souhrn tabulek a grafů, konstatování výsledků a jejich vztahů k stanoveným hypotézám; (h) kompletní souhrn všech záznamů měření a protokolů.

Populační výzkum Populační výzkum zkoumá vzorek určité populace. Může být buď epidemiologického, sociologického nebo smíšeného charakteru. Epidemiologický výzkum studuje rozložení (distribuci) nemoci v lidské populaci a příčiny (determinanty)

27


frekvence nemoci. Sociologický výzkum se zabývá studiem povahy současného světa, analyzuje předchozí formy společnosti a hlavní vývojové trendy. Epidemiologie je medicínským vědním oborem, zabývajícím se zákonitostmi hromadného výskytu chorob, a faktory, které tyto zákonitosti ovlivňují. Slovo epidemiologie (z řeckého slova epidémios – mezi lidem rozšířený a logos – nauka, slovo) doslova znamená nauku zkoumající, co je mezi lidem rozšířené. Šlachtová (2005) uvádí základní dělení epidemiologie na oblast infekčních a neinfekčních chorob. Epidemiologie neinfekčních chorob se potom dělí na (a) environmentální epidemiologii, která se zabývá vlivy vnějšího prostředí, ale i sociálními jevy, resp. sociálními problémy, např. epidemie zločinnosti, sebevražd a na (b) sociální epidemiologii, která analyzuje vztahy sociálních a kulturních faktorů k určitým chorobám. Šlachtová (2005, s. 13) uvádí, že obor sociální epidemiologie hraničí se sociologií medicíny, sociálním lékařstvím, sociální hygienou a preventivní medicínou. Tyto obory se často vzájemně překrývají. Jednotlivé typy epidemiologických studií mohou být rozděleny podle způsobu zkoumání (Janout, 1998): Deskriptivní studie (popisné) – jejich úkolem je popis charakteru nemoci a vytvoření základu pro formulaci hypotéz. Obvykle mají povahu informačního vstupu. Sem patří studie zaměřené na skupiny osob (nazývané také studie ekologické – tedy zkoumající vztahy organismů k vnějšímu prostředí a vztahy organismů navzájem) tzv. studie korelační a studie zaměřené na jednotlivce tzv. kazuistiky nebo popisy sérií případů se stejným onemocněním a průřezové studie. Analytické studie (rozborové) – jejichž úkolem je pomocí experimentu nebo klinického pokusu určit studované riziko nebo zjistit účinnost léčby nebo sledovat frekvence rizikového faktoru (expozice) na základě pozorování (observace) nebo zásahu (intervence). Do observačních řadíme studie případů a kontrol a kohortové studie. Do intervenčních randomizované (tj. s kontrolní skupinou vytvořenou podle přísných statistických kritérií) klinické pokusy, které jsou v hierarchii důkazů pro praktickou medicínu postaveny z primárního výzkumu na nejvyšší místo. Epidemiologické studie mohou být také rozděleny podle toho, jak probíhá statistické měření asociace mezi určitým znakem A (potenciálně kauzálním činitelem) a znakem B (nemocí, obecně následkem jevu) na dva základní typy studia vztahů (Žáček, 1966; Gladkij & Koldová, 2005; Ivanová, 2014):

28


Prospektivní metoda – metoda postupuje od příčiny k následku. Průběh začíná výběrem souboru osob se znakem, tj. potencionálně kauzálním faktoriálem (A) a skupin je označena jako soubor příznakový, studovaný. Druhý soubor tvoří osoby stejných vlastností až na to, že nemají znak A. Skupina těchto osob je nazvána souborem bezpříznakovým, kontrolním. Oba soubory jsou sledovány po dobu nutnou k rozvoji nemoci (B). Po uplynutí doby jsou podrobeny všechny osoby v obou souborech diagnostickému vyšetření na nemoc B a podíl nemocných v každém souboru vykazuje zvlášť a oba podíly jsou srovnány. Je-li zjištěn větší podíl nemocných lidí v souboru příznakovém než kontrolním, je možno předpokládat, že existuje asociace mezi znaky A a B. Čím je rozdíl v procentech výskytu nemoci větší, tím je vztah silnější. Retrospektivní metoda – bývá zpravidla první částí ověřování hypotéz o etiologii poruchy zdraví. Při této metodě se postupuje od následku k příčině, od nemoci k faktorům, které ji determinují. Opět jsou nezbytné dva soubory, ale postup je obrácený. Příznakový soubor je tvořen výhradně osobami s funkcionálním znakem (nemocí B), kdežto soubor bezpříznakový (kontrolní) osobami bez znaku B, přičemž opět jsou soubory, pokud se týče závislých statistických znaků (věk, pohlaví, zdravotní výsledky), pokud možno stejnorodé. V další etapě anamnesticky, častěji na základě dochované dokumentace, je zjišťováno, zda osoby obou souborů přišli někdy během svého života do styku s faktoriálním činitelem (patogenním faktorem A). Je-li hypotéza o kauzálním vztahu správná, pak podíl osob, které ve své anamnéze udávají přítomnost faktoriálního znaku A bude v souboru studovaném větší než v kontrolním. Z velikosti procentuálního rozdílu je možno opět soudit na těsnost závislosti. Je nutné otestovat významnost rozdílu, ať je jakkoliv velký. Sociologie je teoreticko-empirická věda, která má dvě základní poznávací funkce, jež ji potom vnitřně strukturují: chce společenské jevy a procesy popsat pomocí vlastního metodologického vybavení (funkce empirická) a chce také, podle možností, výskyt a průběh určitých jevů vysvětlit (funkce teoretická). (Kubátová, 2006) Problém sociologie tkví v tom, že oblast jejího zkoumání – sociální jevy – jsou vždy vzájemně propojeny a zdá se, že všechno souvisí se vším. Zkoumáme tedy „přirozený společenský systém“. A není v silách žádného výzkumníka (ale ani konzumenta výzkumu) vysvětlit kompletně celý společenský systém, protože žádný není informačně uzavřený, vždy dochází k redukci sociální reality. Informačně uzavřený je takový systém, který nemůže být ovlivněn ničím zvenku bez vědomí výzkumníka. Z uvedeného vychází, že při plánování sociologické-

29


ho výzkumu je vždy nutná nejen teoretická znalost zkoumané problematiky, podrobná znalost postupů a způsobů provádění sociologického výzkumu, ale i vědomí, že zkoumaný problém je vždy jen určitým výsekem zkoumané reality. (Disman, 2002) Sociologický výzkum je hojně užíván v mnoha jiných vědách k poznání jejich společenských problémů. Hovoříme-li v kontextu sociologie o ošetřovatelství, jedná se o tak zvanou aplikovanou sociologii. Sociologie disponuje obsáhlou metodologií, jak lze provádět společenský výzkum. Používá své vlastní pojmy, které je nutno v nelékařských zdravotnických oborech důsledně vysvětlit. Metodologie sociologie je podstatná pro pochopení rozdělení výzkumů na výzkumy s normativním paradigmatem a interpretativním paradigmatem, jak o nich pojednává první podkapitola. Sociologie využívá všech obecných výzkumných metod, ale má mnoho metod speciálních, z nichž některé jsou kombinací právě metod obecných. Pro metodologické přiblížení „sociálního světa“ podle společenských věd existují tyto metody přístupu (Schneider, 1974; Singleton, Straits, Straits & McAllister, 1988; Jandourek, 2003; Giddens, 2000), z nichž pouze první dvě jsou výlučně využitelné pro kvantitativní výzkum, ostatní mohou mít využití i v kvalitativním výzkumu: Přehledová studie (survey) – dávají sice méně podrobné informace, ale umožňují jejich širší aplikaci. U přehledových studií se využívají dotazníky nebo strukturované rozhovory. Protože kladení otázek je velmi důležité, aby bylo opravdu zjišťováno to, na co se ptáme, velmi často se u větších přehledových studií doporučuje pilotní studie, které jsou součástí předvýzkumu. Velmi důležitým počinem je v tomto případě také výběr výzkumného souboru. Metoda statistická – statistika je samostatná věda, která se při aplikaci v sociologickém výzkumu stává metodou přístupu i metodou sběru, ale zejména metodou analýzy dat. Všude tam, kde se objeví kvantitativní údaje je nutno pracovat se statistickými pojmy. Statistická metoda operuje vždy s velkým počtem případů a bere v úvahu jevy a procesy tak, jak jsou dány. V sociologickém výzkumu se statistická metoda projevuje ve dvou variantách: jako vyčerpávající zjišťování (zkoumat přirozený systém ve všech jeho jevech a informačních propojeních je nemožné a proto vyčerpávající zjištění je velmi vzácné, ale zrovna v ošetřovatelství použitelné – např. když zjišťujeme mobilitu pacientů na konkrétním nepříliš rozsáhlém oddělení, máme k dispozici všechny indikátory mobility a čas i možnost získat odpovědi od všech pacientů); jako výběrové šetření, které je velmi časté a gnoseologicky velmi efektní (chceme zjistit mobilitu pacientů

30


na určité klinice v určitém časovém intervalu a tak si vybereme ke zkoumání vzorek, který určíme buď kvótním, nebo náhodným výběrem). Práce v terénu (field research) – při práci v terénu nebo zúčastněném pozorování (oba termíny jsou podle Giddense zaměnitelné) žije pracovník ve zkoumané skupině nebo komunitě a přímo se účastní komunitních aktivit. Tato metoda je vhodná na ta oddělení nemocnic, jejichž chod je jinak pro nezúčastněného výzkumníka absolutně utajen (psychiatrie, pediatrie, ARO, soudní lékařství aj.). Při takovém výzkumu je potřeba získat důvěru a spolupráci komunity. Někdy musí žít výzkumník v podmínkách, které jsou značně odlišné od jeho vlastní kultury (u nás např. longitudinální výzkum života romských rodin aj.) Terénní práce poskytuje (pokud je úspěšná) mnohem bohatší informace o sociálním životě než většina ostatních výzkumných metod. Jakmile pochopíme, jak záležitosti v dané skupině vypadají „zevnitř“, můžeme daleko lépe porozumět jejímu chování. Terénní práce představuje v podstatě jedinou metodu použitelnou v případě setkání s neznámou kulturou. To je důvod, proč je využívána zejména kulturními antropology. Metoda umožňuje výzkumníkovi větší flexibilitu než ostatní metody a ten může při výzkumu využívat různé metody sběru dat. Při terénní práci existuje větší pravděpodobnost nepředpokládaných výsledků a i fundovaný sociolog časem zjistí, že jeho představy o dané skupině byly naprosto nesprávné. Poměrně problematické je ale zevšeobecnění výsledků. Sociální experimenty – mohou být definovány jako pokus sloužící k prověření vlivu jedné nebo více proměnných na ostatní proměnné v rámci uměle vytvořených podmínek. V sociologii však naráží na mnohé překážky a proto nejsou příliš užívány, protože musí obsahovat homogenní (stejnorodé) soubory lidí, což je poměrně problematické i v klinické medicíně. Celý experimentální proces probíhá v kontrolovaných podmínkách a tím vytrhuje lidi i procesy z přirozeného kontextu. Ale to co sociologii a antropologii vadí (tedy uměle navozené prostředí, řešení úzkých problémů a to že není zachycen vývoj jevu nebo procesu) třeba zrovna v psychologii vyhovuje. Experimenty ale mohou být i terénní neboli přirozené (války, komunistické zřízení, nový způsob poskytování zdravotní péče). Studium dokumentů – je systematické zkoumání tištěných nebo psaných materiálů a v podstatě se jedná o nejpoužívanější metodu sběru dat. V mnoha výzkumech hraje shromažďování a analýza práce jiných autorů nemenší úlohu než práce se zcela novými daty.

31


Metoda monografická – při které je pozorován (či jinak zkoumán) jeden případ, např. jedna obec, jedna nemocnice, jedna ošetřovatelská škola. Hlavními znaky metody je, že objekt pozorování je chápán jako celek a jevy jsou zkoumány v přirozených podmínkách. Metoda historická – je uvedena již u metod obecných. V sociologii její podstata spočívá v tom, že každý jev, vztah nebo proces je studován jako výsledek historického vývoje a zároveň se hledá směr vývoje do budoucna. Metoda staví na pramenech, nikoliv na bezprostředním pozorování, snaží se zachytit kontinuální společenský vývoj a úzce souvisí s historií. Metoda typologická – jejímž úkolem je potlačit některé jednostrannosti statistické metody. Vychází z pozorování dané skutečnosti (stejně jako statistická či monografická metoda), ale do informací z pozorování přichází tvůrčí, racionální zásah výzkumného pracovníka, který formuluje určité typy. Metoda biografická – je sociologická metoda popisující život jedince v souvislostech jednání, zkušeností a kulturních souvislostí. Biografický výzkum vzniká spoluprací mezi jedincem a výzkumníkem. Jde o interpretaci životní dráhy člověka někým jiným, což ji odlišuje od autobiografie. Biografickým materiály též mohou být deníky, dopisy, kroniky, cestovní záznamy, ale zejména (což je pro vás důležité) zdravotní dokumentace, zejména ošetřovatelská. Tato metoda je výrazně interdisciplinární, bere v úvahu poznatky psychologie, gerontologie, pedagogiky, literární vědy i etnologie. Zkoumá zejména ovlivnění individuálního života v různých sociálních prostředích, rozvoj identity jedince, životní osudy příslušníků generací či sociálních kategorií (např. účastníků válek, některých typů operací či proběhlých chorob aj.), účinky událostí jako je nemoc, smrt, rozvod, nezaměstnanost, jakákoliv osobní krize, změna hodnot aj. Metoda genealogická – je metoda vycházející ze studia rodokmenů. Jejím pramenem jsou především matriky a slouží hlavně ke studiu sociálních sítí založených na příbuzenství. Metoda sociometrie – je označení pro metodu měření a prezentace sociálních vztahů ve skupině, kterou vyvinul pro účely skupinové terapii J. L. Moreno. Při tzv. sociometrickém testu jsou příslušníci skupiny dotazováni, které členy skupiny mají rádi nejvíce a které nejméně, kterým by dali přednost při standardní práci, při rizikové práci a kterým za velkého nebezpečí, atd. Odpovědi jsou označeny jako pozitivní a negativní volby. Cílem testu má být měření rozdílů a konfliktů mezi oficiální strukturou skupiny a strukturou vyjádřenou těmi

32


volbami, které uskutečnili sami členové. Výsledky testu mohou být zachyceny sociogramem nebo sociomatricí. Metoda sémantického diferenciálu – je metodou stojící na rozhraní mezi kvalitativním a kvantitativním výzkumem. Je pro ni typická snaha o idiografické zachycení významů a na druhé straně obsahuje tato metoda škály, jejichž pomocí lze odpovědi jednotlivců kvantifikovat a matematicko-statistickými postupy v nich hledat obecnější zákonitosti. Metoda kombinuje poznatky psycholingvistiky, fenomenologické a kognitivní psychologie. Autoři této metody vyšli z předpokladu, že jednání lidí úzce souvisí s emocemi, které jsou v myšlení jednotlivců asociovány s konkrétními pojmy a skutečnostmi a mají tzv. konotativní význam (konotace znamená schopnost asociace s dalšími souvisejícími jevy), který lze definovat ke třem základním faktorům: a) hodnocení (vyjadřuje se v pocitových rovinách příjemný - nepříjemný, pozitivní - negativní); b) síly (vyjadřuje se ve spojení se základními představami o potencionální energii, skrývající se v určitém pojmu a vyjadřuje se výrazy lehký - těžký, uvolněný napjatý); c) faktor aktivity (vystihuje představy týkající se dynamické energie a časové proměnlivosti daného pojmu a je vystihován pocitovými dimenzemi vzrušení - uklidnění, aktivita - pasivita). Vlastní metoda se pak skládá ze systému škál již s předpřipravenými adjektivy původních autorů nebo je možno vygenerovat v průběhu výzkumu adjektiva další. Je nutné uvést, že všechny metody, které jsou zde uvedeny, jsou komplementární v tom smyslu, že se při aplikaci nevylučují. Naopak mohou se kombinovat a doplňovat. Každá z aplikovaných disciplín tenduje k favorizování jedné z těchto výzkumných strategií; psychologové typicky provádějí experimenty, sociologové nejčastěji statistické průzkumy (survey), pro sociální a kulturní antropology je charakteristický polní výzkum (field research) a pro historiky zpracovávání dostupných dat. Žádná z těchto strategií není důležitější než jiná, a každá má své silné i slabé stránky.

Výzkum ve zdravotnickém managementu Management je odborná disciplína, zabývající se podnikovým řízením a lze jej obecně vymezit jako soubor přístupů, názorů, zkušeností, doporučení a metod, které vedoucí pracovníci neboli manažeři užívají ke zvládnutí manažerských funkcí, směřujících k dosažení soustavy cílů organizace. Výzkum ve zdravotnic-

33


kém managementu se zaměřuje na hodnocení účinnosti, přínosů a efektivity zdravotnických programů a postupů, také na měření zdraví v určité kvalitě života. Management zdravotnictví má své zcela specifické metody, ale využívá i metody obecného managementu a také všechny sociologické metody a to zejména při tzv. „sociálním auditu“ nebo ekonomické metody při ekonomickém auditu. Metody vycházející z obecného managementu jsou metoda systémová a metoda heuristická, další metody jsou specifické pouze pro zdravotnický management: Metoda systémová – je taková metoda vědeckého poznání, která pozoruje své objekty jako systémy, tedy slouží k analýze a konstrukci daných objektů jako systémů. Významné místo mezi systémovými metodami zaujímá strukturně funkcionální analýza, kterou zavedl Parsons (1991). Tato metoda je uplatňována ve výzkumu společnosti nebo jejích částí a spočívá ve vymezení společenských struktur a analýze jejich vzájemného funkčního působení. Ústředními pojmy této metody jsou systém a struktura. Konkrétně se zabývá morfologií systému (tj. vnitřního uspořádání), a to zejména uspořádání hierarchického, vztahy systému, vnějšími a vnitřními, a dynamikou systému. Heuristická metoda – je metoda, která vyhledává nové poznatky, které nevycházejí z hypotéz. Spoléhá na to, že klíč k vysvětlení najde v pozorovaných jevech samých; začíná velmi hrubým odhadem, který se postupně zpřesňuje. Využívá znalostí na bázi pravidel vyplývajících z vyzkoušených variant a zvyšujících pravděpodobnost správného rozhodnutí vyhodnocením předchozích stavů. Metoda ceny nemoci (cost of illness) – je první metodou ze specifické skupiny metod, které se snaží změřit výsledky zdravotní péče. Tato metoda nesrovnává náklady s výsledky, ale pouze se snaží identifikovat a spočítat přímé a nepřímé hmotné náklady spojené s určitou nemocí. (Ivanová, 2004; Gladkij & Koldová, 2005) Metoda hodnocení nákladů a přínosů (cost-benefit analysis) – je metodou, která zjišťuje, zda jsou zdroje využívány optimálním způsobem. Každé vyhodnocování zdravotnického záměru nebo programu by mělo zahrnovat i analýzu vztahu mezi ekonomickými náklady (cenou) určité činnosti a užitkem (přínosem), který z ní plyne. Tato analýza předpokládá vyjádření nákladů i přínosu

34


(výtěžku) v peněžních hodnotách. Proto je metoda obtížně aplikovatelná na zdravotní programy, protože zdravotní přínosy jsou obtížně vyjádřitelné finančně a to jak z pohledu ekonomického, tak etického. Mimoto přínos programu může jít nad plánovaný účinek, tak např. program projektovaný na snížení incidence a prevalence nemoci také zvyšuje kvalitu života lidí, zvyšuje produktivitu práce atd. (Gladkij & Koldová, 2005; Ivanová, 2004) Metoda hodnocení efektivity nákladů a účinku (cost-effectiveness analysis) – je metoda, která srovnává cenu zdravotnické služby s jejím účinkem, vyjádřeným v „přirozených jednotkách“ – tj. počet zachráněných životů, získaných let života nebo odvrácených infekcí. Splňuje tak základní podmínku ekonomického hodnocení, kterou je srovnávání nákladů a výsledků, usiluje o zahrnutí všech relevantních nákladů a vyhýbá se etickým problémům předchozí analýzy. Její slabinou je hodnocení výsledků, které mohou být udávány v odlišných jednotkách, a tudíž mohou být vzájemně nesrovnatelné. Proto je tuto metodu možno použít pouze k hodnocení alternativních postupů sloužících k dosažení stejného cíle, jejichž výsledky se dají vyjádřit ve stejných jednotkách. (Gladkij & Koldová, 2005; Ivanová, 2004) Metoda hodnocení nákladů a mírou ekonomické efektivnosti (cost-efficiency) - zjišťuje vztah mezi náklady a jejich ekonomickým využitím, např. co do počtu poskytnutých služeb, srovnáním ceny jednoho určitého vyšetření nebo ošetření provedeného např. v ordinaci praktického lékaře a v nejbližší odborné ambulanci. (Gladkij, 2005, s. 158) Metoda hodnocení kombinace délky a kvality života QALY (Quality Adjusted Life Years – tj. odhad kvalitních roků života) – zjišťuje počet roků života o standardní kvalitě. Jedná se o metodu vhodnou pro věrohodné srovnávání výsledků různých zdravotnických intervencí. Podstatou této metody je vytvoření jednotkové škály kvality života. Horní pól této škály (nejvyšší kvalita, numericky obvykle 1) odpovídá plnému zdraví a dolní konec (numericky 0) odpovídá smrti. Mezi těmito póly jsou přiřazovány jednotlivé zdravotní stavy podle toho, jak ovlivňují kvalitu života. Umístění není určeno pouze na základě objektivní charakteristiky, ale také na základě subjektivních preferencí vyjádřených pacienty. Základní vlastností této škály, která ji činí použitelnou pro ekonomické hodnocení, je její kardinalita. (Hroboň & Kergall, 1998) Kardinální škála je škálou s přesně definovanými rozdíly mezi jednotlivými rozmezími, což umožňuje zjistit jak uspořádání měřených veličin, tak lze zjistit i míru rozdílu mezi nimi; opakem je škála ordinální, kdy je možno u jednotli-

35


vých veličin říci, který je menší, resp. větší, popř. stejný, nelze však kvantifikovat rozdíl mezi prvky. Např. věk osob tvoří kardinální škálu. Lze říci nejenom, kdo je starší a kdo mladší, ale i kvantifikovat rozdíl ve věku dvou osob. To znamená, že má-li určitý zdravotní stav (stav A) na této škále přiřazenu dvakrát vyšší číselnou hodnotu než jiný zdravotní stav (stav B), je kvalita života spojená se stavem A považována za dvakrát lepší než kvalita života spojená se stavem B. Je-li tato podmínka splněna, můžeme vzájemně poměřovat délku a kvalitu života a převádět je na výše zmíněného společného jmenovatele – roky života přizpůsobené kvalitě, QALY. Platí totiž, že jeden rok života o kvalitě A má stejnou hodnotu jako dva roky života o kvalitě B, kde B představuje poloviční kvalitu oproti A (B=A/2). Násobením délky a kvality života tak můžeme jakýkoliv zdravotní stav a dobu v něm strávenou přepočítat na ekvivalentní počet let života v plné kvalitě (tj. o hodnotě 1). Součtem výsledků pro jednotlivá období lišící se kvalitou života získáme počet QALY odpovídající celému života. Metoda alternativní míry délky a kvality života HYE (Healthy Years Equivalents) – je metodou ekvivalentů zdravých let. Počítání hodnoty života nebo jeho části zde není založeno na jednotlivých zdravotních stavech, ale na celé jejich sekvenci, tj. životních událostech tak, jak skutečně v čase probíhají. Při použití metody HYE narůstá složitost zjišťování hodnoty jednotlivých sekvencí zdravotních stavů (je nutno si uvědomit, že při hodnocení zdravotnických programů se téměř nikdy nejedná o hodnocení pouze výsledného zdravotního stavu, ale o sekvenci zdravotních stavů – např. zákrok, případné komplikace, rekonvalescence, pozdní komplikace, trvání účinku zákroku aj.) tyto sekvence mohou být velmi různé (minimálně jednotlivé etapy mohou mít různé trvání). Je prakticky nemožné vytvořit komplexní klasifikační systém ke zjišťování hodnot jednotlivých zdravotních stavů. HYEs tak mají vůči QALY nepochybnou teoretickou výhodu, ale jejich systémové použití v praxi je nereálné. (Hroboň & Kergall, 1998) Metoda alternativní míry délky a kvality života DALY (disability adjusted life years) - tato metoda byla původně vytvořena k měření zdravotního stavu obyvatelstva. Tradičně měřila buď úmrtnost, nebo nemocnost, zdravotní stav je ovšem výsledkem působení obou těchto faktorů a jeho komplexní posouzení vyžaduje jejich kombinaci. DALY byly použity v projektu WHO nazvaném „zátěž nemocí“ (burden of disease), který se poprvé snažil změřit následky nemocí a úrazů na délku a kvalitu života v jednotlivých regionech a zemích světa a určit tak priority pro zdravotní politiku. DALY však mohou být využity k hodnocení ekonomické účelnosti zdravotnických programů. Konstrukce DALY se liší v tom, že všechny zdravotní stavy byly roztříděny nejprve do šesti, později do sedmi tříd. Každé třídě byla určena určitá váha, vyjádřená jako velikost od-

36


chylky od plného zdraví. Z této metody byly vyloučeny osobní preference, třídy i váhy byly stanoveny skupinou expertů, což z metody učinilo univerzální míru, použitelnou kdekoliv na světě a zejména pro mezinárodní srovnávání. Dalším specifickým rysem DALY je rozdílné hodnocení hodnoty života v jeho různých obdobích. Přednost je dávána osobám v produktivním věku. Na jejich produkční schopnosti je totiž závislá možnost poskytování zdravotní péče jedincům v neproduktivním období života. (WHO, 2004) Metoda sociálního auditu je složenou metodou, která vychází ze sociologické metodologie, a lze ji označit za zvláštní případ sociálního výzkumu. Jejím úkolem je poznat a zhodnotit sociální a sociálně psychologické aspekty fungování hospodářské organizace. V odborné literatuře se lze také setkat s koncepcí sociálního auditu jako procesu zaměřeného na vyhodnocení aktivit, týkajících se realizace sociálního programu firmy. Pojetí je však obyčejně širší a jde o komplexní vyhodnocování všech sociálních a sociálně psychologických aspektů organizačního života vzhledem k potřebě udržovat dynamickou rovnováhu mezi stabilizačními a rozvojovými aktivitami podniku. Toto hodnocení však nemůže být zakotveno pouze v samotných zjišťovaných faktech a informacích, protože samy o sobě nic nevypovídají. Základem každého sociálního auditu je proto nalezení takové skutečnosti (etalonu) vůči níž by měly být zjišťované skutečnosti porovnávány. V praxi bývá sociální audit obvykle realizován k dvěma obecným posuzovacím etalonům: K obecně definovanému optimálnímu stavu a ke stavu definovanému jako cíl manažerského, personálního a marketingového snažení. Sociální audit má tři základní úkoly: Posouzení stavu a odhalení kritických míst, návrh na zlepšení nedostatků, návrh rozvojového programu. (Pavlica a kol., 2000)

1.3 Etické zásady výzkumné práce v nelékařských zdravotnických oborech Etika vědy je speciální disciplína, zabývající se morálkou a mravností vědy. Její základní úlohou je odhalovat etické problémy související s vědeckou činností a jejími důsledky. Kriticky zkoumá a zdůvodňuje normy, které regulují chování vědců. Ve vědě, jako v každé jiné lidské činnosti, je nutné dodržovat obecné etické principy. Dodržování těchto principů je kontrolováno veřejností a podléhá sociálnímu tlaku. Zároveň však hodnocení etického jednání spočívá na vnitřní sankci (pocit studu, nevole, provinilého svědomí). Společnost klade na odbornou a vědeckou práci, jako jednu z nejkvalifikovanějších a nejnáročnějších

37


duševních činností, právem ty nejvyšší nároky. Od vědce se očekává i vysoká úroveň morální v průběhu celého výzkumu (od stanovení cíle výzkumu, přes sběr dat i jejich interpretaci). Vyústěním jsou kodexy a dokumenty na obecné i specializované úrovni. (Komenda In Ivanová & Klos, 2005; Ivanová, 2013)

Obecné etické principy ve vědě a výzkumu Mezi principy vědecké etiky, které jsou platné v každém vědním oboru, patří vědecká objektivnost a pravdivost, osobní poctivost a čestnost, originalita (původnost), principiálnost (zásadovost) a nekompromisnost, sebekritičnost a názorová tolerantnost, skromnost. (Šesták, 2002; Spousta, 2003; Ivanová & Juríčková, 2009) Zachování principu objektivnosti a pravdivosti vyžaduje, aby výzkumník předložil všechna fakta a všechna zjištění, k nimž dospěl, a nic nezamlčel, nic nepřidával a nic nezkrášloval. Součástí tohoto etického principu je rovněž požadavek, aby výzkumník před vlastním zpracováním zvoleného tématu důkladně poznal díla jiných autorů, kteří se problematikou zabývali již dříve, aby mohl podat hodnotící přehled o všem, co bylo před ním v dané oblasti napsáno, a zřetelně formuloval jejich vědecký nebo odborný přínos. Princip osobní poctivosti a čestnosti vyjadřuje etický požadavek, aby výzkumník poctivě nakládal s literaturou a prameny, tzn., uváděl ve své práci jen fakta získaná svým vědeckým bádáním a nesnížil se k podvodům. Nejčastěji eticky nepřijatelné praktiky při publikaci výzkumných výsledků: u přímé citace a nepřímé citace (parafráze) není uveden odkaz na zdroj informace; soupis literatury a pramenů neobsahuje jen skutečně použitou literaturu; k doložení názoru se využívá materiál, z něhož tvrzení jednoznačně nevyplývá; autor uvádí do soupisu literatury a pramenů bibliografické citace děl, které nemají přímý vztah k popisované problematice; autor uvádí do soupisu literatury a pramenů práce dosud nepublikované, přičemž ze soupisu literatury a pramenů není tato skutečnost zřejmá; neoprávněná generalizace (zobecnění závěrů na základě výpovědí nedostatečného nebo nízkého počtu respondentů apod.). Princip originality (původnosti) znamená, že výzkumník přinese nový, třeba jen dílčí, ale původní a do té doby nepublikovaný poznatek. Všichni výzkumníci však musí rozlišovat cizí myšlenky od vlastních myšlenek a musí uvádět odkaz na zdroj informací, neboť tím etické aspekty přerůstají v porušení zákona č. 121/2000 Sb., o právu autorském, o právech souvisejících s právem autor-

38


ským (autorský zákon) v platném znění. Vědomé přivlastňování cizích poznatků a výsledků duševní práce jiných autorů se označuje slovem plagiát. Mezi plagiáty patří nejen ukradení cizího rukopisu a jeho publikování pod vlastním jménem, ale také neuvedení odkazu na zdroj informace u přímé citace a nepřímé citace (parafráze). Rovněž nesmí dojít ke zkreslení cizího textu jeho nepozorným parafrázováním. (Autorský zákon, 2000) Od plagiátu je nutno odlišit kompilaci neboli nepůvodní dílo. Autoři kompilačních prací uvádějí informace s odkazem na jejich zdroj, avšak jejich tvůrčí podíl nespočívá v objevení nových poznatků, ale v organickém propojení a utřídění poznatků stávajících. Vědecká práce, tj. rigorózní, disertační nebo habilitační, by rozhodně pouhou kompilací být neměla; u diplomové je kompilace přípustná a bakalářské práce dokonce vítaná, neboť naučí studenty pracovat s literaturou, protože „bakalářský studijní program je zaměřen na přípravu k výkonu povolání a ke studiu v magisterském studijním programu“ (§ 45 Zákon o vysokých školách, 1998). Magisterský studijní program je zaměřen na získání teoretických poznatků založených na soudobém stavu vědeckého poznání, výzkumu a vývoje, na zvládnutí jejich aplikace a na rozvinutí schopností k tvůrčí činnosti (§ 46), doktorský studijní program je zaměřen na vědecké bádání a samostatnou tvůrčí činnost v oblasti výzkumu nebo vývoje (§ 47). Kompilací je myšlena přehledová nesystematická práce, případně práce založená na tzv. literárním review. Odlišně jsou hodnocena tzv. systematická review, při jejichž zpracování musí výzkumník postupovat podle stanovené metodiky metaanalýzy, podrobněji viz kapitola Metodologie sekundárního výzkumu. „S nárokem na původnost práce vyvstává i problém republikace neboli práva autora na opětovné uveřejnění jeho dříve vydané práce nebo její částí. Tato otázka je zvláště důležitá, pokud chce student v diplomové práci využívat zdroje ze své práce bakalářské práce nebo práce v rámci studentské vědecké odborné činnosti, příp. práce ke kolokviu nebo zkoušce. V takovém případě platí zásada, že nová práce musí poznání dosažené ve starší práci rozvíjet a dospívat k poznatkům ve starší práci ještě neuvedeným, příp. sloužit jako východisko. Podstatné části textu mohou být do nové práce přeneseny, ale nesmí se s ní v úplnosti krýt. Nová písemná práce, která navazuje na předchozí písemné práce v rámci dlouhodobého sledování určité problematiky týmž studentem, zpravidla dosahuje vyšší kvality. Návaznost práce na předchozí tvorbu je nutné výslovně uvést např. v úvodu.“ (Ivanová & Juríčková, 2009, s. 16)

39


Etika korektnosti zpracování bibliografického soupisu svých publikací vyžaduje, aby se výzkumníci, vyvarovali těchto chyb: nesmí se uvádět práce teprve zadané a dosud nepublikované; nesmí se opomenout uvést i jiné autory, kteří se na vzniku práce podíleli; nesmí se opakovat tatáž práce vícekrát, např. pod jiným názvem, v překladu nebo vydaná jiným nakladatelem; nesmí se uvádět práce přeložené, které jsou pouhou translací textu a přivlastnit si autorství přeloženého díla, aniž by se uvedlo jméno autora originálu. (Ivanová & Juríčková, 2009) Princip zásadovosti a nekompromisnosti se projevuje odvahou výzkumníka, např. když i v obtížích vytrvá v úsilí o řešení problémů, nepřizpůsobuje výsledky výzkumu výchozím hypotézám nebo přání adresátů a uživatelů výzkumných výsledků. Princip sebekritičnosti a názorové tolerantnosti se projevuje schopností sebekriticky uznat nesprávnost svých závěrů a veřejně přiznat svůj omyl. Tím výzkumník prokazuje odvahu a zaslouží si respekt vědeckého světa. Princip skromnosti znamená ochotu přijímat cizí názor, uznat omyl a také způsobilost pravdivého sebepoznání (uvědomit si „na co mám a na co ne“). Pěstování skromnosti pomáhá při překonávání pýchy z vědecké práce a jejích výsledků.

Etické principy ve zdravotnickém výzkumu Ve zdravotnictví se setkáváme také se specifickou podobou etických problémů. Projevují se především v následujících oblastech: etika nakládání s účastníky výzkumu; etika nakládání s nejnovějšími výsledky z výzkumů; etika odpovědnosti vůči společnosti (možného zneužití objevů či vědeckých poznatků). Etické ohledy mohou zabránit v realizaci výzkumného záměru právě tak jako jiné překážky. Badatel je při svém výzkumném počínání povinen zvažovat možné důsledky a rizika. Nemá právo ohrozit zkoumané osoby anebo porušit jejich soukromí a integritu. (Komenda in Ivanová & Klos, 2005) Jak vyplývá z poslední revize Helsinské deklarace (2013) každý výzkum zahrnující lidské účastníky by měl být prováděn v souladu se třemi etickými zásadami: s ohledem na zúčastněné osoby, s ohledem na prospěšnost, s ohledem na spravedlnost. Všechny tyto zásady mají stejnou morální sílu - a vědecké studie by měly být koncipovány v jejich duchu. Pro nelékařské obory je ve výzkumu stěžejním etickým tématem zacházení s případnými účastníky výzkumu. V konkrétní výzkumné praxi ošetřovatelství, porodní asistence, fyzioterapie, psychologie a sociálních studií ve zdravotnictví

40


je někdy obtížné stanovit v tomto ohledu hranice. Zásadní etické principy práce s lidskými účastníky ve výzkumu vycházejí z Ústavního zákona č. 23/1991, kterým se uvozuje Listina základních práv a svobod: Právo nebýt poškozován. S ohledem na tento princip je nutno klást důraz na právo člověka na svou bezpečnost (výzkum ohrožující život, tělesné či duševní zdraví člověka je nepřijatelný), subjekt by neměl opustit výzkum s menším sebevědomím, úzkostí a zdravím, než měl předtím. Ale předvídat všechna poškození (zvláště psychické) není vždy snadné, proto by z výzkumu měly být vyloučeny osoby, u nichž je větší riziko, že budou poškozeny, případně je možné sledovat subjekty po skončení pokusu s cílem dodatečné pomoci (jak vyplývá z Úmluvy o biomedicíně). Poškození je někdy nesnadné rozpoznat, definovat a předvídat. V sociálním výzkumu je přímé fyzické poškození člověka nepravděpodobné; poškodit však lze nejenom tělo. Člověku je možno uškodit osobnostně (postrašením) i psychicky (ztráta sebevědomí v pokusu, kdy se měří dosahovaný výkon) anebo sociálně (dojde-li ke ztrátě důvěry v ostatní lidi). Poškození je aktuální zejména při výzkumech klinických, laboratorních a populačních. Právo nemuset nic konat proti své vůli a právo na svobodu projevu a rozhodování. Subjekt musí mít vždy možnost volby (zúčastnit se nebo odmítnout) i po celou dobu výzkumu a to musí vědět. Toto právo by mělo být výslovně uvedeno v „informovaném souhlase“. Právo nebýt obelháván a podváděn. Měl by být vysvětlen záměr a smysl výzkumu a podrobně vysvětlena rizika poškození. Ale klamáním je vlastně v jisté míře každá pokusná situace, stimulující situaci reálnou (placebo). Kompromisem mezi odpůrci klamání (prioritou je lidská osoba) a příznivci (prioritou je výsledek výzkumu) může být interview bezprostředně po výzkumu nebo předchozí sdělení, že je možné, že bude užívat placebo (zaslepená studie), a seznámení s možnými důsledky. K vysvětlení významu výzkumu před samotným výzkumným šetřením slouží Informovaný souhlas. Vysvětlování po výzkumu by mělo vycházet z těchto zásad: Provádět ho co nejdříve po skončení pokusu, provádět ho citlivě a ohleduplně, s omluvou, že byl respondent (proband) uváděn v omyl s poukázáním na nezbytnost tohoto chování pro výsledky výzkumného šetření. Zkušenost ukazuje, že dobře provedené vysvětlení bývá účinné. Právo na ochranu soukromí je právem jedince rozhodnout, kdy, kde, kam a v jakém rozsahu mají být zveřejňovány jeho názory, výsledky, genetické informace atd. Míra narušení soukromí závisí na tom, jak je soukromá ona informace. Pokud je to jen trochu možné, měla by být dodržována naprostá anonymita

41


(sociologický výzkum, psychologický výzkum, biomedicína, antropologický výzkum aj.) Výzkumník by měl žádat subjekt, aby schválil verzi pro veřejnost Kromě Listiny lidských práv, která obecně stanovuje práva lidského jedince, se konkrétně biomedicínským výzkumem zabývají další kodexy, zejména Helsinská deklarace a Úmluva o lidských právech a biomedicíně, která byla v České republice schválena jako mezinárodní právní norma nadřazená zákonům ČR (nikoliv však Listině základních práv a svobod) a včleněna do Sbírky mezinárodních smluv Sb. M. s. 96/2001 a 97/2001) v k 1. říjnu 2001. Tyto kodexy se zabývají podrobně etickými pravidly výzkumu s osobami, u nichž je vyšší riziko, že budou poškozeni: dětmi, osobami nesvéprávnými, osobami se zdravotním postižením, kojícími matkami, osobami v sociálně vyloučených nebo málo rozvinutých komunitách, vězni. Před provedením výzkumu s účastí dětí musí pracovník výzkumu zajistit, aby: děti nebyly zapojeny do takového výzkumu, který by mohl být stejně dobře proveden na dospělých; účelem výzkumu bylo získat pouze takové poznatky, mající vztah ke zdravotním potřebám dětí; rodič nebo zákonný opatrovník každého dítěte dal svůj zástupný souhlas; byl získán souhlas každého dítěte v rozsahu jeho možností; v případě, že dítě odmítne účast, to bylo vždy respektováno, až na ty případy, kdy protokol výzkumu počítá s poskytnutím takové léčby, pro niž není žádná lékařsky přijatelná alternativa; riziko zásahů, které nejsou spojeny s přímým prospěchem každého dětského účastníka, bylo nízké a úměrné důležitosti poznatků, které mají být získány; bylo pravděpodobné, že prováděné terapeutické zásahy budou pro každého dětského účastníka alespoň tak výhodné, jako jakákoliv dostupná alternativa. Před provedením výzkumu, kterého se účastní jedinci, kteří nejsou schopni dát adekvátní informovaný souhlas z důvodu duševní choroby nebo poruchy chování, pracovník výzkumu musí zajistit, aby: se takové osoby neúčastnily výzkumu, který by mohl být stejně dobře proveden na osobách duševně zdravých; účelem výzkumu bylo získat poznatky mající vztah ke zdravotním potřebám osob s duševními chorobami nebo poruchami chování; byl získán souhlas každého účastníka s ohledem na jeho možnosti, a aby bylo vždy plně respektováno rozhodnutí uvažovaného účastníka nepodílet se na výzkumu; v případě nesvéprávných účastníků byl získán souhlas od zákonného opatrovníka nebo jiné řádně zmocněné osoby; stupeň rizika spojeného se zásahy, které nejsou zamýšleny ku prospěchu každého účastníka, byl nízký a úměrný důležitosti získaných poznatků; bylo pravděpodobné, že prováděné léčebné zákroky jsou pro každého účastníka alespoň tak výhodné jako jakákoliv alternativa.

42


Těhotné a kojící ženy by se neměly za žádných okolností účastnit neklinického výzkumu, ledaže by tento výzkum byl spojen se zcela minimálním rizikem pro plod nebo kojence a byl zaměřen na získání nových poznatků o těhotenství nebo laktaci. Těhotné nebo kojící ženy by se neměly běžně účastnit jakýchkoli klinických zkoušek s výjimkou výzkumů sloužících k ochraně nebo podpoře zdraví těhotných a kojících žen, plodů a kojenců a pro které by ženy, které nejsou těhotné nebo nekojí, nebyly vhodnými účastníky. Výzkum zahrnující lidské účastníky v málo rozvinutých komunitách musí organizátor výzkumu zajistit, aby: do výzkumu nebyly zapojeny osoby z málo rozvinutých komunit, pokud je možno takový výzkum úspěšně provést v komunitách vyspělých; výzkum odpovídal zdravotním potřebám a prioritám komunity, v níž má být prováděn; byl zajištěn informovaný souhlas každého účastníka; návrhy výzkumu byly přezkoumány a schváleny etickou komisí, která má mezi svými členy a konzultanty osoby důkladně obeznámené se zvyky a tradicemi komunity. Vězňům s vážnou nemocí nebo těm, kteří jsou vážnou nemocí ohroženi, by rozhodně neměl být odepřen přístup ke zkoumaným lékům, očkovacím látkám nebo preventivně léčebným prostředkům. Etické problémy vznikají na třecích plochách sociálních hodnot (např. svoboda a soukromí) a vědeckých metod usilujících získat co nejkvalitnější, tj. co nejvěrnější data. Deontologický (vycházející z etických povinností) přístup jednoznačně uvádí, že primární je zájem zúčastněných osob, není dovoleno cokoli proti ní činit, ať by byly zájmy vědy jakékoli. Výjimky se nepřipouštějí. Teleologický (cílový) výzkum je pojímán z hlediska účelnosti: morálnost činů je potom posuzována ve vztahu k cílům, o něž se usiluje. Munzarová (2005) však důrazně ukazuje na etické nebezpečí teleologického přístupu, zejména poukázáním na zkušenosti z druhé světové války. Stalo se proto normou, že každé rozhodování o provedení výzkumu zahrnujícího lidské účastníky musí být předloženo ke kontrole a schválení etické komisi. Výzkumný pracovník musí získat takový souhlas ještě před zahájením výzkumu. Každá fakulta, která vychovává pracovníky pro zdravotnickou péči a každé zdravotnické zařízení, které se podílí na výzkumech, by takovou komisi měly mít. Etické komise posuzují: (a) opodstatnění projektu výzkumu a jeho uspořádání; (b) přijatelnost hodnocení předpokládaných rizik a přínosů; (c) úplnost, výstižnost a odbornost projektu výzkumu; (d) vhodnost zkoušejícího a spolupracovníků; (e) soubor informací pro výzkumníky; (f) vhodnost zdravotnického

43


zařízení, kde bude výzkum prováděn; (g) vhodnost a úplnost písemné informace pro zkoumané osoby tj. Informovaný souhlas; (h) odůvodnění výzkumu na osobách neschopných udělit souhlas; (ch) způsob náboru zkoumaných osob; (i) zajištění kompenzace či pojištění pro případ smrti či škody vzniklé v důsledku účasti na výzkumném projektu; (j) všechna pojištění odpovědnosti za škodu pro výzkumníky i zkoumané osoby; (k) výši odměn či kompenzace výzkumníkům i zkoumaným osobám. Dříve než pracovník výzkumu někoho požádá o souhlas s účastí na výzkumu, musí této osobě poskytnout patřičné informace, a to takovým způsobem, aby je dotyčná osoba byla schopna pochopit, měl by plně umožnit budoucímu účastníku výzkumu kladení dotazů a v této aktivitě jej podporovat; neklamat bezdůvodně, nevyvíjet nepřípustný nátlak a nezastrašovat; vyžadovat souhlas až poté, co budoucí účastník získal přiměřenou znalost závažných faktů a důsledků své účasti na výzkumu a měl dostatečnou příležitost ke zvážení své účasti; získat od každého účastníka (nebo jeho zákonného zástupce) podpis formuláře jako doklad souhlasu; obnovit informovaný souhlas každého účastníka v případě, že dojde k podstatným změnám konceptu výzkumu nebo výzkumných procedur. Každý informovaný souhlas, který podepisují případné výzkumné osoby, případně jejich zákonní zástupci, musí vycházet z uvedených etických zásad. Je však obtížné předem obecně stanovit, jakou informaci by měl subjekt dostat; záleží na povaze výzkumu. Zpravidla není nutno poskytnout subjektům kompletní výzkumnou dokumentaci, už proto, že je pro ně příliš odborná a ne zcela srozumitelná. Instituce „informovaného souhlasu“ chrání pak obě strany, výzkumníka i zkoumanou osobu. V biomedicínském výzkumu je písemná forma informovaného souhlasu standardem, standardem se stává i v ostatních vědních disciplínách. Je třeba mít na paměti, že ani souhlas zkoumané osoby neopravňuje badatele k neetickému jednání. Informovaný souhlas zahrnuje srozumitelné a transparentní informace o výzkumu, tj. název studie, cíl a smysl studie, postupy, které budou na zkoumané osobě použity, doba, po kterou bude do studie zařazen, průběh studie, očekávané dobro pro zkoumanou osobu, očekávaná a možná rizika a poškození, předpokládané výhody pro zkoumané i další osoby, dobrovolná účast, případná odměna zkoumané osoby, způsob ukončení studie, povinnosti zkoumané osoby, případná léčba a podmínky odškodnění, ochrana dat. U některých typů epidemiologického výzkumu je individuální informovaný souhlas buď nemožný, nebo nevhodný. V těchto případech by měla etická ko-

44

mise určit, zda je vhodné pracovat bez individuálního informovaného souhlasu a zda plány výzkumu odpovídají požadavkům bezpečnosti a respektování soukromí účastníků výzkumu i uchování důvěrnosti dat.

Doporučená literatura k dalšímu studium Kubátová, H. (2006). Metodologie sociologie. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci. Polit, D., F., & Hungler, B., P. (1993). Nursing Research. Methods, Appraisal, and Utilization. 3th ed. Boston: J. B. Lippincott Company. Punch, K., F. (2008). Úspěšný návrh výzkumu. Praha: Portál.

Bibliografické citace Bártlová, S. (2000). Vybrané metody a techniky výzkumu. Zjišťování spokojenosti pacientů. Brno: IPVZ. Disman, M. (2002). Jak se vyrábí sociologická znalost. Dotisk 3. vyd. Praha: Karolinum. Hejtmánek, M. (1998). Metodologické principy biologických věd. 2. vyd. Olomouc: Univerzita Palackého, Lékařská fakulta. Hubík, S. (2006). Hypotéza. Metodologický nástroj výzkumu ve společenských vědách. České Budějovice: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Zdravotně sociální fakulta. Ferjenčík, J. (2000). Úvod do metodologie psychologického výzkumu: Jak zkoumat lidskou duši. Praha: Portál. Fajkus, B. (2005). Filosofie, vývoj, současnost a perspektivy a metodologie vědy. Praha: Academia. Giddens, A. (2000). Sociologie. Dotisk 2. vyd. Praha: Argo. Gladkij, I. & Koldová, Z. (2005). Propedeutika sociálního lékařství. 3. upravené vyd. Olomouc: Univerzita Palackého, Lékařská fakulta. Greenhalgh, T. (2003). Jak pracovat s vědeckou publikací. Základ medicíny založené na důkazu. Praha: Grada Publishing. Holzbachová, I. (2000). Filozofické a metodologické problémy vědy. Brno: FF Masarykovy univerzity. Hroboň, P. & Kergall, T. (1998). Ekonomické hodnocení zdravotnických služeb. Úvod do metodologie a možnosti použití při tvorbě zdravotní politiky. Praha: IPVZ. Ivanová, K., Juríčková, L. & Kliment, P. (2010). Legitimita systému opatrovnictví (pilotní studie důvodů pro zbavení a omezení způsobilosti k prvním úkonům). In Aktuální otázky české a slovenské společnosti, díl I., (s. 265–277). Brno: Tribun. Ivanová, K. & Juríčková, L. (2009). Písemné práce na vysokých školách se zdravotnickým zaměřením. 3. vyd. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci.

45

Ivanová, K. (2004). Věda a výzkum v ošetřovatelství a zdravotnickém managementu. E-learningový distanční text. Olomouc: Lékařská fakulta, Ústav ošetřovatelství a porodní asistence. Ivanová, K. (2014). Etika ve vědě a výzkumu. Přednáška pro doktorské studium Lékařské fakulty a Fakulty zdravotnických věd Univerzity Palackého v Olomouci. Janout, V. (1998). Klinická epidemiologie – nedílná součást klinických rozhodovacích procesů. Praha: Grada Publishing. Jandourek, J. (2003). Úvod do sociologie. Praha: Portál. Kerlinger, F., N. (1972). Základy výzkumu chování. Praha: Academia. Knapp, V. (1980). Úvod do vědecké práce (vědecká propedeutika). Brno: rektorát UJEP. Komenda, S. (1995). Politometrie. Základy statistické gramotnosti v politologii s úvodem do metodologie vědy. Olomouc: Univerzita Palackého. Komenda, S. (1999). Úvod do metodologie zdravotnického výzkumu. Dotisk druhého, upraveného vydání. Olomouc: Univerzita Palackého. Komenda, S. Etika výzkumu. In Ivanová, K. & Klos, Robert (eds.).(2004). Kapitoly z lékařské etiky. 2. upravené vyd. Olomouc: Univerzita Palackého. Kováříček, V., Krejčí, V. & Krejčová, E. (1995) Diplomové a závěrečné práce: metodická příručka pro zpracování a vedení diplomových a závěrečných prací. 2. vyd. Ostrava: Pedagogická fakulta Ostravské univerzity. 1995. Kuhn, T., S. (1997). Struktura vědeckých revolucí. Praha: OIKOYMENH. Kubátová, H. & Znebejánek, F. (2008). Základy sociologie. 2. Přepracované vyd. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci. Kubátová, H. (2006). Metodologie sociologie. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci. Laan, Gert. (2002). Otázky legitimace sociální práce. Boskovice: Albert. Loučková, I. (2010). Integrovaný přístup v sociálně vědním výzkumu. Praha: SLON. Loužek, M. (2005). Max Weber. Život a dílo. Weberovské inspirace. Praha: Karolinum. Možný, I. & Rabušic, L. (1989). Úvod do metodologie vědy pro sociology. Brno: Univerzita J. E. Purkyně. Mucha, I. 2002. „Společnost – systém“. In Jiří Bystřický, J. & Mucha, I. (eds.). Simulace, systémy a kontingence. Praha: Vydavatelství 999. Munzarová, M. (2000). Vybrané kapitoly z lékařské etiky IV. K etické problematice výzkumu za účasti lidských subjektů. Brno: Masarykova univerzita. Munzarová, M. (2005). Lékařský výzkum a etika. Praha: GRADA. Parsons, T. (1991). The social system. Kent GB: Mackays of Chatham. Pavlica, K. a kol. & (2000). Sociální výzkum, podnik a management. Průvodce manažera v oblasti výzkumu hospodářských organizací. Praha: EKOPRESS. Polit, D., F. & Hungler, B., P. (1993). Nursing Research. Methods, Appraisal, and Utilization. 3th ed. Boston: J. B. Lippincott Company. Punch, K., F. (2008). Úspěšný návrh výzkumu. Praha: Portál. Schneider, M. (1974). Úvod do základů sociologického výzkumu. Olomouc: Universita Palackého v Olomouci.

46

Singleton, R., Jr., Straits, B., C., Straits, M., M. & Mcallister, R. J. (1988). Approaches to Social Research. Oxford GB: Oxford University Press. Spousta, V. & aj. (2003). Vádemékum autora odborné a vědecké práce: se zaměřením na práce pedagogické. 1. vyd., 2. dotisk. Brno: Masarykova univerzita. Šesták, Z. (2002). Jak psát a přednášet o vědě. Praha: Academia. Šlachtová, H. (2005). Sociální epidemiologie. Ostrava: Zdravotně sociální fakulta Ostravské univerzity v Ostravě. Žáček, A. (1966). Úvod do metodologie sociálního lékařství. Brno: Universita J.E. Purkyně. Žiaková, K. a kol. (2003). Ošetrovateľstvo teória a vedecký výskum. Martin: Osveta. Helsinská deklarace (2013) http://www.wma.net/en/20activities/10ethics/10helsinki/ Helsinska-deklarace-WMA---preklad-2013.pdf Strnadová, V. (2003). http://www.klinickafarmakologie.cz/pdfs/far/2003/02/05.pdf Předpis č. 23/1991 Sb. Ústavní zákon, kterým se uvozuje Listina základních práv a svobod jako ústavní zákon Federálního shromáždění České a Slovenské Federativní Republiky Úmluva o lidských právech a biomedicíně č. 96/2001 Sb. mezinár. smluv Zákon č. 121/2000 Sb. o právu autorském Zákon č. 130/2002 Sb., o podpoře výzkumu a vývoje Zákon č. 111/1998 Sb., o vysokých školách WHO (2004) http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/metrics_daly/en/

2

2


Šárka Vévodová, Jiří Vévoda_______________________

Cíle

Stručný přehled

• • • • •

popsat kvantitativní výzkum formulovat výzkumnou otázku a cíl sestavit nulovou a alternativní hypotézu popsat jednotlivé fáze výzkumu aplikovat vybrané statistické metody zpracování výsledků

Kvantitativní výzkum zachycuje realitu pomocí měřitelných proměnných. Jeho cílem je mimo jiné nalézt vzájemné vztahy mezi těmito proměnnými. Na základě rešeršní strategie mohou být vytvořena teoretická východiska výzkumu. Východiskem zkoumání je proměnná, které můžeme přiřazovat různé hodnoty. Znamená to tedy, že proměnné, s nimiž ve výzkumu pracujeme, musí být měřitelné. Důležitým krokem šetření je stanovení cílů, tedy toho co chce šetření zkoumat. Cíle určují účel výzkumu. V kvantitativním výzkumu se na začátku stanovuje hypoté-

48


za, která řídí směr šetření. K ověření hypotézy je nezbytné stanovit vhodnou metodu sběru dat. V kvantitativním výzkumu se jako nejvhodnější jeví sběr dat pomocí standardizovaných dotazníků, testů. Před samotnou realizací výzkumu je vhodné provést pilotní studii na malé skupině vybrané z populace, kterou budeme sledovat. Výběr testovaných prvků musí být adekvátní, aby na jeho základě bylo možné usuzovat na všeobecně platné skutečnosti. Ze základního souboru utvoříme výběrový soubor nejlépe náhodným výběrem reprezentativního souboru. Po té, co byly zvoleny cíle a hypotézy, provedena operacionalizace pojmů, zvolen měřící nástroj a výběrový soubor, provedena pilotní šetření a předvýzkum a rovněž vyřešeny etické aspekty výzkumu, lze přistoupit k samotné realizaci výzkumu. Statistické zpracování získaných dat je zaměřeno na testování statistických hypotéz, o rozdílech mezi proměnnými nebo jejich vzájemného vztahu. Na základě normality rozložení dat jsou voleny buď parametrické nebo neparametrické testy. V případě normálního rozložení dat jsou voleny parametrické testy. Mezi tento typ testů zjišťující rozdíly mezi proměnnými patří T-testy, ANOVA. V případě zjišťování vzájemného vztahu mezi proměnnými je to Pearsonův korelační koeficient. Neparametrické testy jsou založeny na pořadových skórech reprezentující původní data. Používají se v případě, že získaná data nevykazují normální rozložení. Mezi tuto skupinu testů zjišťující rozdíly mezi proměnnými patří Mann – Whitney U test, Kruskal – Wallis test a test zjišťující vzájemný vztahu mezi proměnnými Spearmanův korelační koeficient.

Klíčová slova

• • • • • • • • •

hypotéza výběrový soubor závisle a nezávisle proměnná standardizovaný dotazník, test medián modus směrodatná odchylka parametrické testy neparametrické testy

49

Kvantitativní výzkum

2.1 Kvantitativní výzkum Kvantitativní zkoumání světa je spojeno se vznikem moderní společnosti, kdy se přírodovědné metody začínají aplikovat na společnost, za účelem jejího přesného poznání. Za zakladatele sociologie je považován Auguste Comte, který začal přírodovědné metody používat při studiu společenských jevů. Comte byl zakladatelem takzvaného pozitivizmu v sociologii - vědecké poznání musí vycházet z toho co je dané, skutečné tedy pozitivní. Ve 20. letech 19 století se do popředí zájmu sociologie dostává empirie. Podstata empirismu spočívá v poznání společenských jevů prostřednictvím smyslového poznání, které je měřitelné a kvantifikovatelné, avšak dochází k redukci společenské skutečnosti na jevy, jež lze kvantifikovat a exaktně definovat. Kvantitativní výzkum zachycuje realitu pomocí měřitelných proměnných. Jeho cílem je mimo jiné nalézt vzájemné vztahy mezi těmito proměnnými. Kvantitativní šetření tedy přináší numerická data měřených proměnných. Kvantitativní typ výzkumu předpokládá existenci teorie, z níž formuluje hypotézy, které následně statisticky testuje a získané výsledky interpretuje a zobecňuje na populaci. Metodou tohoto typu výzkumu je dedukce, tedy postup od přijatých výroků známých z teorie k novému závěru. Cílem je ověření platnosti teorie či hypotéz, jejich potvrzení nebo vyvrácení. Základem kvantitativního výzkumu je design plán výzkumu, tzn. pečlivě připravený písemný projekt, podle dané struktury. Mezi metody, využívané ke kvantitativnímu výzkumu, lze zařadit experiment (manipulace s proměnnými), dotazník, standardizované pozorování, telefonická interview, standardizované dotazování, osobní dotazování prováděné za pomocí počítače, on-line dotazování a jiné. Pro zajištění spolehlivosti získaných dat jsou používané standardizované postupy a metody. Je nezbytné zaznamenat všechny kroky výzkumu tak, aby je pak byl jiný výzkumník schopen za stejných podmínek zopakovat. Zpracování získaných dat je matematicko – statistické. Získané výsledky jsou zobecnitelné na základní populaci, ze které byl výběrový soubor vybrán. Význam kvantitativního šetření spočívá v jeho schopnosti poznat a predikovat s jistou mírou pravděpodobnosti zákonitosti mezi jevy. Výhodou tohoto typu šetření je poměrně rychlý a finančně méně náročné získávání dat, jak u malých, tak u velkých skupin, jejich rychlá statistická analýza poskytující exaktní číselná data, zobecnitelná na populaci, která jsou nezkreslená osobou výzkumníka. Na druhou stranu, kvantitativní výzkum sebou přináší nemalá rizika. Nejvýznamnější spočívá v opomenutí vlivů dalších proměnných, které do výzkumu nejsou zahrnuty či záměna korelace s příčinou a následkem. Použití nestandar-

50


dizovaných postupů a metod znamená nízkou validitu získaných dar, nízkou reliabilitu a v důsledku toho vyvozování mylných závěrů a nulovou možnost generalizace dat.

2.2 Průřezový kvantitativní výzkum Kapitola se zaměřuje na průřezový kvantitativní výzkum založený na dotaznících vyplňovaných respondenty. Průřezový výzkum, který zde bude přiblížen, na rozdíl od longitudinálního sbírá data pouze v jednom časovém období. Průřezový kvantitativní výzkum představuje strategii široce aplikovatelnou a pružnou, která je vhodná pro různé konfigurace a počty proměnných a lze pomocí ní řešit množství výzkumných problémů. (Punch, 2008, s. 11 – 15)

Při realizaci výzkumu postupujeme v logickém sledu promyšlených kroků. Součásti výzkumného procesu je pět fází, ke kterým patří: • fáze koncepční, • fáze plánování výzkumu, • fáze výzkumná, • fáze analytická, • fáze diseminační. Prvním krokem každého designu výzkumu je zodpovězení otázek: Co chceme zkoumat? Proč to chceme zkoumat? Je to smysluplné? A máme možnost to zkoumat? Výzkum by neměl být prováděn samoúčelně, ale měl by reflektovat aktuální požadavky praxe. Po zodpovězení těchto otázek je základem každého šetření provedení rešerše, tedy vytvoření soupisu literatury k tématu, kterému se budeme věnovat. Při rešerši je nutné prohledat dostupné informační zdroje a shromáždit vybrané, relevantní odborné zdroje pojednávající o řešené problematice. Výzkum je potřeba vést v kontextu současných vědeckých poznatků dané oblasti, proto je nutné zjistit, co již bylo o zkoumaném problému publikováno a je tedy známo. Na základě rešeršní strategie mohou být vytvořena teoretická východiska výzkumu.

51


Východiskem zkoumání je proměnná, které můžeme přiřazovat různé hodnoty. Znamená to tedy, že proměnné, s nimiž ve výzkumu pracujeme, musí být měřitelné. Proměnnými sledovanými v kvantitativním výzkumu může být např. věk, motivace, inteligence, sociální opora, syndrom vyhoření. Jde tedy o vlastnosti nebo charakteristiky jedince nebo skupiny. Proměnné mohou být kategoriální (pohlaví) nebo nabývají hodnot z kontinua (sociální opora, motivace). Proměnné můžeme dále dělit na nezávisle proměnné a závisle proměnné. Nezávisle proměnné jsou považovány za možnou příčinu změn (např. pohlaví, rodinný stav, ročník studia). Závisle proměnné jsou pak předpokládané efekty, důsledky, které nabývají určité hodnoty v důsledku působení nezávisle proměnných. Výzkum může např. sledovat vliv délky praxe (nezávisle proměnná - příčina) na míru syndromu vyhoření (závisle proměnná - důsledek). Stanovení těchto proměnných musí být ujasněno před zahájením šetření. (Ferjenčík, 2010, s. 67 – 72) Uvažování o závisle a nezávisle proměnných tvoří konceptuální rámec kvantitativního šetření. Výzkumná otázka „Jaký je vztah mezi délkou praxe a syndromem vyhoření u všeobecných sester,“ se zaměřuje na vztah mezi proměnnými.

Obrázek 1 Závislé a nezávislé proměnné

Dalším příkladem těchto otázek je např. „Jaký je vztah mezi délkou onemocnění (NZ) a kvalitou života (ZP) pacientů s kolorektálním karcinomem?“ Jedna závisle proměnná může být ovlivněna více nezávisle proměnnými. Míra syndromu vyhoření (ZP) může být ovlivněna osobnostními charakteristikami, sociální oporou a zátěží (NP), jak ukazuje obrázek 1. V realitě se běžněji setkáme s více příčinnými vztahy a výzkumník by měl uvažovat o všech nezávisle proměnných, které závisle proměnnou mohou ovlivnit – např. věk, pohlaví, životní situace. (Punch, 2008, s. 16–18)

52


Důležitým krokem šetření je stanovení cílů, tedy toho co chce šetření zkoumat. Cíle určují účel výzkumu. Výzkumný problém či cíl by měl dozrávat postupně v průběhu studia. Příkladem cíle může být „Prozkoumat vztah mezi osobnostními charakteristikami coby nezávisle proměnnými a syndromem vyhoření coby závisle proměnnou.“ (Punch, 2008)

Obrázek 2 Struktura kvantitativního výzkumu

Výzkumné otázky jsou formulovány po předběžné teoretické analýze, jejímž cílem je shromáždit co největší množství informací o zkoumané problematice. Seznámení se současným stavem poznání v dané oblasti je podmínkou pro dobré šetření. Výzkumné otázky vycházejí z obecného určení cílů. Specifikují cíle a přetvářejí je do konkrétnější podoby. Výzkumné otázky formulujeme nejprve obecně, jak ukazuje obrázek 2 a dále pomocí specifických pojmů (viz dále). Při formulaci výzkumných otázek je třeba respektovat: • věcnost (např. Má výzkumná otázka klinický význam?), • metodologické aspekty vědy (Jakými metodami může být otázka zkoumána?), • účelnost (Je to vhodná otázka vzhledem k zaměření výzkumu?) a • etickou dimenzi (Může být problém zkoumán tak, aby nebyl poškozen subjekt?). (Marečková, 2013) Na základě teoretické analýzy dojde k operacionalizaci pojmů, jimž se budeme ve výzkumu věnovat. Zaměřujeme-li se na výzkum vlivu nemoci na psychiku

53

Hypotéza

pacienta, musíme vymezit oblasti, kterými se budeme zabývat (např. kolorektální karcinom a jeho vliv na depresi a úzkost u pacientů). Např. pojem psychika je velmi široký, je třeba jej upřesnit tak, abychom s ním mohli pracovat. Vymezené oblasti musí být měřitelné. Operacionalizace převádí pojmy do měřitelných jednotek. Jakmile jsou pojmy operacionalizovány, hledáme odpověď na otázku: Existují standardizované dotazníky, které měří tyto proměnné?

2.3 Hypotéza Na tomto základu může být postavena hypotéza. Hypotéza je vědecký předpoklad, který vychází z vědeckých poznatků známých o zkoumaném jevu. V kvantitativním výzkumu se stanovuje na začátku a řídí směr šetření. (Gavora, 2010) Pro verifikaci hypotéz se používá metoda falzifikace – hledání faktů, které svědčí o její neplatnosti. (Popper, 1997) Nepodaří-li se hypotézu falzifikovat, můžeme ji přijmout, ale nelze ji považovat za jednou pro vždy dokázanou. Vhodně formulovaná hypotéza musí být empiricky ověřitelná a falzifikovatelná. Přijmeme-li hypotézu na základě empirického ověření, je možné ji doporučit k praktickému využití. Rozhodnutí o přijetí hypotézy je u kvantitativních výzkumů možné pouze na základě rozsáhlého shromažďování dat, jejich třídění, zpracování a vyhodnocení. (Chráska, 2005) Gavora (2010) uvádí tři zlatá pravidla hypotézy, jimiž jsou: • hypotéza je tvrzení, které je vyjádřeno oznamovací větou, • hypotéza musí vyjadřovat vztah (rozdíl nebo následek) mezi dvěma proměnnými, • hypotéza musí být empiricky ověřitelná. Hubík (2006) hovoří o výhodách hypotézy oproti otázce, jimiž je jednoduchost, verifikovatelnost, falzifikovatelnost a srozumitelnost. Hypotéza by měla být formulována tak, aby posouvala poznání vpřed. Chybou je formulace triviální hypotézy – předpokladu, který je všeobecně známý a v praxi opakovaně ověřený. Hypotéza rovněž musí být formulována v podobě, ve které je testovatelná – ověřitelná. Hypotéza by měla obsahovat jasné implikace pro ověření vztahů. (Hanzl, 2012) Zásady pro tvorbu hypotéz znázorňuje obrázek 3.

54

Hypotéza

Obrázek 3 Zásady pro tvorbu hypotéz

V kvantitativně orientovaném výzkumu jsou nejprve formulovány „věcné hypotézy“ V tomto případě používáme pro vyjádření vztahu mezi proměnnými věcné termíny. Příkladem „věcné hypotézy“ je tvrzení: „Deprese se vyskytuje častěji u pacientů s kolorektálním karcinomem než ve zdravé populaci.“ „Profesi všeobecné sestry si volí častěji ženy než muži.“ Tyto proměnné se dále operacionalizují tak, aby je bylo možno měřit, a převádějí se na statistické hypotézy. Ty jsou formulovány tak, aby vztahy mezi jevy byly vyjádřeny ve statistických termínech a byly ověřitelné vhodnou statistickou metodou. „Existuje statisticky významný rozdíl v míře deprese mezi skupinou pacientů s kolorektálním karcinomem a kontrolním souborem zdravých jedinců.“ Z věcné hypotézy „Pokud učitel zvýší množství pochval, žáci se více naučí.“ Je na základě operacionalizace pojmů vytvořena hypotéza statistická „Mezi počtem pochval od učitele a úrovní vědomostí žáků existuje statisticky významný vztah“. Při formulaci statistické hypotézy je formulována nulová a alternativní hypotéza. Nulová hypotéza představuje tvrzení, které vyjadřuje žádný neboli nulový rozdíl nebo vztah mezi testovanými proměnnými nebo soubory dat. Znamená to například, že zátěž je stejné pro muže i ženy nebo že dvě léčby jsou stejně efektivní. Alternativní hypotéza popírá platnost nulové hypotézy. Obvykle se vyjadřuje jako existence rozdílu mezi soubory nebo existence vztahu mezi proměnnými. Jde o logický opak nulové hypotézy. Pokud při statistickém testování nedokážeme opak, předpokládáme, že platí nulová hypotéza.

55

Hypotéza

Příkladem správně formulované statistické hypotézy je např. „Existuje signifikantní vztah mezi mírou syndromu vyhoření a mírou sociální opory.“ „Mezi vzděláním rodičů a inteligencí dítěte existuje signifikantní pozitivní vztah.“ „Pokud učitel zvýší množství pochval, žáci se statisticky významně více naučí.“ (Gavora, 2010) Formulace cílů, výzkumných otázek, které určují konkrétní dílčí oblasti zkoumaného problému a hypotézy vycházejí z výstupů rešeršní strategie. Příklady cílů a hypotéz: Cíl 1. Prozkoumat výskyt syndromu vyhoření ve zdravotnictví u zdravotníků pracujících na oddělení ARO a JIP. Cíl 2. Srovnat výskyt syndromu vyhoření u zdravotnických pracovníků pracujících na JIP a ARO s kontrolní skupinou. Cíl 3. Zjistit vliv sociální opory jako projektivního faktoru na míru syndromu vyhoření u zdravotnických pracovníků. H01 Ve skóre vyhoření naměřeném dotazníkem BM neexistuje signifikantní rozdíl mezi skupinou všeobecných sester a kontrolní skupinou. HA1 Skupina všeobecných sester bude mít signifikantně vyšší skóre vyhoření naměřené dotazníkem BM než kontrolní skupina. H02 H1 Mezi mírou vyhoření, zjištěnou dotazníkem BM a mírou sociální opory naměřenou dotazníkem PSSS neexistuje signifikantní vztah. HA1 Mezi mírou vyhoření, zjištěnou dotazníkem BM a mírou sociální opory naměřenou dotazníkem PSSS existuje signifikantní vztah. Dalším krokem je testování hypotézy, tedy rozhodování o tom, zda můžeme danou hypotézu přijmout. Toto rozhodnutí je možné pouze na základě shromážděných dat o sledovaných proměnných. Tato data se třídí, zpracovávají a vyhodnocují. (Chráska, 2005, s. 7–9)

56

Hypotéza

K ověření hypotézy je nezbytné stanovit vhodnou metodu sběru dat. V kvantitativním výzkumu se jako nejvhodnější jeví sběr dat pomocí standardizovaných dotazníků, testů. Dotazník je metoda založená na subjektivní výpovědi zkoumané osoby o jejích charakteristikách. Dotazník bývá řazen do tzv. metod subjektivních. Subjektivnost dotazníku je dána tím, že vyšetřovaný zde může různým způsobem ovlivňovat své výpovědi. Svoboda dělí dotazníky na jednorozměrné (jadnofázové, unidimenzionální), které se zabývají měřením jednoho znaku, rysu nebo aspektu (např. deprese) a vícerozměrné (vícefázové, multidimenzionální) dotazníky, které měří více aspektů, rysů, názorů, postojů, preferencí. Standardizace dotazníku je souhrnné označení pro validizaci, zajištění reliability, stanovení norem, ověření účinnosti, stanovení instrukcí a způsobu administrace test/dotazníku. (Svoboda, 2013) Standardnost zaručuje uniformní, stejný přístup při zadávání i registrování testového materiálu a jeho výsledků. Tento test předepisuje administrátorovi jaké instrukce a jakým způsobem má podávat a jak má postupovat při vyhodnocení. Použití standardizované metody nám umožní porovnání výsledků s populační normou. Standardizované metody zajišťují objektivitu, kdy administrátor nemá vliv na to, jaké skóre bude získáno. (Ferječík, 2010, s. 196 – 197) Pokud pro měření operacionalizovaných pojmů není k dispozici standardizovaný dotazník, vytváří se dotazník vlastní konstrukce. Jeho tvorba se řídí přísnými pravidly. Má-li výzkumník s měřením málo zkušeností, neměl by sám navrhovat měřící nástroj, ale měl by upřednostnit již existující standardizovaný nástroj. (Punch, 2008) Každá výzkumná metoda musí být validní, musí tedy měřit to, co jsme si předsevzali a musí mít i patřičnou míru reliability, tedy přesnosti a spolehlivosti. (Radvan, Vavřík, 2012, s. 41) Validita je tedy schopnost měřícího nástroje zjišťovat to, co zjišťovat má. Je-li cílem výzkumu zjistit míru vyhoření, validní nástroj zaručí, že bude skutečně zjištěna míra vyhoření a nikoli např. deprese. Reliabilita je pak přesnost a spolehlivost nástroje, jejíž míra je dána opakováním měření. Při tvorbě dotazníku musíme odpovědět na tři otázky. 1. Znají dotazovaní to, co se chceme dozvědět, 2. Budou to dotazovaní schopni sdělit a 3. Budou ochotní to sdělit? Položky dotazníku musí být srozumitelné a jasně formulované. Vyhýbáme se sugestivním otázkám. (Kebza & Pechačová, 2001, s. 50–51) Otázky v dotazníku dělíme na základní typy: • otevřené umožňují volnou tvorbu odpovědi, • uzavřené - výběr z několika variant odpovědi,

57

Hypotéza

• polouzavřené (nebo také polootevřené) - jedná se o kombinace obou předchozích typů, • škálové. Existují různé typy uzavřených otázek, které se liší např. počtem vybíraných odpovědí, možností uspořádání odpovědí, grafickou úpravou apod. • otázky dichotomické (two–choice) s možností výběru ze dvou odpovědí (např. ano–ne) • otázky alternativní (polytomické, množné, multipl choice) s možností výběru jedné z několika alternativ (např. žiji sám, žiji s partnerem/kou, žiji s rodiči, žiji s manželem/kou a dětmi) • otázky výčtové (checklist) umožňují kombinovat několik možností • otázky pořadové (s uvedením pořadí alternativ, ranking format) respondent vytváří pořadí nabízených možností (např. seřaďte hodnoty motivy od nejvýznamnějšího - napište číslo „1“ k nejméně významnému – napište číslo „8“) Posuzovací stupnice jsou vymezené kontinuem. Podmínkou pro požívání škály pořadové (rating scale) je existence přirozeného kontinua mezi krajními odpověďmi typu „úplně souhlasím – vůbec nesouhlasím“, „velmi ne spokojen – maximálně spokojen“ 1–5, 7, 10. Na numerické posuzovací škále - např. Jsem ve své práci aktivní 1 2 3 4 5 pasivní, označí respondent odpovídající číslo. Jinými typy otázek jsou: • Sociodemografické otázky slouží jako podklad pro kategorizaci odpovědí respondentů (pohlaví, věk, vzdělání, bydliště). • Filtrační otázky jejich účelem je vyloučit respondenty, jichž se problém netýká, např. Jste kuřák? Ano x Ne • Při odpovědi ano mohou následovat další otázky na preferovanou značku, počet vykouřených cigaret za den. Při odpovědi ne přechází respondent k dalším části souboru otázek.

58

Soubor respondentů a metoda

Projektivní otázka je položena nepřímo, ptá se na názor jiných lidí, např. co si lidé myslí o určitém problému. Používá se zejména při dotazování na citlivá témata, pokud lze očekávat, že by dotazovaný záměrně nebo podvědomě podal nepravdivou odpověď. Z tohoto důvodu se ptá na názor jiných lidí a předpokládá se, že se do odpovědi respondenta promítne jeho vlastní názor. Před samotnou realizací výzkumu je vhodné provést pilotní studii na malé skupině vybrané z populace, kterou budeme sledovat. Technika pilotáže se podstatně liší od techniky, kterou použijeme ve vlastním výzkumu. Nejčastěji používáme v pilotáži kvalitativní postupy, jakými je např. nestandardizovaný rozhovor. Cílem této studie je zjistit zda informace, kterou požadujeme v naší populaci, vůbec existuje. Pilotní studie je velmi důležitá, nemáme-li hlubokou znalost o cílové populaci. V případě, že vytváříme dotazník vlastní konstrukce, je pilotní studie nezbytná. Pokud je pilotní studie opominuta, důsledkem je pochybná validita výsledků. Předvýzkum je rovněž prováděn na malém výběrovém souboru (větším než v případě pilotní studie) naší cílové populace. Předvýzkum testuje nástroje, které chceme ve výzkumu použít. Cílem je mimo jiné otestovat srozumitelnost a jednoznačnost otázek v případě dotazníků vlastní konstrukce. Předvýzkum by měl být součástí každé výzkumné akce a to opět obzvlášť v případě měřicího nástroje vlastní konstrukce. (Disman, 2000)

2.4 Soubor respondentů a metoda Chceme-li realizovat kvantitativní výzkum (stejně tak i kvalitativní), musíme uvést metodu výběru testovaných prvků. Výběr musí být adekvátní, aby na jeho základě bylo možné usuzovat na všeobecně platné skutečnosti. Ze základního souboru (všechny všeobecné setry v ČR) utvoříme výběrový soubor nejlépe náhodným výběrem reprezentativního souboru. Reprezentativní soubor je vytvářen tak, že každá osoba základního souboru má stejnou šanci dostat se do výběru. To může být zajištěno např. losováním podle tabulky náhodných čísel. (Radovan & Vavřík, 2012) Příkladem jednoduchého náhodného výběru je šetření zaměřené na zjištění míry empatie studentů zdravotnických škol. Vytvoříme seznam všech těchto studentů, jejich jména vložíme do losovacího osudí a náhodně vylosujeme např. 100 z nich. Stratifikovaný náhodný výběr je založen na náhodném výběru z populace, kterou rozdělíme dle určitého znaku do vrstev. Vybíráme tedy z jednotlivých podskupin základního souboru. Při skupinovém

59

Etické aspekty

výběru můžeme místo jednotlivců náhodně vybírat celé skupiny např. všechny studenty 1. ročníků v určitých obcích, které jsme náhodně vybrali. Dalším způsobem je záměrný výběr, kdy je výzkumný vzorek vybírán podle těch znaků základního souboru (délka praxe, věk), které jsou s ohledem na cíl relevantní. Výběr dostupný je z výše uvedených nejméně náročný na čas a organizaci. Do souboru respondentů jsou zařazováni pouze ti, kteří jsou dostupní – např. z našeho okolí (všeobecné sestry z Fakultní nemocnice Olomouc). Tento způsob se využívá pouze v případě, že výzkumník nemá možnost udělat výběr náhodný. Tento výzkum je z hlediska zobecnitelnosti nejslabší. Na jeho základě nemůžeme data zobecňovat. Pokud např. zjistíme, že existuje statisticky významný vztah mezi délkou praxe a mírou vyhoření, můžeme pouze konstatovat, že tomu tak je u sester pracujících ve Fakultní nemocnici Olomouc. Již bylo řečeno, že nejvhodnější výzkumnou metodou je standardizovaný měřící nástroj, který je validní a reliabilní. Reliabilita je spolehlivost, s níž test měří to, co měří. Validita testu je míra shody mezi naměřenými výsledky a tím, co bylo měřeno. (Ferjenčík, 2010, s. 197 – 206) Validita je tedy platnost získaných výsledků a je jedním z předpokladů objektivity. Standardizované testy vydává v ČR např. Psychodiagnostika Brno nebo Testcentrum HOGREFE.

2.5 Etické aspekty Před realizací výzkumu je dále nutné řešit etické otázky. V případě, že pracujeme ve výzkumu s „lidskými subjekty“ je nutné získat souhlas Etické komise. Dva základní principy etiky, bez nichž by nemohla lidská společnost existovat, jsou konat dobro a nekonat zlo. (Ivanová & Zielina, 2010, s. 15) Mezi základní etické zásady výzkumu patří svoboda výzkumu a odpovědnost, respektování názorové plurality a tolerance a respektování lidské důstojnosti a autonomie při výzkumu. Výzkumný pracovník vždy přistupuje k účastníkům výzkumu jako k autonomní bytosti a získá od každého respondenta informovaný souhlas před zahájením výzkumného šetření. Respondentům výzkumu, je nutné garantovat svobodnou volbu: účastnit se výzkumu, anebo svou účast odmítnout. Musejí se rozhodovat s vědomím, že jde o účast dobrovolnou a zároveň musí být plně poučeni o podstatě výzkumu a možných rizicích, které z něho plynou. V případě, že výzkum je spojen s léčebným procesem, zákonně i eticky je získání informovaného souhlasu nezbytné. Informovaný souhlas se považuje za náležitý projev pacientovy vůle. (Haškovcová, 2007, s. 25) Text informovaného

60

Realizační a analytická fáze

souhlasu většinu obsahuje oslovení pacienta/subjektu výzkumu, objasnění cílů a předmětu výzkumu srozumitelně pro laika a poučení o možnosti odstoupit z výzkumu i v jeho průběhu odstoupit a text prohlášení - vyjádření souhlasu subjektu výzkumu s účastí na výzkumu. Osobám vstupujícím do výzkumu, zejména pak výzkumu biomedicínského, je nutné při ochraně jejich práv věnovat náležitou pozornost, zejména pak je nutné zaměřit se na jejich lidskou důstojnost. (Ivanová & Zielina, 2010, s. 21) Miovský (2010, s. 280–285) uvádí mezi etickými pravidly chránících účastníky výzkumu souhlas s účastí ve výzkumu, ochrana soukromí a osobních údajů účastníků výzkumu a skutečnost, že nesmí dojít k hmotnému, duševnímu či jinému poškození či újmě účastníků výzkumu. Není přípustné účastníky výzkumu vystavovat nepřiměřenému riziku, nebo situacím, které by mohly vést k porušení etických zásad. Výzkumný pracovník se ve své práci řídí základními lidskými mravními principy, věnuje se prováděnému výzkumu s plným pracovním i osobním nasazením, vystupuje proti neetickému a nevhodnému užití vědeckých poznatků, rozšiřuje a prohlubuje své znalosti a usiluje o zlepšení svých odborných schopností, zachovává kritický postoj k vlastním poznatkům a výsledkům i k výsledkům svých spolupracovníků a je přístupný diskusi a věcným argumentům, obhajuje svobodu vědeckého myšlení, vyjadřování, výměny názorů a informací, odmítá užívání nevědeckých přístupů a rasistických, náboženských, nacionalistických a politických hledisek ve vědě a dále viz etický kodex.(http://www.cas.cz/o_ avcr/zakladni_informace/dokumenty/eticky_kodex.html, 2013).

2.6 Realizační a analytická fáze Po té, co jsme si zvolili cíl a hypotézy, provedli operacionalizaci pojmů, zvolili měřící nástroj a výběrový soubor, provedli pilotní šetření a předvýzkum a rovněž vyřešili etické aspekty výzkumu, můžeme přistoupit k samotné realizaci výzkumu. Víme již, co budeme zkoumat, na kom, kde a jakým způsobem bude výzkum realizován. Realizace výzkumné fáze bývá zpravidla časově náročná (může trvat i měsíce až roky). Dochází ke sběru výzkumných dat a přípravě dat k analýze. Důležitým prvním krokem realizace výzkumu je získání informovaného souhlasu od všech respondentů. Výzkum, jak již bylo řečeno, musí být založen na dobrovolnosti a musí zaručit anonymitu. Anonymita může být zajištěna např. tím, že respondenti vkládají vyplněné dotazníky v zalepené obálce do předem připraveného boxu. Box by měl být umístěn tak, aby byl pro re-

61


spondenty dosažitelný. Pokud box umístíme do vzdáleného místa, snížíme tím návratnost vyplněných dotazníků.

V analytické fázi získaná data analyzujeme a interpretujeme. Dochází k jejich systematickému uspořádání a interpretaci. Obojí je nezbytné provést před uvedením/zveřejněním výsledků výzkumu. Po sběru dat následuje analýza dat na základě vhodné statistické metody.

2.7 Statistické zpracování dat Pro statistické zpracování získaných dat, je nezbytné pokud byly dotazníky v papírové podobě, připravit datovou matici, kterou lze zpracovat ve statistickém software. V případě, že byly dotazníky distribuovány elektronickou formou, např. webovým rozhraním, lze je z tohoto rozhraní exportovat přímo do elektronické datové matice. Nicméně i v tomto případě je po exportu nezbytná kontrola. Datovou matici lze vytvořit v jakémkoliv tabulkovém editoru, např. Microsoft Excel. Datovou matici lze vytvořit tak, že jednotlivé řádky tvoří jednotliví respondenti, zatím co sloupce představují konkrétní odpovědi respondenta na položenou otázku, tedy sledovaný statistický znak s jeho obměnami. Při tvorbě matice je nezbytné překódovat odpovědi do číselné podoby. Například pokud se výzkumník dotazuje na pohlaví respondenta, odpovědí je žena nebo muž. Následně je překódováno tak, že ženskému pohlaví je přiřazeno číslo 1, mužskému číslo 2. Do datové matice je zapsáno číslo, odpovídající danému pohlaví. Obdobně se překódují další znaky. Důležité je dodržovat číslování v celé datové matici (viz obrázek 4). číslo dotazníku =pořadové číslo respondenta Číslo dotazníku

Pohlaví

Pracovní zařazení

Vzdělaní

sledované znaky a jejich obměny Registrace

Praxe v nemocnici

Péče o nezletilé děti

Práce na směny

1

2

2

1

1

1

1

1

2

2

1

2

1

3

1

1

3

1

2

1

2

3

1

1

4

1

2

1

1

2

1

1

5

1

2

2

2

2

2

1

6

1

2

1

2

3

2

1

.

2

1

5

2

3

2

2

1 024

1

2

1

2

3

2

1

Obrázek 4 Ukázka datové matice

62


Je nezbytné, aby si výzkumník zaznamenal a uložil, veškeré obměny jednotlivých statistických znaků a jim přidělené číselné kódy. Pokud je ve výběrovém šetření vyšší počet respondentů, dochází většinou při ručním přepisu dotazníku do datové matice k chybám. Například povolání lékař, u něhož bylo chybou přepisu zakódováno středoškolské vzdělání. Z tohoto důvodu je vhodné, aby výzkumník po uplynutí určitého času provedl následnou kontrolu datové matice. Každá chyba učiněná přepisem, zbytečně zkresluje výsledky a znehodnocuje veškerou dosavadní práci. Při přepisu do datové matice lze vyřadit dotazníky, které byly vyplněny chybně. V případě pouze částečného vyplnění některých otázek je pak na samotném výzkumníkovi, zda tyto dotazníky do datové matice přepíše a využije tak alespoň části dat nebo je vyřadí. V některých manuálech k vyhodnocení dotazníků, je uveden počet otázek, které nemusí respondent zodpovědět, a přesto lze dotazník zařadit do zpracování. Pokud je nezodpovězen vyšší počet otázek, než uvádí manuál, není možné dotazník využít a je nezbytné jej vyřadit ze zpracování.

Proměnné Statistické znaky (nazývané též proměnné) nabývají obvykle více než jedné obměny. Statistický znak (proměnná) vzdělání, může nabývat proměnné těchto obměn: základní vzdělání, středoškolské vzdělání bez maturity, středoškolské vzdělání s maturitou, vysokoškolské vzdělání. Počet proměnných a jejich obměn závisí na typu výzkumu a záměru výzkumníka, jak bude se statistickými znaky dále pracovat. Statistické znaky lze třídit z mnoha hledisek. Nominální proměnné – někdy nazývané kategoriální, jsou slovní proměnné, nelze u nich stanovit pořadí od nejnižší po nejvyšší. Lze pouze konstatovat, zda jsou stejné nebo odlišné. U tohoto typu proměnné lze zjišťovat pouze četnosti, nelze s nimi provádět aritmetické operace, zjišťovat průměry apod. Jedná se například o: rodinný stav, pohlaví, zdravotní stav, krevní skupiny. Ordinální proměnné – jsou číselné a jsou vyjádřeny v určitých jednotkách. Mohou nabývat jak kladných tak i záporných hodnot. Lze je seřadit od nejvyšší po nejnižší nebo naopak. Jedná se například o: vzdělání, školní klasifikaci, stádium onemocnění, úroveň spokojenosti apod. Nelze však přesně vyjádřit o kolik je mírná spokojenost nižší než spokojenost. Intervalové, zvané též rozdílové. Oproti ordinální lze zjistit o kolik je jedna hodnota vyšší než druhá. Do této kategorie lze zahrnout například mzdu. Tyto

63


proměnné umožňují vypočítat o kolik je příjem jednoho respondenta vyšší než u druhého, stejné platí pro počet dětí či věk a podobně. Typické u těchto proměnných je, že nula, respektive nulová hodnota nevyjadřuje nepřítomnost jevu. Například 0 stupňů Celsia nevyjadřuje nepřítomnost teploty. Poměrové zvané též podílové. U tohoto typu proměnných lze vypočítat poměr mezi hodnotami, tedy kolikrát je jedna hodnota větší resp. menší než druhá. Předpokladem tohoto výpočtu je existence absolutní nuly, vylučující záporné hodnoty. Tento typ proměnných má veškeré charakteristiky předchozích proměnných nominálních, ordinálních i intervalových. Příkladem může být teplota ve stupních Kelvina či počet obyvatel města. Diskrétní proměnné. Mohou nabývat pouze celých čísel. Například počet zaměstnanců, počet dětí v domácnosti, počet hospitalizací, počet býlích krvinek. Spojité proměnné. Mohou nabývat libovolné hodnoty z daného intervalu. Například výška, váha, vzdálenost čas, teplota (viz obrázek 5).

Obrázek 5 Rozdělení statistických znaků

64


Deskriptivní (popisná) statistika Poskytuje základní informace o výběrovém souboru. Než výzkumník přistoupí k inferenční statistice a započne hledat vztahy či rozdíly mezi proměnnými, je nezbytné odpovědět na základní otázky typu – jaký celkový počet respondentů odpovědělo na položené otázky, kolik odpovědělo mužů, kolik žen, jaká je struktura vzdělání mezi respondenty a podobně. Deskriptivní statistika však není důležitá pouze pro popis získaných dat, nýbrž sekundárně pomáhá hledat chyby v datech, které nebyly dříve odhaleny. Pokud jsou u znaku pohlaví muži kódováni číslem 1 a ženy číslem 2, neočekává ze žádné jiné číslo. V případě, že je nalezeno u znaku pohlaví jiné číslo, je to chyba. V takovém případě je třeba vyhledat podle čísla dotazníku příslušný dotazník a chybu odstranit. Cílem deskriptivní statistiky je popis získaných dat a vystižení důležitých informací několika čísly či obrázky, grafy, tabulkami. Závěry popisné statistiky nelze zobecňovat.

Četnostní analýza Základním údajem, který výzkumníka zajímá, je počet respondentů, kteří dotazník vrátili. Z počtu distribuovaných a vrácených dotazníků lze vypočítat míru návratnosti jako podíl navrácených vyplněných dotazníků a celkového počtu zadaných dotazníků. Výzkumníka dále zajímá, jaký počet respondentů odpovídal určitým způsobem, počet respondentů spadajících do příslušné kategorie vzdělání a podobně. Jedná se tedy o jednoduchý výčtový seznam ze získaných dat.

Míry centrální tendence Míry centrální tendence nachází mezi získanými daty vyjádřenými řadou čísel, střední bod.

Střední hodnota Nejčastěji je nazvaná jako aritmetický průměr. Vypočte se nejčastěji tak, že získaná čísla sečteme dohromady a vydělíme je jejich počtem. Chceme zjistit střední hodnotu věku respondentů:

65


Respondent – 25 Respondent – 34 Respondent – 55 Respondent – 46 Respondent – 30 Sečteme 25 + 34 + 55 + 48 + 30 = 190 192 / 5 (n počet respondentů) = 38 Výsledná průměrná hodnota je 38. Průměrný věk respondentů je 38 let. = 38. Jednou z nevýhod této střední hodnoty je citlivost na odlehlé hodnoty. (Srov. Walker, 2013) Respondent – 85 Respondent – 34 Respondent – 55 Respondent – 46 Respondent – 30 Záměnou Respondenta č. 1, se průměrný věk v tomto druhém příkladu zvýšil o 12 roků na 50 let. Je-li ve výběrovém souboru, obzvláště pokud je malý, jeden respondent, který se extrémně liší, v tomto případě věkem, je průměr věku výrazně zkreslen. K první chybě při interpretaci výzkumného šetření tak může dojít hned zpočátku. (Srov. Walker, 2013)

Medián Jak název napovídá, jedná se o hodnotu, která rozděluje získaná číselná data na dvě stejně velké skupiny. Seřadíme li respondenty podle věku 25, 30, 34, 46, 55,

66


je medián = 34. V případě sudého počtu respondentů lze zjistit medián tak, že se vypočítá průměr dvou středních hodnot. Respondent – 25 Respondent – 34 Respondent – 55 Respondent – 46 Respondent – 30 Respondent – 38 Seřazeno: 25, 30, 34, 38, 46, 55. Medián = (34 + 38) / 2 = 36 Oproti průměru má medián výhodu, není citlivý na odlehlé hodnoty, avšak pomíjí veškeré ostatní hodnoty.

Modus Modus je hodnotou, která se v souboru získaných dat vyskytuje nejčastěji. V řadě 4, 5, 6, 3, 4, 1, 9, 4 je v tomto případě modus 4. U modusu platí, že soubor získaných dat může být: • amodální – bez modu (všechny prvky souboru mají stejnou četnost), • unimodální – jeden modus, • polymodální – dva a více modů. Modus má pouze nevelkou velkou vypovídací schopnost. (Srov. Walker, 2013)

67


Míry centrální tendence jsou základními výpočty prováděnými ve statistice, kterými lze začít popisovat vhodné statistické znaky a jejich obměny. Jednou z nejčastěji používaných měr je „průměr“. Při jeho výpočtu je nezbytné si uvědomit jeho citlivost na na tzv. odlehlé hodnoty. Naproti tomu medián, není odlehlými hodnotami ovlivněn. Na druhou stranu reprezentuje pouze jeden střední číselný údaj a ignoruje všechny ostatní. Modus lze využít tam, kde není možné zjišťovat ani průměr ani medián. Například při zjišťování, z jakého kraje jsou respondenti. Lze zjistit počet respondentů v každém kraji a vyhodnotit ze kterého kraje pochází nejvíce respondentů, nelze však uvést, že respondenti jsou průměrně ze Středočeského kraje. Všechny míry centrální tendence, stejně jako veškeré další statistické veličiny mají své výhody a nevýhody. Kvalitně interpretovat získané hodnoty, znamená znát jejich konstrukci, jejich slabiny a silné stránky.

Charakteristiky variability Mimo výše uvedené míry polohy, se v popisné statistice využívají míry rozptýlenosti dat. Zatím co míry polohy určují, jak jsou data vycentrována, tedy jaký je průměr, medián či modus, míra variability hovoří o tom, jak jsou data v souboru rozložena, neboť dva soubory se stejným průměrem mohou mít různé rozptýlení hodnot, kolem tohoto průměru.

Variační rozpětí Je nejjednodušší charakteristikou variability. Vypočítá se jako rozdíl mezi maximální a minimální hodnotou. Ornačuje se R. R = xmax − xmin Variační rozpětí je pouze hrubou charakteristikou variability, neboť vychází pouze ze dvou hodnot té minimální a maximální. Nic neříká o proměnlivosti jednotlivých hodnot v souboru. Při jejím použití je třeba mít na paměti, že může být zkresleno odlehlými hodnotami. Respondent – 25 Respondent – 34

68


Respondent – 55 Respondent – 46 Respondent – 30 Respondent – 38 R = 55 – 25 = R = 20

Rozptyl Je základní a nejvíce používanou mírou variability. Z toho důvodu lze pro rozptyl nalézt označení variance. Následující vzorec popisuje výběrový rozptyl, kterým z dostupných dat z výše uvedeného příkladu, odhadujeme hodnotu populačního rozptylu: Var(X) = 1/N((x1 - x¯¯¯) 2 + (x2 - x¯¯¯) 2 + … + (xN - x¯¯¯)2) = 1/6((25 - 38) 2 + + (34 - 38) 2+ (55 - 38) 2 + (46 - 38) 2+ (30 - 38) 2 + (38 - 38)2) = 1/6 x 602 = = 100,33

V některých případech je rozptyl označen písmenem sigma na druhou σ2

Směrodatná odchylka Jedná se o výběrový rozptyl, který se počítá pomocí čtverců odchylek dat od průměru. Nemá stejný rozměr jako původní data. Do měřítka původních dat jej vrací odmocnina z rozptylu. Značíme malým písmenem sigma σ. σ=√Var(X) Výpočet směrodatné odchylky měří rozptýlenost kolem průměru v obou směrech (±). Je-li σ = 0, soubor má nulovou variabilitu a všechna data jsou stejná. Například provádíme měření výšky u dětí narozených v roce 2010. Jaký je u těchto dětí rozptyl v roce narození? Všechny děti byly narozeny v roce 2010, a tudíž je rozptyl 0. Soubor má nulovou variabilitu. Naopak, čím víc se data od sebe liší, tím vyšší bude jejich směrodatná odchylka.

69


Variační koeficient Jedná se o poměr výběrové směrodatné odchylky a průměru, který slouží pro posouzení relativní míry rozptýlenosti dat vzhledem k průměru. Použijeme ho tehdy, pokud budeme porovnávat variabilitu dat jednoho parametru měřeného v různých souborech odlišnou úrovní hodnot například metry s milimetry, gramy s kilogramy a podobně. Tedy, porovnává variabilitu nestejně velkých objektů. Míry variability či charakteristiky variability vyjadřují rozložení hodnot dané proměnné okolo střední hodnoty celého souboru. Míry variability doplňují informace popisné statistiky, které poskytují střední hodnoty.

Kontingenční tabulka Kontingenční tabulka přehledně vyjadřuje a zobrazuje vzájemný vztah mezi dvěma statistickými znaky. Řádky tabulky odpovídají jednomu znaku (jeho obměnám) a sloupce druhému znaku (jeho obměnám). V příslušném spojnici řádku a sloupce se nalézá odpovídající hodnotu, která odpovídá příslušnému řádku i sloupci. Nejjednodušší formou kontingenční tabulky je 2x2. Dva sloupce a dva řádky. Příklad: ve vytvořené datové matici je zapsán statistický znak pohlaví (s obměnami muž, žena) a dále znak práce na směny (s obměnami ano, ne). Pro přehledné znázornění lze zkonstruovat tabulku 2x2 buňky, přičemž v řádcích bude uveden statistický znak pohlaví v jeho obměnách muž, žena a ve sloupcích druhý statistický znak v jeho obměnách ano, ne. Postupně lze tabulku procházet a sčítat jednotlivé ženy pracující na směny či muže, kteří na sněmy nepracují (vždy do příslušného průsečíku). Po zpracování lze z tabulky určit, jaký je počet mužů pracujících na směny, počet mužů naopak na směny nepracuje. Stejné dva údaje lze zjistit také pro ženy. Ručně získávat výsledky z dat je nesmírně časově náročné. Zvláště, pokud je do výzkumu zahrnuto sledování mnoha statistických znaků. Tuto práci lze svěřit statistickému softwaru či jej zvládne provést i běžný tabulkový editor např. Microsoft Excel. Vytvořit kontingenční tabulku je rychlé a jednoduché.

70


Základní struktura obsahuje: • filtr, • sloupce, • řádky, • data (viz obrázek 6).

Obrázek 6 Struktura kontingenční tabulky

V tabulkovém editoru MS Excel 2010 vytvoříme kontingenční tabulku na kartě Vložení ve skupině Tabulky zvolit Kontingenční tabulka.

Příklad ve výběrovém souboru o 325 respondentech je úkolem výzkumníka zjistit zastoupení směnné práce dle pohlaví (viz obrázek 7).

Obrázek 7 Jednoduchá kontingenční tabulka (http://office.lasakovi.com/excel/vlozit/excel-2010-kontingencni-tabulka-uvod/)

71


Bližší informace k tvorbě kontingenčních tabulek naleznete v uživatelské příručce daného programu.

Inferenční (matematická) statistika V inferenční statistice již data nejsou pouze popisována, nýbrž se proniká hlouběji do vztahů či rozdílů mezi proměnnými. Cílem inferenční statistiky je odpovídat na obecné otázky týkající se jevů či populací. Snaží se odpovídat na otázky typu: Liší se průměr dvou sledovaných proměnných (statistických znaků)? Existuje souvislost mezi dvěma proměnnými (statistickými znaky)? Závěry inferenční statistiky lze zobecnit.

2.8 Testování hypotéz V předchozí části této kapitoly byly uvedeny pravidla pro tvorbu věcných hypotéz i statistických hypotéz. Statistické testování hypotéz je stále rozšířeno v magisterských, disertačních i ostatních vědeckých pracích. Hypotézy, jež využívají závěrečné práce, jsou v zásadě dvojího druhu. Testují rozdíl či souvislosti mezi proměnnými. Jak bylo uvedeno dříve, před samotným testováním hypotéz musí být formulována statistická hypotéza, která je nazývána nulová (H0). Při testování vztahů mezi statistickými znaky či rozdíly mezi statistickými znaky lze formulovat dva druhy nulových hypotéz: Oboustranné – vychází z principu „nevinnosti“, tedy, že mezi sledovanými proměnnými neexistuje statisticky významný rozdíl, že jsou stejné. Příklad: Neexistuje statisticky významný rozdíl v počtu dekubitů u mužů a žen. Jednostranné – zde se předpokládá druhá skupina má střední hodnotu vyšší nebo naopak nižší. Příklad: Počet vzniklých dekubitů je statisticky signifikantně vyšší u mužů. Po definování hypotéz následuje, při testování statistických hypotéz, druhý krok spočívající v určení hladiny významnosti testu. Je to pravděpodobnost zamítnutí definované nulové hypotézy, ačkoliv je platná, značená alfa. Druhou chybou je přijetí definování nulové hypotézy, ačkoliv je neplatná, značená beta (viz obrázek 8).

72


Obrázek 8 Chyby při testování hypotéz

Jednoduše: • chyba 1. druhu a - zamítneme hypotézu H0, když platí • chyba 2. druhu ß - nesprávně přijmeme hypotézu H0, když neplatí Úskalí hladiny významnosti spočívá v tom, že chyby spolu souvisí. Pokud se výzkumník snaží zmenšit chybu 1 druhu, vzrůstá pravděpodobnost chyby 2 druhu. Musí si předem zvolit chybu alfa (α) prvního druhu nazývanou hladina významnosti testu. Tato by měla být dostatečně nízká. Ve zdravotnictví lze použít hodnotu statistické významnosti α = 0,05 (příp. 0,01), což znamená 95% (99%) jistotu správného rozhodnutí. (Chybu beta nelze ovlivnit, je určena velikostí zvolené chyby alfa.) Tato 5 % hladina významnosti, jinými slovy znamená, že pět případů ze 100 zkoumaných může být chybných, tedy u pěti případů ze 100 může být zamítnuta nulová hypotéza, přestože platí. Co to znamená „statisticky signifikantní“? V předchozí části bylo při testování statistických hypotéz uvedeno statisticky signifikantní. Kdy však už je například mezi skupinami mužů a žen statisticky signifikantní rozdíl a kdy ještě ne? Pokud výzkumník za použití statistických testů zjistí nízkou tzv. p – hodnotu, prohlásí, že našel, v tomto případě signifikantní rozdíl mezi skupinami žen a mužů a zamítne nulovou hypotézu. (Srov. Walker, 2013)

73


Pravděpodobnost Pravděpodobnost, že nějaký jev nastane, nabývá hodnot v rozsahu 0 až 1. Čím více se přibližuje číslu 1, tím více je pravděpodobné, že jev nastane. Pokud by výzkumník testoval, zda slunce vychází každé ráno, obdržel by hodnotu 1, tedy jistotu, že jev nastane. Opačně, pokud jev nenastane, lze konstatovat, že má míru pravděpodobnosti 0. Tuto absolutní jistotu, že jev na 100 % nastane či nenastane, však máme ve zdravotnických vědách mizivou. Většinou se pohybuje právě v rozmezí 0 – 1. Jaká bude pravděpodobnost, že na korunové minci padne lev? Je to 50 %, nebo-li 0,5. To znamená, že v polovině hodů mincí padne lev, v druhé polovině svatováclavská koruna. Pokud nějaký jev nastane s pravděpodobností 0,20, stane se tak jednou z pěti případů. Je-li míra pravděpodobnosti jevu 0,05, pak 5 % šance, že jev nastane nebo nastává jednou ku dvaceti. (Srov. Walker, 2013)

P-hodnota Výsledkem většiny statistických testů počítaných pomocí software či tabulkových editorů, jež umožňují statisticky zpracovávat data je tzv. p-hodnota – pravděpodobnost, tedy míra s jakou jev nastane (viz výše). Tato p-hodnota je pak využita k potvrzení nebo zamítnutí nulové hypotézy. Proces přijmutí či zamítnutí mulové hypotézy pomocí p-hodnoty lze ilustrovat na následujícím smyšleném příkladu z oblasti zdravotnictví. Mezi pacienty – muži a pacientkami – ženami byl v několika případech zjištěn dvoudenní rozdíl v rychlosti hojení dekubitů ve prospěch žen. Nulová hypotéza definuje, že neexistuje statisticky významný rozdíl v rychlosti hojení dekubitů mezi ženami a muži. Jsou tyto dva dny rozdílu zjištěné pouze v několika případech běžné a výzkumník je předpokládal a z tohoto důvodu takto definoval nulovou hypotézu? Nebo jsou již dva dny rozdílem tak velkým, že lze předpokládat, že u žen dochází k hojení dekubitů opravdu rychleji? Jednoznačnou odpověď na otázku poskytnou statistické testy. Jejich výsledkem bude p-hodnota, jež rozhodne o platnosti nulové hypotézy či o jejím zamítnutí. Pokud bude výsledkem testů například hodnota p = 0,81, pak to znamená, že u 81 % případů je šance, že výzkumník u zkoumaného souboru zjistí dvoudenní rozdíl v rychlosti hojení dekubitů. Tedy, že zjistí u zkoumaného souboru dvoudenní rozdíl, muži - pacienti a ženy - pacientky jsou při hojení dekubitů stejní. Je li u pacientů a pacientek hojení dekubitů stejně rychlé, p = 0,81 oznamuje, že tyto dva dny rozdílu v několika málo případech lze očekávat. Vysoké hodnoty p,

74


potvrzují (resp. nezamítají) nulovou hypotézu. Tedy pacienti i pacientky se hojí stejně rychle. Tento výrok však nic nevypovídá o pravdivosti nulové hypotézy, ale pouze o tom, že ji nelze zamítnout. Čím více se p-hodnota přibližuje číslu 1, tím více se testované soubory podobají. (Srov. Walker, 2013) Jak však rozpoznat, zda nulovou hypotézu přijmout nebo zamítnout? Ve výše uvedeném imaginárním případě jsme srovnávali rychlost hojení dekubitů u mužů a žen s výsledkem p = 0,81. Což znamená, že výzkumník bude mít 81 % šanci zaznamenávat dvoudenní čí vícedenní rozdíl v hojení dekubitů mezi pacientkami a pacienty, za předpokladu, že platí jeho nulová hypotéza. Jaký bude tedy závěr tohoto zjištění? Lze přijmout nulovou hypotézu a prohlásit, že mezi muži a ženami nejsou rozdíly v rychlosti hojení dekubitů nebo ji zamítnout a prohlásit, že rozdíly existují? Tedy pokud bude výzkumník mít 81 % šanci: • že bude pozorovat dvou denní hojení dekubitů v případě platné nulové hypotézy mezi pohlavími, • se mýlit, že existuje rozdíl v rychlosti hojení dekubitů mezi pohlavími. Pak učiní závěr, že mezi pacienty a pacientkami není žádný rozdíl, neboť nebude akceptovatelné, že se v 81 % mýlí. Co však v případě, že by výsledek testu nebyl původních p=0,81 ale p=0,30? Tedy, je zde pouze 30 % šance omylu, že bude mezi pohlavími rozdíl v rychlosti hojení dekubitů. Je tento výsledek akceptovatelný proto, aby mohl výzkumník zamítnout nulovou hypotézu a přijmout alternativní? A co v případě, že by byl výsledek testu 0,20? Tedy, že jde v 20 % o omyl a v 80 % o pravdivé tvrzení? Zkonzumovali byste jídlo v restauraci, pokud by vám kuchař řekl, že je 80% šance, že Vás nezabije? Jaká je ta správná hodnota? Žádná univerzálně platná hodnota neexistuje. Závisí na oboru, který je předmětem zkoumání. Jinou šanci na omyl bude mít stavební průmysl a jinou medicína. Pokud bude předmětem zkoumání a testování něco méně důležitého, je možné připustit vyšší šanci omylu. Může být akceptovatelné p = 0,10 (tzn. 10 omylů ze 100 případů). Bylo by však toto p přijatelné v medicíně či ošetřovatelství? V těchto oborech si však chtějí být výzkumníci co nejvíce jisti, téměř absolutně, proto hledají p o hodnotách 0,01 či ještě menších. (Srov. Walker, 2013) Ve společenských vědách i v ošetřovatelství nejrozšířenější hladina významnosti alfa = 0,05. Hladina významnosti jak již bylo uvedeno, výše znamená pravděpodobnost neoprávněně zamítnuté nulové hypotézy. Jinak, v 5 případech ze sta

75


statistickým testem zamítáme mulovou hypotézu, která je platná a zamítnuta být neměla. S pravděpodobností 95% bude učiněno správné rozhodnutí, tedy nulová hypotéza bude přijata. Proč zrovna 0,05? Hodnota pravděpodobnosti α = 0,05 tedy 5% byla uměle prosazena do statistiky R. A. Fischerem, který se snažil minimalizovat riziko chyby prvního druhu na přijatelnou úroveň. Pokud je p nižší než 0,05, existuje ve zkoumaném souboru něco zvláštního a nulová hypotéza je zamítnuta. Ve zmíněném příkladu s rychlostí hojení dekubitů u pacientů a pacientek, by statistický test mohl vypočítat ne původních 0,81, nýbrž 0,025. Tedy hodnotu pod hladinou významnosti 0,05. Co by to znamenalo? Že ve výběrovém souboru jen 2,5 % šance, že rychlost hojení dekubitů bude u mužů a žen stejná. Jinak, existuje pouze 2,5 % šance omylu, bude-li konstatováno, že rychlost hojení dekubitů je u mužů a žen odlišná. S tímto výsledkem testu lze nulovou hypotézu zamítnout.

Normální rozložení Před volbou adekvátního statistického testu je nezbytné zjistit, zda výběrový soubor pochází z populace s normálním rozložením dat a zda toto rozložení tedy sám má či se mu s vysokou pravděpodobností přibližuje. Normální čili Gaussovské je zobrazeno na obrázku 9. Mnohá biologická data vykazují toto normální rozložení. Jako příklad lze uvést rozložení inteligenčního kvocientu v populaci. Existuje skupina lidí s vysokým intelektem, stejně jako existuje skupina lidí s nízkým intelektem. Nejvíce lidí je však soustředěno kolem průměrného inteligenčního kvocientu.

76


Obrázek 9 Normální rozložení https://www.scio.cz/o-vzdelavani/teorie-a-metodika-testu/statisticke-pojmy/

Nejvíce případů 68 % je soustředěno + - 1 směrodatnou odchylku od střední hodnoty 95 % případů je soustředěno + - 2 směrodatné odchylky od střední hodnoty, 99,7, % případů je soustředěno + - 3 směrodatné odchylky od střední hodnoty.

Zjišťování normálního rozložení K orientačnímu zjišťování normality dat lze konstruovat tzv. histogram, ve kterém se sleduje symetričnost rozdělení dat. Histogram se nejčastěji používá u spojitých dat, avšak lze využít i u dat diskrétních, za předpokladu dostatečně velkého počtu pozorování. Histogram graficky vyjadřuje intervalové rozdělení četností pozorování. Například jak dlouho trvá všeobecné sestře odebrání ošetřovatelské anamnézy u nově přijatého pacienta (viz obrázek 10). Druhou možností, je použití statistických testů. Mezi často používané statistické testy patří Kolmogorov-Smirnov test a Shapiro-Wilk test.

77


Obrázek 10 Histogram (http://www.originlab.com/www/products/GraphGallery.aspx?GID=105)

Kolmogorov-Smirnov test hledá rozdíl mezi očekávanou a skutečně pozorovanou relativní kumulativní četností. Pokud je výsledek testu p>0,05, pak má výběrový soubor normální rozložení. Pokud je však p<0,05 výběrový soubor nemá normální rozložení dat. Na malých výběrech, kde má výběrový soubor málo sledovaných jedinců či jevů, může dojít k paradoxní situaci, že nelze nulovou hypotézu zamítnout, zatím co u velkých výběrů je nulová hypotéza o rozložení dat zamítnuta již při malé odchylce. Z tohoto důvodu je vhodné zjišťovat velké výběry pomocí Kolmogorov-Smirnov test. Malé soubory, přibližně do 50 jedinců či jevů je vhodné testovat na normalitu rozložení Shapiro-Wilk testem.

2.9 Rozdělení statistických testů Na základě rozložení můžeme rozdělit statistické testy na parametrické, tedy ty, které pro získání správné výsledku, tedy správného p, potřebují normální rozložení dat a neparametrické, jenž normální rozložení pro získání správného výsledku nepotřebují. Toto rozdělení je značně zjednodušují, neboť testy pro získání korektního výsledku potřebují ještě také další předpoklady, než je pouze

78


normalita rozložení dat. Pokud tyto předpoklady nebudou splněny, nebudou ani výsledky testů správné. Na základě takto zkreslených výsledků pak může dojít k chybám, které mohou způsobit až poškození pacienta. Na obrázku 11 je uvedeno zjednodušené rozdělení testů.

ParametPočet proHypotéza o

měnných

rický / Design

Proměnné

/ podmínek

Statistický

Cesta

test

v SPSS

neparametrický test

Jedna

Inde-

Rozdílu

Indepenproměnná:

Nezávislá

Ordinální,

Paramet-

pendent

mezi skudvě podpinami

Compare Analyze

data

intervalová

rický

samples t

dent- SamMeans ples T Test

Jedna mínky

test

proměnná:

Paired-

dvě pod-

Párová

mínky

data

Ordinální,

Paramet-

Párový t

Compare Analyze

intervalová

rický

test

-Samples T Means Test

Nezávislá

Nepara-

data

Analyze metrický

Nonpa-

Inde-

rametric

pendent

Tests

Samples

Mann-

ordinální -Whitney U

NonpaPárová

Neparaordinální

Rozdílu

data

Related Wilcoxon

Analyze

Samples Tests

mezi skupinami

rametric

metrický

Jedna

Jedno-

proměnná:

faktorová Nezávislé

více než data

ANOVA pro nezávislá

mínky Jedna

měření

Linear

Univariate

Model

Jedno-

proměnná:

dvě pod-

Analyze

rický

dvě pod-

více než

General

Parametintervalová

faktorová Párová

General

Parametintervalová

data

Repeated ANOVA

Analyze

Linear

rický

Measures pro párová

mínky

Model

měření Nezávislá

Nepara-

data

Analyze metrický

Nonpa-

Inde-

rametric

pendent

Tests

Samples

Kruskal—

ordinální Wallis

NonpaNepara-

Párová ordinální data

Related Friedman

Analyze

rametric

metrický

Samples Tests

79


Nominální, Porovnání

kategoriál-

počtu

ní, spojité Nepara-

četností

Asociace

kvanti-

Descriptive Chi-square

Analyze

metrický v katego-

tativní

riích

sloučené

Crosstabs Statistics

do skupin Ordinální, Dvou proSouvislosti Souvislosti

inter-

Paramet-

valová,

rický

Korelace měnných Dvou pro-

Pearson

Analyze

Correlate

Bivariate

Spearman

Analyze

Correlate

Bivariate

poměrové

měnných Ordinální, inter-

Nepara-

valová,

metrický

Korelace poměrové

Obrázek 11 Rozdělení testů (Přeloženo podle Hinton, McMurray & Brownlow (2014). SPSS explained. East Sussex, Great Britain: Routledge)

Parametrické testy Skupina t testů patří do rodiny parametrických testů. Tyto testy jsou jedny z nejvíce požívaných. Lze se s ním setkat u nejrůznějších typů výzkumů požívaných v sociálních vědách i ve zdravotnictví. Předpokladem pro jejich použití je parametrické (normální) rozložení dat, stejný rozptyl, data pocházejí z náhodných a nezávislých výběrů.

Jednovýběrový t test Tento test testuje hypotézy vztahující se k průměru jedné skupiny vybrané z populace, ve které je neznámá variabilita. Hypotéza: průměr IQ ve skupině psychiatrických pacientů s určitou diagnózou je nižší než populační průměr. V tomto případě je populační průměr známý. Činí 100. S tímto známým průměrem se testují získané skóry IQ všech pacientů zařazených do výběrového souboru. V testu je tedy testovací hodnota zadána výzkumníkem. Může se jednat o populační normu, kterou mají vypočítanou skandalizované měřící nástroje např. dotazníky, normované biomedicínské hodnoty. Taktéž se může jednat v případě strojů o normu danou výrobcem atp.

80


T test dvou nezávislých výběrů Za podmínek, jež vymezují použití t testu, je testován rozdíl mezi dvěma průměry pocházející ze dvou různých souborů. Test odpovídá na např. hypotézu: Existuje statisticky významný rozdíl mezi skupinou žen a mužů v pozornosti po požití alkoholického nápoje? Existuje statisticky signifikantní rozdíl v délce rekonvalescence mezi skupinou pacientů, která podstoupila intenzivní terapii a skupinou pacientů, která podstoupila běžně používanou terapii? Jak je z uvedených hypotéz patrné, srovnávají se vždy vzájemné dvě skupiny, muži a ženy, pacienti, kteří podstoupili intenzivní terapii s pacienty, které podstoupili běžnou terapií atp. Odtud je odvozen název textu – dvouvýběrový. Při použití testu je však nezbytné myslet na to, že test pouze určí, zda je mezi skupinami rozdíl, avšak neodhalí příčinu tohoto rozdílu.

Párový t test Často dochází k záměně párového a dvouvýběrového t testu, což je chyba. Jak název testu párový napovídá, používá se v případě, kdy se budou se srovnávat data na stejném výběrovém souboru respondentů, kteří byli měřeni dvakrát a mají být vzájemně porovnány. Párová data nepocházejí ze dvou různých souborů, ale pouze u jednoho stejného, u téhož jedince, například před intervencí a po provedení intervence. Test odpovídá na hypotézu: Existuje statisticky významný rozdíl u pacientů ve výši cholesterolu před a po konzumaci tučné stravy? Existuje statisticky významný rozdíl v počtu chybných případů přístroje před a po kalibraci. Existuje statisticky významný rozdíl před terapií a po terapii?

Anova Výše bylo uvedeno, jak lze srovnat dva průměry. Slouží k tomu t testy dvou nezávislých výběrů. Ty určují, kdy jsou průměry dvou skupin odlišné (muži a ženy) či kdy je odlišný průměr stejné skupiny u dvou měření (měření teploty stejných pacientů ráno a pak večer). Problém nastává, když je zapotřebí porovnat více než dvě skupiny. Například věkové skupiny (pacienti od 20 do 30 let, od 31 do 40, od 41 do 50 let). Zdánlivým řešením by mohlo být porovnávání

81


jednotlivých dvojic t testem - první skupinu s druhou, první se třetí, druhou se třetí. Tento přístup však nelze aplikovat. Ze dvou důvodů: První z nich spočívá v tom, že porovnáváme současně vždy pouze dvě skupiny vzájemně, nikoliv všechny tři. Tedy žádný samostatný test nám nemůže potvrdit, že existují obecné rozdíly u všech tří skupin současně. Druhý je již méně zřetelný a souvisí s celou logikou testování. Výše byla zmíněna chyba prvního řádu, která spočívá v tom, že zamítám nulovou hypotézu, i když je pravdivá. V těchto případech platí, že čím více provádím testů, tím více zvyšuji pravděpodobnost výskytu chyby prvního druhy a tedy učinění chybných závěrů. Z těchto důvodů je tedy nutné provést pouze jeden test, za pomocí ANOVY, než tři pomocí t testu. One way ANOVA – analýza rozptylu Předpoklady použí testu: • normalita rozložení dat v každé skupině, • nezávislé skupiny, • alespoň přibližně stejné rozptyly unitř skupin. V případě, že není dodržena podmínka stejných rozptylů, narůstá pravděpodobnost chyby I typu. Základní myšlenlou testu je, že se nesrovnávají aritmetické průměry, nýbrž rozptyly okolo průměrů. Celková variabilita v datech je dána kombinací rozptýlení výsledků jednoho každého respondenta uvnitř každé skupiny délky praxe (within group variation) a rozptýlení mezi středními hodnotami výsledků různých respndentů (between group variation). Například při zjišťování pracovní spokojenosti radiologických asistentů můžeme testovat, zda existuje statisticky signifikantní rozdíl v preferenci faktoru kariérový postup mezi asistenty s délkou praxe do 5 let, od 5 do 10 let nad 11 let. Předpokládaná hypotéza: neexistuje statisticky významný rozdíl mezi prefero-

82


váním faktoru kariérový růst mezi skupinami radiologických asistentů s různou délkou praxe. K identifikaci, které skupiny jsou signifikantně rozdílné, musí být použity post hoc testy například Bonferroni, Tukey, LSD, Sidak.atd. Podmínkou použití tohoto testu je použití metrických dat, pocházejících z náhodného rozdělení. Předpokladem je také alespoň přibližná rovnost rozptylů unitř skupin.

Korelace Pearsonův korelační koeficient měří data na intervalové nebo poměrové škále. Nulová hypotéza zní: neexistuje vztah mezi dvěma proměnnými. Je však nezbytné poznamenat, že určuje sílu a směr vztahu nikoliv však příčinu. Zjišťuje, jak se změní jedna proměnná, pokud se změní druhá proměnná. Popisuje směr a sílu závislosti těchto dvou proměnných. Získaný korelační koeficient udává sílu a směr lineárního vztahu mezi dvěma proměnnými. Jeho hodnota může být od + 1,0 do - 1,0. Čím blíže je hodnota koeficientu + - 1, tím je vztah silnější. Čím blíže je 0, tím je vztah slabší, viz tabulka 1. Pozor však: I když vztah existuje, nemusí existovat příčinná souvislost. Příkladem může být jeden výzkum, u něhož byl vypočten velmi silný korelační koeficient mezi počtem čápů a počtem narozených dětí. Čím více bylo zjištěno na určitém území čápů, tím více dětí se na tomto území rodilo. Interpretace korelačního koeficientu tedy mohla být, čápi nosí děti. Právě příčinná souvislost je jedním z nejvýznamnějších problémů použití a interpretace korelačních koeficientů. Silný korelační koeficient nutně neznamená, že mezi proměnnými závislost ve skutečnosti existuje. Neboť může existovat třetí proměnná, do výzkumu nezahrnutá, která zafunguje jako mediátor. V příkladu s čápy je to velikost sídla. Jak známo, čápi se vyskytují u vodních ploch, které jsou spíše u vesnic, kde se rodí v rodinách více dětí než městských aglomeracích. Druhým velkým úskalím jsou tzv. odlehlé hodnoty. Tyto hodnoty mohou změnit jak sílu, tak směr korelace měly by být vzaty na vědomí, když se data interpretují.

Interpretaci síly vztahu vyjadřuje tabulka 1.

83

Rozdělení statistických testů Tabulka 1 Vyjádření síly korelačního koeficientu (De Vaus, 2002, Surveys in Social Research)

Hodnota korelace v abs. Hodnotě 0,01–0,09

interpretace souvislosti triviální, žádná

0,10–0,29

nízká až střední

0,30–0,49

střední až podstatná

0,50–0,69

podstatná až velmi silná

0,70–0,89

velmi silná

0,90–0,99

téměř perfektní

Neparametrické testy Neparametrické testy lze použít pro ordinální proměnné. Využívají se také v případech, pokud intervalová či poměrová data, u nichž je porušena normalita rozložení dat Mann Whitney test je neparametrickou alternativou t-testu pro dvě nezávislá měření, tedy pro dva soubory respondentů. Je testován rozdíl mezi dvěma mediány. Wilcoksonův test je podobný párovému t-testu. Používá se pro srovnání dvou dat ve stejném výběrovém souboru respondentů, kteří byli měřeni dvakrát, například před a po intervenci a mají být vzájemně porovnány. Kruskall Wallis test je neparametrickou obdobou one way anovy. Používá se při zjišťování, zda celkový rank svou či více nezávislých skupin je signifikantně rozdílný. Spearmanův korelační koeficient je používán k popsání vztahu proměnných a je neparametrickou obdobou Pearsonova korelačního koeficientu. Chí kvadrát stojí na rozhraní mezi parametrickými a neparametrickými testy. V jeho použití nebrání, pokud mají data ne-normální rozložení. Používá se pro testování nominálních dat. Jsou to například o pohlaví, věkové skupiny, BMI

84

Diseminační fáze

skupiny atp. Při výpočtu chi kvadrátu se používají kontingenční tabulky. Typická je pro ně čtyřpolní tabulka dva sloupce a dva řádky. V případě, že nejsou dodrženy podmínky pro použití chí kvadrátu (kontingenční tabulky 2x2 nejvíce 20 % teoretických četností může být menších než 5, žádná teoretická četnost nesmí být menší než 1, pokud n < 20) je nezbytné použít Fischerův přesný test.

2.10 Diseminační fáze V rámci diseminační fáze výzkumu jsou výsledky výzkumu zveřejněny a dochází k prezentaci výsledků profesionálům i širší veřejnosti. Mezi časté formy diseminace výsledků výzkumu patří přednášky na konferencích, sympoziích, kongresech, závěrečné zprávy, články v odborných periodikách, monografie, postery. Výsledky výzkumu mohou být publikovány např. jako článek v recenzovaném periodiku. Při tvorbě článku se řídíme pokyny pro autory daného periodika. Text rukopisu je obvykle takto strukturován: úvod, cíl práce, metodika, výsledky, diskuze, závěry, referenční seznam. Úvod obsahuje východiska výzkumného sdělení s odkazy na zdroje. Kapitola Metodika obsahuje přesný popis průběhu výzkumného šetření a následného zpracování dat. Kapitola popisuje zkoumaný soubor, metody šetření a způsob, jímž bylo výzkumné šetření realizováno. Zkoumaný soubor musí být popsán dle stanovených výběrových kritérií – např. výzkumného šetření se účastnilo 1500 všeobecných sester pracujících na JIP a ARO, které mají minimálně roční praxi ve zdravotnictví. Charakterizujeme zkoumaný/kontrolní soubor co do věku, pohlaví a dalších sledovaných sociodemografických charakteristik. Metody výzkumného šetření jsou zvoleny na základě formulovaných cílů a hypotéz. Vhodnou/é metodu/y techniku/y pro vlastní výzkumné šetření popíšeme. Může jít o popis technologií, postupů. Před zahájením výzkumného šetření se provede pilotáž/předvýzkum. Dále musí být popsána realizace výzkumného šetření, tedy průběh výběrového šetření – kde a za jakých podmínek výběrové šetření probíhalo, jak byl získán souhlas s realizací výzkumného souboru a jak byla zajištěna anonymita výzkumného šetření. Zpracování dat - popíše, jak naměřená data zpracoval pro statistické hodnocení. Uvedeny musí být statistické metody, které byly použity ke zpracování dat. V části výsledky a jejich interpretace

85

autor uvádí pouze výsledky, ke kterým došel a nijak je nekomentuje. Výsledky jsou shrnuty v tabulkách a grafech. Autor provede ověření hypotéz pomocí relevantních statistických metod a vyjádří se k jednotlivým hypotézám. V diskusi autor komentuje výsledky svého výzkumu a srovnává je s aktuálními výzkumy podobné případně stejné problematiky dle výstupů rešerše. Zde je možné zhodnotit výzkum, zdůvodnit odchylky od stanoveného plánu, případně navrhnout řešení problému. Autor se vyjádří k limitům studie. Závěr obsahuje zhodnocení naplnění cílů práce, vyjádření k hypotézám a význam práce pro praxi či další zkoumání. Výsledky výzkumu by měly být využity v praxi a vzdělávání daného oboru.

Doporučená literatura k dalšímu studiu Punch, K. (2008). Základy kvantitativního šetření. Praha: Portál. Reichel, J. (2009). Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. Praha: Grada. Walker, I. (2012). Výzkumné metody a statistika. Praha: Grada.

Bibliografické citace Autorský zákon (zákon č. 121/2000 Sb.). (n.d.). Retrieved June 10, 2015, from http://zakony-online.cz/?s4 & q4=all T Bártlová, S., Sadílek, P. & Tóthová, V. (2008). Výzkum v ošetřovatelství. Brno: NCONZO. Boldiš, P. (2004) Bibliografické citace dokumentů podle ČSN ISO 690 a ČSN ISO 690-2: Část 1 – Citace: metodika a obecná pravidla [online]. verze 3. 3. © 1999–2004, poslední aktualizace 11. 11. 2004 [cit. 2010-08-02]. Dostupné z: http://boldis.cz/citace/citace1.pdf. Boldiš, P. (2004) Bibliografické citace dokumentů podle ČSN ISO 690 a ČSN ISO 690-2: Část 2 – Modely a příklady citací u jednotlivých typů dokumentů [online]. Verze 3.0 (2004). © 1999–2004, poslední aktualizace 11. 11. 2004 [cit. 2010-08-02]. Dostupné z: http:// boldis.cz/citace/citace2.pdf. Etický kodex výzkumných pracovníků v Akademii věd České republiky. (n.d.). Retrieved June 10, 2015, from http://www.cas.cz/o_avcr/zakladni_informace/dokumenty/eticky_kodex. html Disman, M. (2000). Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum. Gavora, P. (2010). Úvod do pedagogického výzkumu. Brno: Paido. Ferjenčík, J. (2000). Úvod do metodologie psychologického výzkumu. Praha: Portál. Field, A., P. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics: and sex and drugs and rock ‚n‘ roll. London: Sage publications. Gavora, P. (2012). Úvod do pedagogického výzkumu. Brno: Paido. Hanzl, D. (2012). Metody a techniky sociálního výzkumu. Třebíč: Amaprint.

86

Haškovcová, H. (2007). Informovaný souhlas. Praha: Galén, 2007. Hinton, P. R. McMurray, I. & Brownlow, C. (2014). SPSS explained. East Sussex, Great Britain: Routledge Chráska, M. (2005). Hypotézy a jejich ověřování v klasických pedagogických výzkumech. Olomouc: Votobia. Ivanová, K. (2006). Etika a organizační kultura ve zdravotnickém managementu. Brno: NCO NZO. Ivanová, K. & Zielina, M. (2010). Etika pro vědecko-výzkumné pracovníky. Olomouc: Moravská vysoká škola Olomouc, o. p. s. Jánoš, K. (1993). Informační etika. Praha: Univerzita Karlova. Kebza, V. & Pechačová, Z. (2001). Úvod do psychologické metodologie. Praha, Credit, 2001. Komenda, S. (2004). Etika výzkumu. In K. Ivanová, & R. Klos. Vybrané kapitoly z lékařské etiky (s. 97–109). Olomouc: VUP. Kratochvíl J.: Publikační a citační etika. [online] [cit. 3. 1. 2012] Dostupné z: http://kratec. wz.cz/item01/etika.pdf Kutnohorská, J. (2009). Výzkum v ošetřovatelství. Praha: Grada. Scott, I. & Mazhindu, D. (2010). Statistics for Healthcare Professional. London: SAGE Publications Ltd. Svoboda M. (Eds.), Humpolíček P., Šnorek V. (2013) Psychodiagnostika dospělých. Praha: Portál. Popper, K. R. (1997). Logika vědeckého bádání. Praha: OIKOYMENH. Punch, K. (2008). Základy kvantitativního šetření. Praha: Portál. Privitera, G., J. (2012). Statistics for the Behavioral Sciences. California: SAGE Publications. Marston, L. (2010). Introductory statistics for health and nursing using SPSS. London: SAGE Publications Ltd. Muijs, D. (2012). Doing Quantitative Research in Education with SPSS. London, England: SAGE Publications, Ltd. Munzarová, M. (2005) Zdravotnická etika od A do Z. Praha: Grada. ČSN ISO 690. Informace a dokumentace – Pravidla pro bibliografické odkazy a citace informačních zdrojů. Praha: Úřad pro technickou normalizaci, metrologii a státní zkušebnictví, 2011. Třídící znak 01 0197. Radvan, E. & Vavřík, M. (2012). Metodika psaní odborného textu a výzkum v sociálních vědách. Brno: Institut mezioborových studií. Vaus, D. (2002). Surveys in Social Research, London: Taylor and Francis. Walker, I. (2013). Výzkumné metody a statistika: Z pohledu psychologie. Praha: Grada.


3

3


Šárka Vévodová, Jiří Vévoda______________________ Kapitola 3 navazuje na kapitolu 2. Aplikace kvantitativního výzkumu je ukázána na článku publikovaném v recenzovaném periodiku PROFESE on-line. (Ježorská, Vévoda, Chrastina, 2014)

Motivace sester a syndrom vyhoření: existuje zde souvislost? Nurses motivation and burnout is there a conections? Abstrakt Cíl: Práce se zaměřuje na zjištění míry syndromu vyhoření, motivačních faktorů dle Herzbergovy dvoufaktorové teorie a jejich vzájemného vztahu u všeobecných sester pracujících ve Fakultní nemocnici Olomouc. Cílem výzkumu bylo poznání osobních

88


priorit faktorů pracovního prostředí všeobecných sester a stupně jejich saturace zaměstnavatelem. Vzájemnou komparací zjištěného pak přehledně ukázat největší divergence mezi přáními a realitou všeobecných sester v pracovním prostředí a jejich souvislostí se syndromem vyhoření. Metody: Pro účely výzkumu byl zvolen kvantitativní přístup. Ke sběru dat byla použita dotazníková baterie. Baterii tvořily 2 dotazníky: standardizovaný dotazník MBI (Maslach Burnout Inventory) a nestandardizovaný dotazník Motivačních faktorů. Dotazník byl vytvořen v roce 2004 autorem Vévodou na principech Herzbergovy dvoufaktorové motivační teorie a po diskuzích s manažery nemocnic. Byl ověřen na souboru 3081 všeobecných sester. Výsledky: Z výsledků výzkumného šetření vyplynulo, že existuje statisticky významný vztah mezi mírou syndromu vyhoření a mírou neuspokojení faktorů pracovního prostředí dle Herzbergovy teorie. Nepotvrdil se předpoklad o existenci signifikantního negativního vztahu mezi mírou syndromu vyhoření a spokojeností s finanční odměnou. Na žebříčku preferencí mají nejvyšší pracovní hodnotu faktory mzda, péče o pacienty (práce samotná) a jistota pracovního místa. Mezi nejvíce divergující faktory patřila mzda a jistota pracovního místa. Výsledky potvrzují protektivní vliv saturace faktorů pracovního prostředí dle Herzbergovy teorie na výskyt syndromu vyhoření. Závěr: Výzkum prokázal význam saturace faktorů pracovního prostředí jako protektivního faktoru ve vztahu k syndromu vyhoření. Potvrdilo se, že se zvyšující se mírou saturace se snižuje míra vyhoření u všeobecných sester pracujících ve Fakultní nemocnici Olomouc. Klíčová slova: všeobecná sestra, nemocnice, burnout, motivace, pracovní spokojenost, MBI, Herzbergova teorie

Abstract Aim: The paper deals with the rate of burnout syndrome, motivation factors of Herzberg’s two-factor motivation theory and their mutual relation in general nurses working in the University Hospital Olomouc. The aim was to identify personal priorities among hygiene factors with general nurses and the degree of their saturation by the employer. Comparison of the findings clearly shows the biggest divergence between wishes and reality of the working environment of general nurses and the relation to burnout syndrome.

89


Methods: A quantitative approach was chosen for the research. To collect data, a questionnaire battery comprising two questionnaires was used: a standardised MBI (Maslach Burnout Inventory) and a non-standardised Motivation factors questionnaire, which was created by Vévoda in 2004 on the principles of Herzberg’s motivation theory after several discussions with hospital management. It was validated on a group of 3081 general nurses. Results: The result of the survey research revealed an existing, statistically significant relation between the burnout syndrome rate and the degree of dissatisfaction with hygiene factors according to Herzberg’s theory. The assumption about the existence of a significant negative relation between burnout syndrome rate and salary was not confirmed. Factors of salary, care for the patient (work itself) and job security occupy the top levels on the preference list. The most diverging factors include salary and job security. The results confirm the protective effect the saturation of Herzberg’s hygiene factors has on the burnout syndrome rate. Conclusion: The survey research confirmed the importance of saturating hygiene factors as a protective factor against burnout syndrome. It has been confirmed that an increasing saturation decreases the burnout syndrome rate in general nurses in University Hospital Olomouc. Key words: general nurse, hospital, burnout, motivation, job satisfaction, MBI, Herzberg theory

90


Úvod Problematika syndromu vyhoření je tématem stále aktuálním. V době, kdy je rivalita na denním pořádku, kdy chybí čas a prostředky k dobrému odvedení práce, kdy se životní tempo neustále zrychluje, se jeho rizika stále zvyšují. Probíhající sociální, ekonomické i politické změny kladou na jedince nové požadavky, roste důraz na výkon, konkurenceschopnost, maximální naplnění individuálních možností a odpovědnosti (Blossfeld et al., 2005). Zvláště zdravotní a sociální služby se potýkají s celou řadou problémů, které jsou spojeny se zvyšujícími se nároky na zaměstnance, bez adekvátní opory ze strany vedení, což zvyšuje výskyt syndromu vyhoření. (Havrdová et al., 2010) Profese sestry (v textu článku je „sestrou“ myšlena vždy profese všeobecné sestry) je skladbou svých nároků řazena na přední místa s ohledem k riziku syndromu vyhoření. Profese všeobecné sestry je ve zdravotnictví – vedle lékařů – profesí zásadní. Se stárnutím obyvatelstva se obecně zvyšují požadavky na rozsah a efektivitu poskytované ošetřovatelské péče. Zvyšující se zátěž a nároky kladené na výkon profese sestry vedou k fluktuaci (Vévoda et al., 2010). Významnou roli v prevenci syndromu vyhoření může hrát mimo jiné pracovní spokojenost zaměstnanců a saturace faktorů pracovního prostředí spolu s minimalizováním zaměstnaneckého stresu. Syndrom vyhoření a nízká pracovní spokojenost patří k častým příčinám fluktuace zdravotnických pracovníků. Dle Harta (2001, s. 15) více než polovina všeobecných sester, které chtějí potencionálně odejít ze zaměstnání, uvedla jako důvod odchodu nízkou pracovní spokojenost. K faktorům ovlivňujícím motivaci a pracovní spokojenost dle Herzbergovy teorie pracovní spokojenosti (Herzberg, Mausner & Snyderman, 2003) patří 14 faktorů pracovního prostředí, např. možnost kariérového postupu, mzda/plat, uznání osobního výsledku práce, jistota pracovního místa, práce samotná. Ivanová et al. (2013) zjistila u souboru 3081 všeobecných sester, že nejvíce preferovaným faktorem je u všeobecných sester „Mzda/plat“, který je zároveň považován za faktor nejdůležitější, naopak nejméně preferovaným faktorem je faktor „Sociální výhody“. Pracovní spokojenost jedince je pozitivně ovlivněna tím, je-li pro něj práce zajímavá, rozmanitá, poskytuje mu žádoucí sociální status, relativní autonomii a adekvátní zpětnou vazbu o průběhu a výsledcích práce. (Štikar, 2003) „Pracovní spokojenost by mohla patřit ke zdrojům odporu vůči stresu a tím plnit i úlohu protektivního faktoru zdraví“. (Paulík, 1999, s. 102) Výzkum Figueiredo-Ferraze et al. (2012, s. 271–276) prokázal u souboru 316 sester, že existuje signifikantní negativní vztah mezi mírou vyhoření a pracovní spokojeností. Rouleau et al. (2012, p. 9) potvrdil existenci negativní korelace mezi mírou emočního vyčerpání zjištěnou dotazníkem MBI a spokojeností s finanční odměnou a uspokojením z práce, a to u souboru 226 porodních asistentek. Faktor

91


„Mzda/plat“ byl rovněž potvrzen ve výzkumu Ivanové et al. (2012) jako nejvíce preferovaný faktor pracovního prostředí u souboru 1992 všeobecných sester. Druhým preferovaným faktorem pracovního prostředí byla „Péče o pacienta“ a na třetí místo zařadily všeobecné sestry satisfaktor „Jistota pracovního místa“. Vévoda et al. (2010, s. 8) zjistili, že nejméně saturovaným faktorem pracovního prostředí je u všeobecných sester typicky motivační faktor „Uznání osobních výsledků“ práce. Nezbytným předpokladem pro snížení fluktuace zdravotnických pracovníků je především motivovaný personál. V zájmu manažerů ve zdravotnictví by tedy měla být mimo jiné saturace potřeb těchto pracovníků. Udržení kvalitních pracovníků je výhodnější než získání nových zaměstnanců (Vévoda et al., 2010, s. 4).

Cíl práce Práce se zaměřuje na zjištění subjektivního pořadí osobních preferencí jednotlivých faktorů pracovní spokojenosti všeobecných sester (dále jen „VS“) Fakultní nemocnice Olomouc a zjištění vlivu syndromu vyhoření na individuální žebříček hodnot faktoru pracovní spokojenosti VS pracujících ve Fakultní nemocnici Olomouc. Pro potřeby výzkumu byly formulovány 4 cíle a 3 hypotézy: Cíl 1 Zjistit subjektivní pořadí osobních preferencí jednotlivých faktorů pracovní spokojenostia jejich saturaci u VS Fakultní nemocnice Olomouc. Cíl 2 Zjistit vliv syndromu vyhoření na individuální žebříček hodnot faktoru pracovní spokojenosti VS Fakultní nemocnice Olomouc. Cíl 3 Zjistit, zda existují signifikantní rozdíly v saturaci faktorů pracovního prostředí mezi skupinou N1 (VS, které nejsou ohroženy syndromem vyhoření) a skupinou N2 (VS ohrožené syndromem vyhoření a VS s prokázaným syndromem vyhoření). H0 Neexistuje signifikantní korelace mezi mírou emočního vyčerpání zjištěnou dotazníkem MBI a spokojeností s finanční odměnou. HA Existuje signifikantní negativní korelace mezi mírou emočního vyčerpání zjištěnou dotazníkem MBI a spokojeností s finanční odměnou.

92


Soubor a metodika Pro účely výzkumu byl zvolen kvantitativní přístup využívající ex-post facto výzkumný design. Ke sběru dat byla použita dotazníková baterie. Baterii tvořily dva dotazníky: standardizovaný MBI (Maslach Burnout Inventory) a nestandardizovaný dotazník Motivačních faktorů. Metoda MBI je jednou z nejčastěji užívaných metod pro diagnostiku syndromu vyhoření, a to ve třech oblastech: EE – Emocionální vyčerpanost, DP – Depersonalizace a PA – Osobní spokojenost (Maslach, 1998). Dotazník Motivačních faktorů byl vytvořen v roce 2004 autorem Vévodou na principech Herzbergovy dvoufaktorové motivační teorie, a to také s využitím odborných metodických diskuzí s manažery nemocnic. Byl ověřen na souboru 3081 VS (Vévoda, 2010). Nestandardizovaný měřící nástroj byl zaměřen na zjištění subjektivního pořadí osobních preferencí jednotlivých faktorů pracovního prostředí (pracovní spokojenosti) a zjištění subjektivně vnímaného pořadí saturace jednotlivých faktorů pracovního prostředí (pracovní spokojenosti) VS. Statistické zpracování dat bylo realizováno s využitím programů MS Excel 2010 a SPSS 19 s užitím Pearsonova korelačního koeficientu, Euclidean distance modelu a Mann-Whitney testu.

Charakteristika zkoumaného souboru Zkoumaný soubor respondentů byl tvořen VS pracujícími ve Fakultní nemocnici Olomouc. Jednalo se o prostý záměrný výběr. Jediným vstupním kritériem byl status zaměstnance Fakultní nemocnice Olomouc na pracovní pozici VS. Následně byl zkoumaný soubor rozdělen na dvě skupiny, a to dle zjištěné míry syndromu vyhoření: byla vytvořena skupina N1 (VS, které nejsou ohroženy syndromem vyhoření) a skupina N2 (VS ohrožené syndromem vyhoření a VS s prokázaným syndromem vyhoření). Celkem bylo distribuováno 1284 dotazníky, návratnost činila 55,1 % dotazníků, z tohoto bylo z výzkumu 16 dotazníků vyřazeno z důvodu neúplného vyplnění. Věkové rozpětí VS participujících na výzkumu se pohybovalo od 21 do 61 let. Proměnná týkající se věku a délky praxe nebyla do výzkumu zařazena.

Výsledky Pomocí Euclidean distance modelu bylo zjištěno, že z hlediska subjektivně vnímané preference faktorů pracovního prostředí VS nejvíce upřednostňují fakto-

93


ry „Mzda“, „Péče o pacienty“ a „Jistota pracovního místa“. Nejméně preferovaným faktorem je „Kariérový postup“ (viz graf 1).

Graf 1 Euclidean distance model preference faktorů pracovního prostředí

Z hlediska subjektivně vnímané saturace faktorů zaměstnavatelem považují VS za nejvíce saturovaný faktor „Péče o pacienty“, „Technika a technologie“ a „Image“. Nejméně saturovaným faktorem je faktor „Zaměstnanecké výhody“, „Uznání“, „Klima na pracovišti“ a „Mzda“ (viz graf 2).

94


Graf 2 Euclidean distance model saturace faktorů pracovního prostředí

Největší rozpor mezi preferencí faktorů pracovního prostředí a jejich saturací byl zjištěn u faktorů „Mzda“ a „Jistota pracovního místa“. Tyto faktory hodnotí VS vysoko z hlediska důležitosti, a jsou zároveň zaměstnavatelem nejméně saturovány. Pro zjištění vlivu syndromu vyhoření na individuální žebříček hodnot faktorů pracovní spokojenosti byl použit Euclidean distance model. Skupina N1 preferuje na prvním místě faktor „Péče o pacienta“, dalšími faktory byly „Mzda“ a „Spolupráce na oddělení“. Skupina N2 preferuje na prvním místě faktor „Mzda“, dalšími faktory byly „Jistota práce“ a „Péče o pacienta.“ Skupina ohrožená syndromem vyhoření a vyhořelých pracovníků nejvíce preferuje „mzdu“ oproti skupině, která není ohrožená vyhořením, a preferuje faktor „Péče u pacienta“. Pomocí Mann-Whitney testu byl zjištěn signifikantní rozdíl v pořadí u faktorů „Mzda“ (p = 0,035) a „Sociální výhody“ (p = 0,015) – signifikantně vyšší preference u skupiny N2, „Možnost další-

95


ho vzdělávání“ (p = - 0,008) – signifikantně vyšší preference u skupiny N1. Pro zjištění vztahů mezi mírou syndromu vyhoření [emocionální vyčerpání („EE“), depersonalizace („DP“), osobní uspokojení („PA“)] a mírou saturace jednotlivých faktorů pracovního prostředí byl použit Pearsonův korelační koeficient. V tabulce 2 jsou uvedeny zjištěné signifikantní korelace. Tabulka 2 Signifikantní korelace mezi mírou vyhoření a saturací faktorů pracovního prostředí

Spolupráce s jinými profesemi (lékaři, ostatními nelékařskými specialisty, duchovními).

Možnost používání moderního technického přístrojového a technologického vybavení.

Pracovní vztahy s přímo nadřízenými pracovníky.

Možnost kariérového postupu.

-,155*

-,166*

,260**

,314**

,189**

,265**

Prestiž Vašeho povolání.

Vzájemná pracovní spolupráce na Vašem pracovišti.

Mzda/plat.

Možnosti dalšího odborného vzdělávání (kurzy, školení, atestace, další vzdělávání).

EE DP PA

EE

-,199**

DP

-,130*

-,152*

-,140*

,209**

,167*

,272**

PA

,247**

-,168*

96


Nepeněžní uznání Vašich osobních výsledků (pochvala atp.).

Stabilita - jistota pracovního místa.

-,273**

-,209**

-,193**

-,162*

,145*

,228**

Poskytování informací (dostatečný přístup k informacím a jejich poskytování).

Zaměstnanecké / sociální výhody poskytované zaměstnavatelem (osobní účty, vitamíny, stravenky, atd.).

-,160*

Image (vážnost, pověst) Vašeho zdravotnického zařízení na veřejnosti.

Péče o pacienty.

Pracovní podmínky (BOZP, prostorové řešení pracoviště, organizace práce).

-,366**

-,259**

-,172**

-,278**

-,153*

,239**

,272**

,190**

Pracovní klima.

Odpovědnost za práci, autonomie (mít svobodu v rozhodování, využívat svůj vlastní úsudek).

Úspěch (úspěšné dokončení práce, možnost vidět výsledky své práce, vyřešení problému).

-,303**

-,205**

-,287**

-,193** ,284**

,223**

,251**

-,153* ,328**

,331**

Vztah mezi mírou saturace faktoru „Mzda“ a mírou depersonalizace (DP) r = -0,152, což je signifikantní na hladině významnosti p0,05. Vztah mezi mírou spokojenosti s finanční odměnou a mírou emoční exhausce (EE) r = -0,102, což není signifikantní na hladině významnosti 0,05. Lze konstatovat, že neexistuje signifikantní vztah mezi mírou emočního vyčerpání zjištěnou dotazníkem MBI a vnímanou saturací faktoru „Mzda“. Hypotéza byla ověřena a byla přijata nulová hypotéza. Saturace faktorů „Klima na pracovišti“, „Úspěch“, „Vzájemná pracovní spolupráce na pracovišti“, „Možnost dalšího odborného vzdělávání“, „Nepeněžní uznání osobních výsledků práce“, „Jistota pracovního místa“, „Pracovní podmínky“ a „Péče o pacienty“ pozitivně koreluje s dimenzí osobní uspokojení a negativně s dimenzí emocionální vyčerpání a depersonalizace. Nejsilnější korelace byla zjištěna mezi mírou osobního uspokojení a mírou saturace faktoru „Úspěch“ (0,331), faktoru „Odpovědnost za práci, autonomie“ (0,328) a faktoru „Pracovní vztahy s přímo nadřízenými pracovníky“ (0,314). Má-li VS

97


saturovány výše uvedené faktory, přináší ji práce osobní uspokojení, a zároveň ji může chránit před syndromem vyhoření.

Diskuse „Mzda/Plat“ je dlouhodobě faktorem, který je VS preferován a zároveň je jejich pohledem jedním z nejméně saturovaných faktorů. Toto zjištění se shoduje také s dohledanými publikačními výstupy (Ivanová, 2013; Nakládalová, 2011; Vévoda, 2005; Vévoda, 2010). Nedostatečná saturace tohoto faktoru však nevede u VS ke vniku emočního vyčerpání, což se neshoduje se zjištěními autorského kolektivu Rouleau et al. (2012, s. 9). Bylo zjištěno, že přestože nedostatečná saturace faktoru „Mzda/Plat“ k vyhoření nevede, jakmile VS vyhoří, mzda se pro ni stává zásadním faktorem pracovní spokojenosti. Původně priorizovaná „péče o pacienty“ se přesouvá na druhé místo. Herzberg (2003) řadí mzdu mezi hygienické (preventivní) faktory nespokojenosti, avšak samy o sobě k pracovní spokojenosti nepřispívají. „Péče o pacienty“ je faktorem, který VS na osobním hodnotovém žebříčku nejvíce priorizují, a zároveň je jimi vnímám jako nejvíce saturovaný. Nicméně nedostatečná saturace tohoto faktoru vysoce pozitivně koreluje s emočním vyčerpáním (-0,366). Lze ho tedy řadit mezi významné salutory. K obdobným zjištěním dospěla autorka Aiken et al. (2001). Jako nejsilnější faktory prevence syndromu vyhoření byly potvrzeny klima na pracovišti a nepeněžní uznání práce (srov. Křivohlavý, 1998, s. 93–97). Mezi limity studie je nutno uvést skutečnost, že nebyly zjišťovány oblasti profesního zaměření sester, které dotazník vyplnily. Tento faktor mohl hrát roli v pořadí preference faktorů pracovního prostředí. Výzkum byl prováděn pouze u sester pracujících ve FN Olomouc, a výsledky tedy není možné zobecňovat.

Závěr Faktor „mzda“ se může jevit jako zásadní faktor, vzhledem k jejímu priorizování VS a vnímanému nedostatečnému naplnění, samotná její nedostatečná saturace nevede k emocionálnímu vyčerpání. Na rozdíl od „mzdy“, má zásadní vliv na vznik vyhoření nedostatečná saturace faktorů „klima na pracovišti“, „pracovní podmínky“, „spolupráce na pracovišti (oddělení)“, „nepeněžní uznání výsledků práce“. Jako účinnější prevence syndromu vyhoření – než spokojenost se „mzdou“ – se ukázalo „nepeněžní ocenění práce“ či „klima na pracovišti“. Management poskytovatelů komplexní zdravotnické péče by se měl zaměřit

98


především na takové faktory pracovního prostředí (zlepšení klimatu na pracovišti a nepeněžní ocenění práce), jež jsou pro VS motivátory, a zároveň poskytují možnost prevence syndromu vyhoření. Článek je dostupný na http://profeseonline.upol.cz/archive/2014/1/POL_ CZ_2014-1-2_Jezorska.pdf

Seznam bibliografických odkazů: Aiken, L. H., Clarke, S. P., Sloane, D. M., Sochalski, J. A., Busse, R., Clarke, H., Giovannetti, P., Hunt, J., Rafferty, A. M. & Shamian, J. (2001). Nurses‘ reports on hospital care in five countries. Health Affairs, 20(3), 43–53. doi: 10.1377/hlthaff.20. 3. 43 Blossfeld, H. P., Klijzing, E., Mills, M. & Kurz, K. (2005). Globalization, Uncertainty and Youth in Society. London/New York: Routledge. Figueiredo-Ferraz, H., Grau-Alberola, E., Gil-Monte, P. R. & Garcia-Juesas, J. A. (2012). Burnout and job satisfaction among nursing professionals. Psicothema, 24(2), 271–276. Havrdová, Z., Šolcová, I., Hradcová, D. & Rohanová, E. (2010). Kultura organizace a syndrom vyhoření. Československá psychologie, 54(1), 1–16. Herzberg, F., Mausner, B. & Snyderman, B. B. (2003). The Motivation to Work (6th ed).New Jersey: Transaction Publishers. Ivanová, K., Vévoda, J., Nakládalová, M. & Marečková, J. (2013). Trendy pracovní spokojenosti všeobecných sester. Kontakt, XV(2), 115–127. Ivanová, K., Nakládalová, M. & Vévoda, J. (2012). Pracovní satisfakce všeobecných sester v ČR podle hodnotových distancí. Pracovní lékařství, 64(4), 156–163. Ježorská, Š., Vévoda, J. & Chrastina, J. (2014). Motivace sester a syndrom vyhoření: existuje souvislost? PROFESE on-line. 2014, roč. VII, č. 1, s. 9–15. ISSN 1803-4330. Kallwass, A. (2007). Syndrom vyhoření v práci i osobním životě. Praha: Portál. Kebza V. & Šolcová I. (2010). Syndrom vyhoření, vybrané psychologické proměnné a rizikové faktory kardiovaskulárních onemocnění. Československá psychologie, 52(4), 351–365 Křivohlavý, J. (1998). Jak neztratit nadšení. Praha: Grada Publishing. Nakládalová, M., Vévoda, J., Ivanová, K. & Marečková, J. (2011). Pracovní spokojenost všeobecných sester na lůžkových odděleních nemocnic. Pracovní lékařství, 63(1), 18–23. Maslach, C.,

Goldberg, J. (1998). Prevention of burnout. New perspectives. Applied and

Preventive Psychology, 7(1), 63–74. Paulík, K. (1999). Pracovní spokojenost a subjektivní zdraví učitelů In E. Řehulka & O. Řehulková (Eds.), Učitelé a zdraví 2, (p. 102). Brno: Nakladatelství Pavel Křepela. Pines, A. & Aronson, E. (1981). Burnout: From Tedium to Personal Growth. New York: Free Press. Potterová, A. (1997). Jak se bránit pracovnímu vyčerpání. Olomouc: Votobia.

99

Diseminační fáze

Rush. M. D. (2003). Syndrom vyhoření. Praha: Návrat domů. Rouleau, D., Fournier, P., Philibert, A., Mbengue, B. & Dumont, A. (2012). The effects of mid¬wives‘ job satisfaction on burnout, intention to quit and turnover: a longitudinal study in Senegal. Human Resources for Health, 10(1), 1–14. Šolcová, I. & Kebza, V. (2003). Prediktory sociální opory u české populace. Československá psychologie, 47(3), 220–229. Štikar, J., Rymeš, M., Riegel, K. & Hoskovec, J. (2003). Psychologie ve světě práce. Praha: Karolinum. Vévoda, J., Ivanová, K. & Horváth, M. (2005). Pracovní motivace zdravotních sester. Zdravotnictví v České republice, 8(1), 24–28. Vévoda, J., Ivanová, K., Nakládalová, M. & Marečková, J. (2010). Pracovní spokojenost všeobecných sester. PROFESE on-line, III(3), 207–220.

4

4


Lubica Juríčková, Kateřina Ivanová_____________ Cíle

Stručný přehled

• poskytnout základní informace o kvalitativním výzkumu a metodice jeho realizace • uvést čtenáře do kvalitativní analýzy dat s využitím metody zakotvené teorie • demonstrovat metodu zakotvené teorie na praktické ukázce

Jediná obecně uznávaná definice kvalitativního výzkumu neexistuje. Předmětem kvalitativního výzkumu je studium každodenního života lidí v jejich přirozených podmínkách, proto se sleduje výzkumný problém z perspektivy aktéra, v jeho životním kontextu a v jeho vlastní interpretaci. Výstupem nejsou objektivní, zobecnitelná data, ale subjektivní významy, které přikládají sociální skutečnosti samotní aktéři. Při realizaci kvalitativního výzkumu se postupuje induktivně. Při plánování projektu kvalitativního výzku-

101


mu by měly být položeny a zodpovězeny tyto základní otázky: 1. Proč je nutné o daném tématu mluvit? 2. Co se pokusí výzkum odhalit a čeho chce dosáhnout? 3. Koho (co) budeme zkoumat? 4. Kde to budeme zkoumat? 5. Jak budeme při výzkumu postupovat a které metody použijeme? 5. K čemu se výzkumem dospělo? V rámci realizace kvalitativního výzkumu se používají zejména tyto metodologické přístupy ke zkoumání sociální reality: etnografický, fenomenologický, případová studie, zakotvená teorie aj. Metodu zakotvené teorie lze chápat jednak jako metodologický přístup, jednak jako metodu analýzy dat. Metoda zakotvené teorie je vědecká metoda, na jejímž vzniku se podílela expertka na ošetřovatelství a tato metoda se osvědčila v praxi. Metodu zakotvené teorie může výzkumník použít tehdy, když chce zjistit důvody chování pacientů v důsledku nějaké nemoci či závislosti apod. Metoda zakotvené teorie je induktivně odvozená z procesu zkoumaného jevu. Jednou z výhod metody zakotvené teorie je její plastičnost, tj. možnost ji v rámci definovaných pravidel upravovat podle předmětu výzkumu. Výhoda plastičnosti je vykoupena nutností mnohem přesnějšího a pečlivějšího protokolování a deskripce dílčích kroků výzkumníka. Důraz je kladen na metody kontroly validity dat. Teoretický text doplňuje ukázka praktické aplikace z kvalitativního výzkumu pomocí metody zakotvené teorie (viz kap. 5).

Klíčová slova

• • • • • •

kvalitativní výzkum metodologie kvalitativního výzkumu projekt kvalitativního výzkumu metoda zakotvená teorie otevřené kódování axiální kódování

102

Charakteristika kvalitativního výzkumu

4.1 Charakteristika kvalitativního výzkumu O kvalitativní metodologii v oblasti společenských věd podrobně pojednává řada autorů, např. Liamputtong (2013); Marshall & Rossman (2011); Silverman, ed. (2011); Punch (2008); Miovský (2006); Hendl (2005); Denzin & Lincoln (2005); Creswell (2003) aj., a každý z nich modifikuje kvalitativní metodologii s ohledem na svou badatelskou orientaci. Miovský (2006, s. 16) charakterizuje kvalitativní výzkum jako „přístup, který pro popis, analýzu a interpretaci nekvantifikovaných či nekvantifikovatelných vlastností zkoumaných fenoménů naší vnitřní a vnější reality využívá kvalitativních metod.“ Podobně vymezují pojem kvalitativní výzkum i jiní autoři, např. Strauss & Corbinová (1999); Disman (1993) Jediná obecně uznávaná definice kvalitativního výzkumu neexistuje. (Hendl, 2005) „Kvalitativní metodologie je tedy dána především ontologicky, předmětem zkoumání, badatelskou orientací. Předmětem kvalitativní metodologie je studium běžného, každodenního života lidí v jejich přirozených podmínkách. Zkoumání sociálního světa z perspektivy každodenního života metodologicky předpokládá zkoumat jej: a) z perspektivy aktéra, b) v jeho životním kontextu, c) v jeho vlastním jazyce, d) v jeho vlastní neprestrukturované interpretaci.“ (Petrusek, 1993, s. 129) Výsledky kvalitativního výzkumu se nezískávají prostřednictvím statistických procedur, ale prostřednictvím porozumění zkoumanému problému. Výzkumník vytváří komplexní, holistický obraz o zkoumaném problému. Výstupem nejsou objektivní, zobecnitelná data, ale subjektivní významy, které přikládají sociální skutečnosti samotní aktéři. „Kvalitativní metody se užívají k odhalení a porozumění tomu, co je podstatou jevu, o nichž toho ještě moc nevíme. Mohou být také použity k získání nových a neotřelých názorů na jevy, o nichž už něco víme. V neposlední řadě mohou kvalitativní metody pomoci získat o jevu detailní informace, které se kvantitativními metodami obtížně podchycují.“ (Strauss & Corbinová 1999, s. 11) Kvalitativní výzkum používá induktivní logiku. Výzkumník pátrá po pravidelnostech v datech, po významu dat, formuluje předběžné závěry a výstupem mohou být nově stanovené výzkumné otázky nebo nová teorie (Disman, 1993). „Vytvářet teorii z dat znamená zobecňovat data. Toto zobecnění je teorií, která vysvětluje námi vybranou empirickou realitu na základě porozumění této realitě.“ (Kubátová, 2006, s. 156) Neznamená to však, že pro kvalitativní výzkum nepotřebujeme žádný teoretický rámec, naopak, v kvalitativním výzkumu potřebujeme studovat odbornou literaturu průběžně, a to když vybíráme téma, když vybíráme výzkumný vzorek (případ), když vybíráme metodologický

103


přístup ke zkoumání sociální reality, když interpretujeme data, když se je pokoušíme zobecňovat (Kubátová, 2006). Lze shrnout, že kvalitativní výzkum je spíše exploratorní a heuristický, s převážně induktivním zaměřením. (Ferjenčík, 2000) Pro kvalitativní výzkum jsou zásadní tyto klíčové termíny (Miovský, 2006): jedinečnost a neopakovatelnost (tyto fenomény mohou lidé vnímat odlišně a v různých kvalitách a rovinách), kontextuálnost (je jen málo pravidel či zákonitostí, které by platily obecně), procesuálnost (zkoumaný fenomén určitým způsobem vznikl, rozvíjí se a zaniká, a to se odehrává v procesu, který je při výzkumu třeba respektovat), dynamika (prostřednictvím zkoumání dynamiky procesů se zjišťuje, jaké různé faktory mají na daný proces vliv a jaké kvality tyto vlivy nabývají), reflexivita (při aplikaci kvalitativního výzkumu cíleně se pracuje s tím, že výzkumník se přímo či nepřímo spolupodílí na procesech, které zkoumá, tzn., že je určitým způsobem ovlivňuje a sám je jimi také ovlivňován). Předností kvalitativního výzkumu je především to, že výběr proměnných není prováděn výzkumníkem, o redukci informací rozhodují zkoumané osoby. Přirozeným systémem je respondentova znalost, zkušenosti, jeho postoje, pocity. Respondent není vtlačován do předem připravených schémat. Výzkumníkovou úlohou je nalézt významné struktury v množině všech proměnných, které respondent považuje za relevantní (Disman, 1993). Další předností kvalitativního výzkumu je i to, že kvalitativní výzkum získává podrobný popis a vhled při zkoumání jedince, skupiny, události či fenoménu, zkoumá fenomén v přirozeném prostředí, umožňuje studovat procesy, navrhovat teorie apod. Nevýhody kvalitativního výzkumu jsou např. tyto: získaná znalost nemusí být zobecnitelná na populaci a do jiného prostředí, je těžké provádět kvantitativní predikce, analýza dat i jejich sběr jsou často časově náročné etapy, výsledky jsou snadněji ovlivněny výzkumníkem a jeho osobními preferencemi (Hendl, 2005).

4.2 Metodologické přístupy V kvalitativním výzkumu existuje mnoho metodologických přístupů (metod přístupů) ke zkoumání sociální reality (viz např. Liamputtong, 2013; Marshall & Rossman, 2011), ze kterých, podle autorů této knihy, vybíráme přístupy vhodné pro nelékařské zdravotnické obory:

104


1. Etnografický přístup. Cílem je získat holistický obraz určité skupiny, instituce nebo společnosti. 2. Fenomenologický přístup. Cílem je popsat a analyzovat prožitou zkušenost jedince a porozumět mu. 3. Biografický přístup. Považuje se „za zvláštní verzi případové studie, protože se týká jedné osoby nebo malého počtu osob (případů). Biografií rozumíme napsanou historii života jedince. Jde o rekonstrukci a interpretaci průběhu života jedince někým druhým (na rozdíl od autobiografie).“ (Hendl, 2005, s. 130) 4. Případová studie. V případové studii jde o detailní zachycení případu (jedince, jedinců, instituce atd.). „Analýza případu v průběhu výzkumu umožňuje sledování, popisování a vysvětlování případu v jeho komplexnosti, a díky tomu může dospět k přesnějším a do hloubky jdoucím výsledkům. Jejich prostřednictvím tak máme možnost lépe porozumět jednotlivým vztahům i celkovým souvislostem.“ (Miovský, 2006, s. 94) 5. Zakotvená teorie. Cílem je „návrh teorie pro fenomény v určité situaci, na niž je zaměřena pozornost výzkumníka. Vznikající teorie je zakotvená v datech, získaných během studie.“ (Hendl, 2005, s. 125) Blíže viz podkap. 4. 4. Ukázka aplikace metody zakotvené teorie je uvedena v kap. 5. Metodologické přístupy kvalitativního výzkumu vychází z interpretativního paradigmatu, viz kap 1. Základním cílem metodologických přístupů je porozumět sociální realitě jednotlivce nebo sociální skupiny. Hloubkovou analýzu metodologických přístupů v kvalitativním výzkumu provedl např. Liamputtong (2013); Marshall & Rossman (2011); Šubrt & Balon (2010); Miovský (2006); Kubátová (2006); Hendl (2005); Creswell (2003) aj. Metodologické přístupy kvalitativního výzkumu predikuji, jaké budeme volit kvalitativní metody, viz podkap. 4. 3. Pro správnou aplikaci kvalitativních metod je důležitá schopnost induktivního myšlení a je nutné pochopení principů kvalitativního myšlení, které není jednoznačné, metodologické přístupy se vzájemně ovlivňují a prolínají. Někteří autoři (Liamputtong, 2013; Marshall & Rossman, 2011 aj.) jednotlivé metodologické přístupy současně označují i jako typy, výzkumné strategie, design nebo žánry kvalitativních výzkumů. Rozlišují se tyto typy kvalitativního výzkumu: etnografický výzkum, fenomenologický výzkum, případová studie, zakotvená teorie, biografický výzkum apod. U různých autorů se toto členění liší.

105


Nejednotnost je způsobena rozdílnou terminologií a různými školami, majícími rozdílné historické a filozofické kořeny. Příkladem může být fenomenologický přístup, který lze chápat jako filozofický zdroj a teoretické východisko a současně jako typ výzkumu. Miovský (2006) je toho názoru, že fenomenologický přístup není vhodné řadit mezi typy výzkumů, neboť v rámci fenomenologického přístupu můžeme použít např. případovou studii nebo analýzu dokumentů. Výklad mnohých z termínů v kvalitativním výzkumu je široký a závislý na zvolené perspektivě, mohou tedy nastat situace, které odporují konzervativnímu chápání metodologické terminologie, a to je zřejmě také jeden z důvodů, proč má kvalitativní přístup odpůrce. Při psaní závěrečných prací je proto nutné řádně zdůvodnit zvolený metodologický přístup, argumentovat autoritou v oblasti kvalitativního výzkumu a pečlivě popsat terminologii. Jednotlivé metodologické přístupy kvalitativního výzkumu pomůžou výzkumníkovi při sestavování vhodné kombinace různých metod, zejména při jejich aplikaci (Strauss & Corbinová, 1999). V konkrétním výzkumném projektu se může kombinovat více metodologických přístupů najednou, je však nutné dodržet to, zda daná kombinace„ vytváří homogenní plán, který je technicky realizovatelný za daných časových a ekonomických podmínek; umožňuje správnou aplikaci zamýšlených dílčích metod získávání, analýzy a interpretace dat; skutečně odpovídá výzkumným otázkám a jsme jejím prostřednictvím schopni na tyto otázky přinést relevantní odpovědi.“ (Miovský, 2006, s. 90)

4.3 Návrh projektu kvalitativního výzkumu Projekt výzkumu je plánem, jak po technické stránce realizovat konkrétní kvalitativní výzkum. Tento plán musí být „šitý na míru“ zvolenému výzkumnému problému v daném teoretickém rámci. Specifikuje způsob použití konkrétních metod, popisuje kontext, v jakém bude výzkum realizovaný, konkrétní výzkumný vzorek atd. (Miovský, 2006). Projekt kvalitativního výzkumu navrhuje student (doktorand) a schvaluje ho vedoucí závěrečné práce (školitel). Zjednodušené schéma návrhu projektu kvalitativního výzkumu (obrázek 12) by mohlo vypadat např. takto (vlastní zpracování):

106


Obrázek 12 Návrh projektu kvalitativního výzkumu

Kvalitativní výzkum nemá předem jednoznačně stanovený postup. Jednotlivé fáze výzkumu se mohou v praxi prolínat, nebo se vzájemně podmiňovat. Jedná se o interaktivní proces, který se odlišuje od plánu kvantitativního výzkumu. Na obrázek 12 jsou znázorněny návaznosti mezi jednotlivými činnostmi, které výzkumník zaznamenává do plánu kvalitativního výzkumu dříve, než zahájí jeho realizaci. Zdůrazňujeme, že dříve než se začne s plánováním činností pro realizaci kvalitativního výzkumu, je nutné už mít zvolené téma práce, identifikovaný problém, stanovený cíl (cíle) práce a cíle výzkumu a formulované výzkumné otázky. Pro volbu výzkumné strategie a metod platí, že musí být vhodné pro zodpovězení výzkumné otázky. Výzkumníci často směšují výzkumné otázky s otázkami při získávání (sběru) dat. „Výzkumná otázka je otázka, kterou chce výzkum zodpovědět. Otázka při sběru dat je otázka, kterou pokládáme, abychom získali data, jež pomohou zodpovědět výzkumnou otázku.“ (Punch, 2008, s. 43) Na tomto základě výzkumník uvažuje také o tom, jaký zvolí konceptuální rámec pro práci (Pitney & Parker, 2009). Plánování kvalitativního výzkumu je důležitým obdobím, neboť na něm do značné míry závisí výsledný úspěch či neúspěch při sepisování závěrečné práce (Ivanová & Juríčková, 2009).

107


Než se výzkumník rozhodne o tom, jakou metodu zvolí při sběru dat, je nutné vybrat výzkumný vzorek (případ, který budeme zkoumat). Žádná obecně uznávaná klasifikace metod výběru výzkumného vzorku není. V kvalitativním výzkumu lze použít jako metodu výběru výzkumného vzorku totální výběr, nebo metodu sněhové koule, nebo záměrný – účelový výběr a další, blíže viz např. Miovský (2006); Marshall & Rossman (2011); Silverman (2005). Při plánování strategie výběru vzorku je třeba mít na paměti, že metoda výběru výzkumného vzorku by měla být podřízena cílům výzkumu tak, aby bylo ve vztahu ke zkoumanému problému dosaženo saturace dat.Metoda výběru výzkumného vzorku by měla by být detailně v práci popsána a zdůvodněna. Kubátová (2006, s. 160) shrnuje: „V kvalitativním výzkumu otázka kolik (otázka na kvantitu) nemá smysl, protože se ptáme vždy na kvalitu. Tedy které a jaké případy vybrat na základě jejich kvalitativních charakteristik. Dobře vybrané případy zvyšují věrohodnost a pravdivost (validitu) našich výsledků.“ Podobného názoru je i Puch. (2008) Výzkumník podle výzkumné otázky volí metody získávání dat (nebo také techniky sběru dat či metody sběru dat). Výzkumník plánuje, jakým způsobem bude shromažďovat data a následně je zpracovávat. Mezi základní metody získávání dat, které jsou v kvalitativním výzkumu obvykle používány, patří zúčastněné pozorování, rozhovor (nestrukturovaný nebo polostrukturovaný rozhovor) nebo rozhovory (individuální nebo skupinové rozhovory) a studium dokumentů, např. zdravotnická dokumentace aj. (Kubátová, 2006; Creswell, 2003; Petrusek, 1993). Tyto metody se mohou použít samostatně nebo v kombinaci s jinými metodami. Rozšířenou metodou u případové studie a v jejím kontextu, zejména plánu životního příběhu, je metoda životní křivky a časové křivky (ukázka aplikace těchto metod viz např. Chrastina & Ivanová, 2014). Podrobnější informace k metodám pro získávání dat v kvalitativním výzkumu viz např. Liamputtong (2013); Marshall & Rossman (2011); Miovský (2006); Hendl (2005); Creswell, (2003); Morgan (2001). Základní taktiky při vedení „kvalitativního“ rozhovoru (typy otázek v rozhovoru, řazení otázek, způsob kladení otázek, zásady pro vedení rozhovoru) přehledně popisuje např. Hendl (2005) nebo Reichel. (2009) Je široké spektrum možností, jak kvalitativní data zaznamenat. Mezi nejčastější používané metody zpracování dat patří audio a videozáznam. Dobrým pomocným nástrojem je i záznamový arch (tužka-papír). Následuje přepis dat z tzv. netextové podoby do textové podoby, např. přepis audiozáznamu rozhovoru atd. Kontrolu přepisu lze provést opakovaným poslechem nebo prostřednictvím vnitřního či vnějšího auditu nebo prostřednictvím respondenta.

108


Přepsaná data (na papíře či elektronická verze textu) se tak připraví do podoby vhodné k zahájení „kvalitativní“ analýzy. Mezi nejčastější metody analýzy dat kvalitativního výzkumu patří metoda zakotvené teorie, kvalitativní obsahová analýza, narativní analýza a tematická analýza. Lze též využít i dílčí metody, např. metodu vytváření trsů, metodu zachycení vzorců, metodu prostého výčtu, metodu kontrastů a srovnávání, metodu vyhledávání a vyznačování vztahů, blíže viz např. Liamputtong (2013); Marshall & Rossman (2011); Miovský (2006); Hendl (2005); Creswell (2003); Miles & Huberman (1994). Výzkumník při kvalitativním výzkumu data (údaje) třídí, prozkoumává a kóduje. Kódování je obecný postup, při kterém výzkumník přiřazuje klíčová slova či symboly „k částem textu tak, aby byla umožněna snadnější a rychlejší práce s těmito částmi a bylo možné prostřednictvím kódů kdykoli snadno pracovat s většími významovými celky. Proces kódování je de facto procesem identifikace a systematického označování významových celků dle vytvořených kritérií.“ (Miovský, 2006, s 219–220) Následuje porovnávání a vytváření kategorií. Kategorizace je proces seskupování jevů do jednotlivých kategorií, přičemž princip tohoto seskupování je dán vybranou metodou přístupu. Výzkumník hledá spojitosti v údajích a propojuje je do větších celků, vyvozuje závěry a verifikuje, vytváří homogenní interpretační rámec, v němž nálezy popisuje a vysvětluje, vytváří schémata, diagramy atd., které graficky zobrazují nálezy nebo graficky znázorňují výslednou podobu teorie, kterou výzkumník v průběhu kvalitativního výzkumu budoval (Miles & Huberman, 1994). Interpretace kvalitativních dat je obvykle doplňována přímými citacemi části rozhovoru nebo poznámkami z provedených rozhovorů apod. „Kvalitativní analýza je uměním zpracovat data smysluplným a užitečným způsobem a nalézt odpověď na položenou výzkumnou otázku.“ (Hendl, 2005, s. 223) Metody analýzy kvalitativních dat podrobněji popisují např. Liamputtong (2013); Marshall & Rossman (2011); Miovský (2006); Hendl (2005); Miles & Huberman (1994) aj. Při plánování projektu kvalitativního výzkumu je nutné myslet i na dodržování etických zásad výzkumu (informovaný souhlas, svoboda odmítnutí, anonymita atd.). Výzkumník už při přípravě výzkumu a v návrhu projektu výzkumu musí zvažovat nějaký způsob zajištění validity kvalitativního výzkumu. Jsou různé přístupy k validitě v kvalitativním výzkumu. Někteří metodologové, např. Lincoln & Guba (1985), odmítají tradiční podobu validity vycházející z kvantitativního výzkumu a nahradili ji jinými hodnotícími kritérii. Lincoln & Guba (1985) považují koncepty interní a externí validity, opakovatelnosti a objektivity za

109


nerelevantní, protože jsou spojené s kvantitativním výzkumem a navrhují náhradní koncepty, které by lépe vyhovovaly podstatě kvalitativního výzkumu: • Důvěryhodnost (credibility). Jde o to dokázat, že předmět zkoumání byl přesně identifikován a popsán. Důvěryhodnost lze zvýšit pomocí triangulace. • Přenositelnost (transferability). Rozumí se možnost využívat závěry z daného případu pro jiný případ, který se mu podobá. • Hodnověrnost (dependability). Hodnověrnost (spolehlivost) je nutná, aby kvalitativní výzkum byl důvěryhodný. Hodnověrnost kvalitativních dat spočívá především „v jejich kontextuální, empirické zakotvenosti. Kvalitativní data umožňují důkladný popis zkoumaného jevu a odkrývání jeho různých souvislostí. Zachycují autentickou lidskou zkušenost, což umožňuje jejich lepší sdílení dalšími lidmi. Právě díky reálným (kontextuálním) souvislostem mají tato data velkou výpovědní hodnotu.“ (Miovský, 2006, s. 259) Hodnověrnost lze zvýšit např. pomocí triangulace nebo procesem revize, tzn., že přizvaný odborník zkontroluje proces získávání poznatků. • Potvrditelnost (confirmability). Je nutné zkontrolovat, zda výzkum obsahuje „dost informací, aby bylo možno posoudit nejenom adekvátnost vlastního procesu zkoumání, ale i získané poznatky.“ (Hendl, 2005, s. 340) Metody kontroly validity dat musí odpovídat rozsahu a zaměření konkrétní studie. Je mnoho možností, jak o validitě výsledků kvalitativního výzkumu uvažovat, viz např. Liamputtong (2013, s. 24–27); Silverman, ed. (2011, s. 292–306); Miovský (2006, s. 255–273); Silverman (2005, s. 188–203); Strauss (1987, s. 11–14, 17); Miles & Huberman (1994, s. 277–280). Kubátová (2006, s. 155) shrnuje validitu výzkumných výsledků takto: „Všechny vaše otázky po validitě vašich zjištění by měly být uvozeny otázkou: proč by mi ostatní měli věřit, že to, co jsem zjistila, je pravdivé?“ Projekt kvalitativního výzkumu musí být srozumitelný pro celou vědeckou komunitu. Shrneme-li výše uvedené, i v rámci kvalitativního výzkumu by měly být položeny a zodpovězeny tyto základní otázky (Punch, 2008): 1. Proč je nutné o daném tématu mluvit? 2. Co se pokusí výzkum odhalit a čeho chce dosáhnout? 3. Koho (co) budeme zkoumat? 4. Kde to budeme zkoumat? 5. Jak budeme při výzkumu postupovat a které metody použijeme? 5. K čemu se výzkumem dospělo? Základní otázky můžou výzkumníkovi posloužit jako odrazový můstek

110


při návrhu struktury projektu. Přehledný návrh struktury a hodnotících kritérií publikačního výstupu z kvalitativního výzkumu uvádí např. Liamputtong (2013); Miovský (2006); Silverman (2005) aj.

4.4 Zakotvená teorie a proces analýzy dat Zakotvená teorie (grounded theory) je vědecká metoda, která je induktivně odvozená z procesu zkoumaného jevu. Fáze shromažďování údajů, jejich analýza a teorie se vzájemně doplňují. Začínáme zkoumanou oblastí, fenoménem a necháváme, aby se v průběhu výzkumu mohlo „vynořit“ to, co je v této oblasti významné, aniž to dopředu předjímáme či jakkoli označujeme (Strauss & Corbinová, 1999). Základem procesu analýzy dat (neboli kódování) podle zakotvené teorie je metoda komparace a technika kladení otázek. Jde o proces, který je trvale přítomen v pozadí tří kódovacích procedur (otevřené, axiální a selektivní), pomocí nichž jsou zjištěné údaje analyzovány, konceptualizovány a opět skládány novými způsoby, viz obrázek 13 (upraveno podle Řiháčka, a kol., 2013).

Obrázek 13 Proces analýzy dat u metody zakotvené teorie

111


Proces analýzy si lze představit jako sled oddělených kroků, které se však ve skutečnosti mohou překrývat – výzkumník se při realizaci výzkumu často vrací do předchozích fází, aby doplnil data či hledal nové kategorie v již zanalyzovaném textu. „V určitém smyslu tento proces nikdy není zcela u konce, neboť vždy se mohou vynořovat další kategorie, detaily, které obohacují naši již vypracovanou teorii, a nové případy, které nás nutí ji rozšířit či přepracovat. Jsme to nakonec my, výzkumníci, kdo v určité chvíli začneme celý proces analýzy uzavírat a formulovat do výsledného tvaru.“ (Řiháček, a kol., 2013, s. 47) U zakotvené teorie se výzkumné otázky často orientují na dění a průběh (Strauss & Corbinová, 1999). Příklad výzkumné otázky (Juríčková, 2008): „Jaký je životní styl lékařů, kterým bylo v rámci preventivní prohlídky zjištěno vysoké riziko vzniku kardiovaskulárních onemocnění, ale tito lékaři o další spolupráci při péči o jejich zdraví neprojevili zájem?“ Široce formulovaná výzkumná otázka na počátku výzkumu podle zakotvené teorie je zcela vyhovující (o zkoumané oblasti v dané chvíli totiž výzkumník ještě mnoho neví). Postupně je však nutné výzkumnou otázku zpřesňovat nebo reformulovat, a to spolu s tím, jak vzrůstá naše porozumění zkoumaného jevu, jak identifikujeme klíčové kategorie. Rovněž analýza textu, která začíná již při prvním shromažďováním údajů (obvykle je to první rozhovor nebo pozorování), umožní výzkumníkovi původní výzkumnou otázku postupně tříbit a zpřesňovat (Strauss & Corbinová, 1999). Nejčastějšími metodami získávání (sběru) jsou: rozhovor (nestrukturovaný nebo polostrukturovaný rozhovor), zúčastněné pozorování a studium dokumentů (Řiháček, a kol., 2013; Liamputtong, 2013). A jaké jsou fáze procesu analýzy dat (kódování)? První kódovací procedurou je otevřené kódování (open coding). Otevřené kódování je proces rozebírání, prozkoumávání, porovnávání, konceptualizace a kategorizace údajů (Strauss & Corbinová, 1999). Pod termínem konceptualizace údajů rozumíme proces, „kdy přecházíme z deskriptivní roviny do roviny hledání a nacházení toho, co je skryto za prostou deskripcí nějakého jevu […]. Konceptualizace je do určité míry současně procesem formalizace údajů, abychom s nimi mohli lépe v dalších fázích analýzy pracovat.“ (Miovský, 2006, s. 228) Kategorizace je, jednoduše řečeno, proces seskupování dílčích pojmů (Strauss & Corbinová, 1999). Prvním krokem u otevřeného kódování je nalezení tzv. významových jednotek. Pod termínem významová jednotka rozumíme určitý vymezitelný úsek analyzovaného textu, např. přepis rozhovoru, který je nositelem nějaké informace ve vztahu k výzkumné otázce (Miovský, 2006). Každou významovou jednotku

112


v textu vyznačíme a poté stručně pojmenujeme – vytváříme názvy jednotlivých kategorií. Pod pojmem kategorie rozumíme třídu pojmů, která vzniká tím, že vzájemně porovnáváme a třídíme významové jednotky a v nich obsažené pojmy a zjišťujeme, zda náleží jinému podobnému jevu, nebo jinému jevu nenáleží a tvoří samostatný odlišitelný celek. Kategorie by měly výstižně shrnovat podstatu významové jednotky tak, jak jí jako výzkumníci v danou chvíli rozumíme. Obvykle volíme jednoslovné či několikaslovné pojmenování. Pro vytvoření kategorií můžeme využít vlastní pojmenování nebo si vypůjčit slova respondentů, příp. převzít je z odborné literatury. Při analýze textů se mohou vyskytnout desítky až stovky kategorií; obvykle tyto kategorie poté na základě podobnosti spojujeme do obecnějších kategorií (Strauss & Corbinová, 1999). Následuje rozvíjení kategorií, tzn., že každou kategorii bychom měli být schopni popsat pomocí jeho klíčových vlastností a dimenzí. Pod pojmem vlastnosti rozumíme znaky nebo charakteristiky náležející kategorii (zachycují to, co mají všechny prvky náležející k dané kategorii společné). Dimenze je umístění takové vlastnosti na nějaké škále. Při práci s významovými jednotkami a kategoriemi dochází tedy k systematickému a neustálému porovnávání (constant comparison method). Ptáme se: „Vyjadřuje tato významová jednotka stejnou základní myšlenku jako ta předchozí?“ „Mohu ji zahrnout pod stejnou kategorii, nebo je potřeba vytvořit novu?“ „Pomůže mi tato nová významová jednotka nějak rozvinout vlastnosti stávající kategorie?“ „Pomůže to identifikovat a popisovat vztahy mezi subkategoriemi, kategoriemi a hlavními kategoriemi?“ (Řiháček, a kol., 2013; Miovský, 2006; Strauss & Corbinová, 1999) Jsou různé způsoby pojetí procesu otevřeného kódování. Je možné začít analýzou rozhovorů řádek za řádkem, nebo po větách nebo odstavcích. Ptáme se: „Jaká je hlavní myšlenka vyjádřená touto větou nebo tímto odstavcem rozhovoru?“ Pojmenujte ji a potom se vraťte a udělejte důkladnější analýzu tohoto pojmu. Dalším způsobem je vzít celý rozhovor a ptát se: „O co zde jde?“, viz ukázka v kap. 5. Při otevřeném kódování výzkumník objevuje nové významové jednotky a utváří nejvíce relevantní kategorie, proto je třeba, aby se od určité chvíle, kdy díky analýze získá větší porozumění zkoumanému fenoménu, začal více zaměřovat na ty kategorie, které nejlépe odpovídají na (stále se zpřesňující) výzkumnou otázku. V této fázi výzkumník vytváří další data s větším zacílením a soustředí se v nich na rozvíjení vlastností a dimenzí již existujících kategorií. Z otevřeného kódování se tak postupně stále více stává axiální či selektivní kódování. V praxi často dochází k tomu, že výzkumník na základě nových dat či opakované analýzy přehodnocuje své kategorie a někdy je i zásadním způsobem přetváří.

113


Druhou kódovací procedurou je axiální kódování (axial coding). Axiální kódování je soubor postupů, pomocí nichž jsou údaje po otevřeném kódování znovu uspořádány prostřednictvím vytvářených vazeb mezi kategoriemi. Tento složitý induktivně-deduktivní proces probíhá v duchu kódovacího schématu, které zahrnuje tyto kategorie: (A) příčinné podmínky, (B) jev, (C) kontext, (D) intervenující podmínky, (E) strategie jednání a (F) následky (Strauss & Corbinová, 1999), viz obrázek 14 (text v závorce je převzatý z knihy Miovského, 2006, s. 229).

Obrázek 14 Proces axiálního kódování

„Zatímco u otevřeného kódování je základní snahou rozlišit pojmy a vytvořit základní kategorie (včetně jejich vlastností a umístění na dimenzionálních škálách), při axiálním kódování se snažíme tyto pojmy novým způsobem skládat dohromady nacházením vazeb mezi kategoriemi a subkategoriemi. […] Uvádění subkategorií do vztahu s kategoriemi se děje prostřednictvím kladení různých typů otázek zacílených na zjišťování kvalitativních a kvantitativních

114


znaků (vlastností) tohoto vztahu. Zjištěné znaky (vlastnosti) vztahů formulujeme prostřednictvím výroků. Objevování a specifikace rozdílů mezi kategoriemi a uvnitř kategorií jsou pro zakotvenou teorii důležité, stejně jako objevování a specifikace podobností. […] V tomto neustálém dialogu mezi navrhováním a ověřováním výroků (tedy kombinací deduktivního a induktivního postupu) vidíme uplatnění principu hermeneutické spirály.“ (Miovský, 2006, s. 230) Axiální kódování stručně a výstižně popisuje Řiháček, a kol. (2013, s. 49–51): „Podstatou teorie není jen definování osamocených kategorií, ale především definování vztahů mezi nimi. Výzkumník si pravděpodobně již v první fázi analýzy začal všímat, jak spolu jednotlivé kategorie souvisejí, a udělal si o tom řadu poznámek. Nyní se však potřebuje zaměřit právě na tyto souvislosti. Vztahy mezi kategoriemi mohou nabývat řady podob: kategorie (A) může být podkategorií kategorie (B), kategorie (A) se může jevit jako příčina kategorie (B); může být jeho následkem; atd. […] Stejně jako při tvorbě samotných kategorií, také při analýze jejich vztahů musíme vycházet z dat; nemůžeme kategorie připojovat pouze na základě své úvahy a selského rozumu.“ Řiháček, a kol. (2013, s. 51) upřesňuje: „Ani v této fázi obvykle nekončí tvorba dat, mění se však její podoba. […] Cíleně vyhledáváme respondenty, kteří reprezentují různé varianty zkoumaného jevu a jejichž data vyplňují prázdná místa na naší stále podrobněji mapě. Tento způsob tvorby vzorku bývá obvykle označován jako teoretické vzorkování (theoretical sampling). […] Pro metodu zakotvené teorie je typické, že k rozšiřování vzorku a tvorbě dat dochází průběžně během celého výzkumného procesu. Tím, že se snažíme zachytit variabilitu kategorií a vztahů mezi nimi, sytíme vznikající teorii. Proces končí v okamžiku, kdy nová data přestávají z analytického hlediska přinášet nové informace. V tu chvíli můžeme mluvit o tom, že jsme dosáhli teoretické nasycenosti – saturace (theoretical saturation), tu je ovšem vždy nutno posuzovat ve vztahu k tvorbě vzorku.“ Důležitým tvořivým aspektem zakotvené teorie je tzv. teoretická citlivost (theoretical sensitivity), tj. schopnost vhledu výzkumníka do souvislostí výskytu, vývoje a charakteru zkoumaného fenoménu. Teoretická citlivost umožňuje vytvoření teorie zakotvené v datech, ovšem pojmově hutné a dobře integrované. Udržování rovnováhy mezi tvořivostí a vědou, čímž je v kontextu zakotvené teorie míněna rovnováha mezi přínosem a vlivem výzkumníka i dodržováním ověřených metodologických postupů, je zajišťováno zejména prostřednictvím pravidelného kladení otázky: „O co tu jde?“, prostřednictvím udržování skeptického postoje vůči jakýmkoliv kategoriím, které si výzkumník přinesl do výzkumu, a jejich neustálým ověřováním empirickými daty, a prostřednictvím

115


postupování v souladu s ověřenými výzkumnými postupy (Strauss & Corbinová, 1999). Třetí kódovací procedurou je selektivní kódování (selective coding). Až doposud se výzkumník mohl soustředit na dílčí kategorie a vztahy, teď však potřebuje přenést svou pozornost k celku a začít formulovat výslednou podobu teorie – začíná fáze selektivního kódování. Pod pojmem selektivní kódování rozumíme proces, kdy po výběru (identifikaci) centrální kategorie tuto kategorii systematicky uvádíme do vztahu s ostatními popsanými kategoriemi. Tyto vztahy dále ověřujeme a konceptualizujeme, příp. dále prohlubujeme jejich popis. Centrální kategorie je jev, kolem kterého se integrují všechny ostatní kategorie. Proces této integrace se příliš neliší od principů axiálního kódování. Hlavní rozdíl spočívá spíše ve vyšší míře abstrakce (Řiháček, a kol., 2013; Strauss & Corbinová, 1999). Provedením procesu otevřeného a axiálního kódování jsou propracovány kategorie, jejich charakteristické vlastnosti, dimenze a vzájemné vztahy. Miovský (2006, s. 231) doporučuje dále postupovat podle těchto pěti kroků: „1. Podrobné vyložení kostry příběhu (příběhem rozumíme narativně pojatou deskripci ústředního jevu výzkumu; kostrou příběhu je míněna jeho konceptualizovaná forma), 2. Uvedení pomocných kategorií do vztahu k centrální kategorii, 3. Popis a výklad vzájemných vztahů mezi kategoriemi na dimenzionálních škálách, 4. Ověřování popsaných vztahů konfrontací s původními údaji, 5. Doplnění upřesnění či další rozvíjení kategorií podle potřeby.“ Strauss & Corbinová (1999) doporučují výzkumníkům užít při analýze dat pomocí metody zakotvené teorie také matici podmiňujících jevů. Matice podmiňujících jevů je analytická pomůcka, schéma, které slouží k posuzování velkého rozsahu podmiňujících vlivů (podmínek) a následků vztahujících se ke zkoumanému jevu. Tato matice umožňuje výzkumníkovi naučit se, jak rozpoznat spojení jednotlivých úrovní podmínek a následků, které se váží ke zkoumanému jevu. Umožní tedy výzkumníkovi systematicky uvádět podmínky, jednání nebo interakce a následky do vztahu ke zkoumanému jevu. Ukázka matice podmiňujících vlivů je uvedena v kap. 7. Výslednou teorii či model výzkumník obvykle prezentuje v textové i grafické formě. Pokud jde o textovou podobu, pomůže, připravíme-li si narativní kostru naší teorie, tzn., že „nejprve v několika větách vyložíme základní myšlenky naší teorie a uspořádáme je do narativní podoby (výsledky naší analýzy nesmí být jen výčtem kategorií, ale musí tvořit smysluplný příběh). Tuto kostru může-

116

me využít jako stručný úvod k výsledkům a zároveň se jí držíme při následné prezentaci. […] Grafická forma výsledků je velmi užitečným doplňkem textové prezentace. Umožňuje nám v jednom diagramu vyjádřit podstatu celé teorie. […] Hledání konkrétní grafické formy je vždy kreativní proces, jedinečný pro každou analýzu.“ (Řiháček, a kol., 2013, s. 53) Kritéria hodnocení zakotvené teorie popisuje např. Řiháček, a kol. (2013, s. 74). Při realizaci výzkumu pomocí metody zakotvené teorie bychom měli mít na paměti, že metoda zakotvené teorie představuje především způsob přemýšlení o datech, způsob konceptualizace, který vede k tvorbě teorie na základě dat získaných rozhovory a pozorováním každodenního života (Morse, 2009).

Doporučená literatura k dalšímu studiu Denzin, N. K., & Lincoln, Y. S. (2005). The sage handbook of qualitative research (3rd ed.). Thousand Oaks; London; New Delhi: Sage Publications. Disman, M. (1993). Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum. Hendl, J. (2005). Kvalitativní výzkum: základní metody a aplikace. Praha: Portál. Holstein, J. A., & Gubrium, J. F., Eds. (2012). Varieties of Narrative Analysis. Los Angeles; London; New Delhi; Singapore; Washington DC: SAGE Publications. Charmaz, K. (2006). Constructing Grounded Theory: A Practical Guide Through Qualitative Analysis. London; Thousand Oaks; New Delhi: Sage Publications. Krippendorff, K. (2014). Content Analysis. An introduction to Its Metodology (2nd ed.). London: Sage Publications. Kubátová, H. (2006). Metodologie sociologie. Olomouc: Univ. Palackého. Liamputtong, P. (2013). Qualitative Research Methods (4th ed.). Australia & New Zeland: Oxford Univ. Press. Marshall, C., & Rossman, G. B. (2011). Designing Qualitative Research (5th ed.). Los Angeles; London; New Delhi; Singapore; Washington DC: SAGE Publications. Miles, M. B., & Huberman, M. A. (1994). Qualitative Data Analysis (2nd ed.). Thousand Oaks; London; New Delhi: SAGE Publications. Miovský, M. (2006). Kvalitativní přístup a metody v psychologickém výzkumu. Praha: Grada Publishing. Morgan, D. L. (2001). Ohniskové skupiny jako metoda kvalitativního výzkumu. Boskovice: Albert. Petrusek, M. (1993). Teorie a metoda v moderní sociologii. Praha: Karolinum. Pitney, W. A., & Parker, J. (2009). Qualitative research in physical acitivity and the health professions. [online]. [cit. 2015-06-10]. Dostupné z: http://file.zums.ac.ir/ebook/338-

117

Qualitative%20Research%20in%20Physical%20Activity%20and%20the%20Health%20 Professions-William%20Pitney%20Jenny%20Par.pdf Punch, K. F. (2008). Úspěšný návrh výzkumu. Praha: Portál. Řiháček, T., & Čermák, I., & Hytych, R., a kol. (2013). Kvalitativní analýza textů: čtyři přístupy. Brno: Masarykova univerzita. Silverman, D. (2005). Ako urobiť kvalitatívny výskum: praktická příručka. Bratislava: Ikar. Silverman, D., ed. (2011). Qualitative Research: Issues of Theory, Method and Practice (3rd ed.). Los Angeles; London; New Delhi; Singapore; Washington DC: Sage Publications. Strauss, A., & Corbinová, J. (1999). Základy kvalitativního výzkumu: postupy a techniky metody zakotvené teorie. Boskovice: Albert. Yin, R. K. (2009). Case Study Research. Design and Methods (4th ed.). London: Sage Publications.

Bibliografické citace Creswell, J. W. (2003). Research Design: Qualitative, Quantiative, and Mixed Methods Approaches (2nd ed.). Thousand Oaks; London; New Delhi: SAGE Publications. Denzin, N. K., & Lincoln, Y. S. (2005). The sage handbook of qualitative research (3rd ed.). Thousand Oaks; London; New Delhi: Sage Publications. Disman, M. (1993). Jak se vyrábí sociologická znalost. Praha: Karolinum. Ferjenčík, J. (2000). Úvod do metodologie psychologického výzkumu: jak zkoumat lidskou duši. Praha: Portál. Hendl, J. (2005). Kvalitativní výzkum: základní metody a aplikace. Praha: Portál. Chrastina, J., & Ivanová, K. (2014). Výzkum Limitů životního stylu u osob s chronickým onemocněním. In Juríčková, L. (ed.), a kol. Příklady aplikace metodik výzkumů pro studenty nelékařských zdravotnických oborů. Olomouc: Univ. Palackého v Olomouci. Ivanová, K., & Juríčková, L. (2009). Písemné práce na vysokých školách se zdravotnickým zaměřením (2. vyd.). Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci. Juríčková, L. (2008). Příprava podkladů pro návrh projektu „Běžme si pro zdraví“ k podpoření „zdravého“ životního stylu vybrané skupiny lékařů ve Fakultní nemocnici Olomouc. Rigorózní práce obhájena na Filozofické fakultě Univerzity Palackého v Olomouci (Katedra sociologie a andragogiky) . Kubátová, H. (2006). Metodologie sociologie. Olomouc: Univerzita Palackého. Liamputtong, P. (2013). Qualitative Research Methods (4th ed.). Australia & New Zeland: Oxford Univ. Press. Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. Newbury Park; London; New Delhi: SAGE Publications. Marshall, C., & Rossman, G. B. (2011). Designing Qualitative Research (5th ed.). Los Angeles; London; New Delhi; Singapore; Washington DC: SAGE Publications.

118

Miles, M. B., & Huberman, M. A. (1994) Qualitative Data Analysis (2nd ed.). Thousand Oaks; London; New Delhi: SAGE Publications. Miovský, M. (2006). Kvalitativní přístup a metody v psychologickém výzkumu. Praha: Grada Publishing. Morgan, D. L. (2001). Ohniskové skupiny jako metoda kvalitativního výzkumu. Boskovice: Albert. Morse, J. M. (2009). Tussles, tensions and resolutions. In Morse, J. M., et al. Developing grounded theory: The second generation (s. 13–22). Walnut Creek: Left Coast Press. Petrusek, M. (1993). Teorie a metoda v moderní sociologii. Praha: Karolinum. Pitney, W. A., & Parker, J. (2009). Qualitative research in physical acitivity and the health professions. [online]. [cit. 2015-06-10]. Dostupné z: http://file.zums.ac.ir/ebook/338Qualitative%20Research%20in%20Physical%20Activity%20and%20the%20Health%20 Professions-William%20Pitney%20Jenny%20Par.pdf Punch, K. F. (2008). Úspěšný návrh výzkumu. Praha: Portál. Reichel, J. (2009). Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. Praha: Grada Publishing. Řiháček, T., & Čermák, I., & Hytych, R., a kol. (2013). Kvalitativní analýza textů: čtyři přístupy. Brno: Masarykova univerzita. Silverman, D. (2005). Ako urobiť kvalitatívny výskum: praktická příručka. Bratislava: Ikar. Silverman, D., ed. (2011). Qualitative Research: Issues of Theory, Method and Practice (3rd ed.). Los Angeles; London; New Delhi; Singapore; Washington DC: Sage Publications. Strauss, A., & Corbinová, J. (1999). Základy kvalitativního výzkumu: postupy a techniky metody zakotvené teorie. Boskovice: Albert. Šubrt, J., & Balon, J. (2010). Soudobá sociologická teorie. Praha: Grada Publishing.


5

5


Lubica Juríčková______________________________ Stručný přehled

Kapitola 5 navazuje na podkapitolu 4.4. Ukázka otevřeného a axiálního kódování je pouze ilustrativní a nepředstavuje aplikaci metody zakotvené teorie v její úplnosti. Podrobněji postupy analýzy kvalitativních dat pomocí zakotvené teorie vysvětluje kniha Strausse & Corbinové (1999). Tato kniha obsahuje řadu cenných rad a poskytuje začínajícím výzkumníkům kvalitní technickou oporu.

Metoda zakotvené teorie: ukázka otevřeného a axiálního kódování Otevřené a axiální kódování ukážeme s využitím rigorózní práce Juríčkové (2008). Metodu zakotvené teorie přizpůsobujeme výzkumným záměrům, možnostem a konkrétnímu průběhu prezentovaného výzkumu (tj. výzkumu o životním stylu lékařů s vysokým rizikem vzniku kardiovaskulárních onemocnění). Tento postup je

120


naprosto legitimní (Strauss & Corbinová, 1999). Z více možností, jak otevřené a axiální kódování provádět, využijeme doporučení Miovského (2006). Při získávání (sběru) dat byla zvolena metoda nestrukturovaného rozhovoru. Před vlastní analýzou textů jsme kvalitativní data nejprve zpracovali technicky a potom jsme je připravili pro analýzu, tj. provedli jsme transkripci zvukového záznamu. Rozhovor jsme přepisovali z diktafonu do počítače obvykle v den rozhovoru. Analýzu získaných dat jsme prováděli u 35 rozhovorů po každém rozhovoru a po skončení terénní fáze. V přepisech rozhovorů jsme prováděli otevřené kódování a axiální kódování. Ve výzkumu jsme postupovali tak, že u prvních pěti rozhovorů jsme prováděli všechny základní kroky otevřeného a axiálního kódování, tj. identifikace významových jednotek, konceptualizace a kategorizace údajů, rozvíjení vlastností a dimenzí kategorií, identifikaci příčinných podmínek, intervenujících podmínek, kontextu, strategií jednání, následků jednání a uvádění kategorií do vzájemných vztahů. U prvních pěti rozhovorů jsme analyzovali texty řádek za řádkem, větu po větě, po odstavcích a podle celých přepisů rozhovorů (viz Charmaz, 2006). U dalších třiceti rozhovorů jsme postupovali tak, že jsme použili dva způsoby otevřeného kódování (podle odstavců a podle celých přepisů rozhovorů) a jsme sledovali cíl identifikace nových kategorií, významných z hlediska výzkumného cíle, nevyskytujících se v prvních pěti rozhovorech. V případě nalezení takovéto nové kategorie je tato kategorie zařazena do vytvářené sítě vztahů a dále jsou zkoumány kontextuální vztahy a vazby této kategorie vůči ostatním, již identifikovaným a popsaným. Tímto způsobem je zajištěn efektivní a časově únosný podíl analytické práce, která by v případě detailní práce a rozboru každé z 35 rozhovorů znamenala příliš velké časové zatížení, které navíc není smysluplné vzhledem k potřebám a cíli analýzy. Ukázka výňatku textu plné transkripce je z rozhovoru R1 (Juríčková, 2008). Otázka tazatele je psaná kurzivou. Záznam kódování je ze 17. 5. 2006 a vztahuje se k terénním poznámkám č. 1 z 15. 5. 2006. Rozhovor s Pavlem, který trval 2,5 hodin, byl přepisován 9 hodin. Z důvodů zachování anonymity nejsou uvedena pravá jména respondentů, stejně tak i číslování rozhovorů neodpovídá skutečnému pořadí, ve kterém byly pořizovány. Proces kódování jsme zahájili identifikací významových jednotek v přepisu textu rozhovoru (v ilustračním výňatku jsou klíčové pojmy podtrženy).

121


No a co se týče těch dalších věcí toho zdravýho životního stylu, piju pět, šest káv denně, jo. No a těch cigaret vykouřím tak patnáct, takže jsem kuřák, jo, a kofeinista to v každým případě. Jinejm návykovejm drogám to neholduju, jo. Jsu silnej kuřák, já to vím. No, tak teďka je to už ustálený rituál. Když jdu třeba na pivo, tak to člověk vykouří třeba i víc, ale potom ráno ta klapka. Když je člověk překouřenej, tak ani na tu cigaretu chuť nemá, jo. Tělo potom reaguje tak [krátká odmlka] to ne, že bych cítil bušení srdce, jak se tomu říká, ale to máte držku jako v polepšovně, v hubě, jo, to cítíte ten dech vyloženě, jo, člověk prostě je překouřenej [dlouhá odmlka]. Řekl jste, že teďka je to už ustálený rituál… Je to rituál, jo, je to rituál, to kafe a ta cigareta k tomu, to je všecko rituál. Samozřejmě, když člověk se dostane do nějaké tenze, tak těch cigaret asi vykouří víc, jo, ale jinak v podstatě je to rituál, to je první věc. (ř. 62 až 73) Zvýrazněné klíčové pojmy jsme zapracovali do celkové postupně budované struktury příběhu spolu s ostatními významovými jednotkami. Jednoduše řečeno, popisně jsme „převyprávěli“ podstatu sdělení prostřednictvím významových jednotek: » Pavel pije pět, šest káv denně. » Pavel vykouří asi tak patnáct cigaret denně. » Pavel přiznává, že je kuřák a kofeinista. » Pavel si není vědom návyku na jiné drogy. » Pavel ví, že je silný kuřák. » Pro Pavla představuje kouření osobní rituál. » Při posezení u piva Pavel vykouří více cigaret. » Vykouřením více cigaret Pavel krátkodobě ztrácí chuť kouřit. » Pavel popisuje faktory nechuti ke kouření. » Pavel potvrzuje, že pití kávy a kouření představuje pro něho osobní rituál. » Při psychickém zatížení Pavel vykouří více cigaret.

122


„Převyprávěné“ významové jednotky jsme seskupily (podobné s podobnými) do subkategorií a kategorií. Na této úrovni vznikaly nové pojmy, nejprve tedy na nižší úrovni abstrakce (subkategorie), poté abstraktnější kategorie. Na základě uvedených 11 významových jednotek jsme vytvořily seznam subkategorií a kategorií:

Seznam subkategorií

Seznam kategorií

(1) Konzumace kávy

(1) Kofeinismus

(1) Konzumace cigaret

(1) Kouření

(1) Konzumace piva

(1) Alkohol

V této ukázce byly identifikovány 3 subkategorie a 3 kategorie. Je samozřejmé, že v průběhu procesu konceptualizace dochází ke ztrátě některých informací, stejně tak jako již při jakékoli úpravě textu (Miovský, 2006). „Tento nedostatek je vyvážen postupnou selekcí informací napomáhajících krystalizaci jednotlivých významných informací do analyzovatelné podoby a současně ponechává posouzení míry významu na další fáze výzkumu.“ (Miovský, 2006, s. 234). Ze subkategorií Konzumace kávy a Konzumace piva jsme vytvořili obecnější kategorie s názvem Stravování. Ve výzkumném projektu, z něho je příklad použit, byly identifikovány i další obecnější kategorie jako Odpočinek, Preventivní prohlídky, Pohyb, Práce, Rodina a Stres. Smyslem kódování je nalézt kategorie, ne je počítat. Název kategorie si může výzkumník vytvořit sám nebo si ho může „vypůjčit“ z odborné literatury či používat terminologii respondentů (Strauss & Corbinová, 1999). Uvědomujeme si, že jiný badatel by mohl dospět k odlišné specifikaci kategorií. V procesu otevřeného kódování jsme nacházeli a rozvíjeli vlastnosti a dimenze jednotlivých kategorií. Podívejme se např. na kategorii Kouření. Její vlastnosti a dimenze jsou identifikovány takto: frekvence výskytu (v ukázce každodenní), míra (patnáct), intenzita (vyšší u piva a při psychické zátěží), doba trvání (v ukázce není uvedena). Stručně řečeno, otevřené kódování je, jako když začínáme skládat puzzle. Během otevřeného kódování je identifikováno mnoho různých kategorií. Některé z nich náleží určitým jevům, např. základní kategorie Činnosti vyplývající z životního stylu ve vztahu ke zdraví, jiné kategorie poukazují zase na podmínky, které mají k těmto jevům nějaký vztah, např. základní kategorie Potřeba eliminace rizika vzniku kardiovaskulárních onemocnění (KVO) apod. Dostali jsme se tím k zahájení fáze

123


axiálního kódování, tzn., že jsme skládali jednotlivé dílky puzzle dohromady. Neustále jsme se „pohybovali“ mezi otevřeným a axiálním kódováním a snažili jsme se neztrácet ze zřetele cíl kódování (tematické rozkrytí textu). Vzájemné vztahy mezi kategoriemi byly vyjádřeny explicitně ve výpovědích respondentů nebo se vynořovaly zejména na základě porovnávání výskytu konkrétních kategorií, subkategorií a jejich vlastností i dimenzí. Vraťme se však k ukázce. Již víme, že Pavel je silný kuřák a kofeinista. Z dalších převyprávěných významových jednotek je možno určit, co Pavla vede k tomu, že kouří víc (posezení u piva nebo stres). Pavel taky říká, proč někdy kouří méně (překouření, následně po jednorázové konzumaci většího množství cigaret). První převyprávěná verze ukázky by tedy mohla vypadat takto: Problém zdravého životního stylu ilustruje Pavel konzumací stimulujících látek (nikotin, kofein) užívaných v rámci návyků. Jako příčinné podmínky zvýšení intenzity kouření Pavel uvádí posezení u piva v hospodě a psychické zatížení. Při demonstraci krátké ukázky narážíme na problém, že je materiál vytržený z kontextu celého rozhovoru. Popíšeme proto aplikaci axiálního kódování tak, jak jsme ho prováděli ve výzkumu. Vrátili jsme se tedy ke kategoriím vzešlým z otevřeného kódování a seskupili je novým způsobem tak, aby bylo možné je zasadit do kódovacího schématu. Axiálním kódováním jsme se snažili pojmy z otevřeného kódování novým způsobem skládat dohromady nacházením vazeb (hypotetických vztahů) mezi kategoriemi a subkategoriemi. Integrací pěti činností – Kouření, Stravování, Pohyb, Odpočinek a Absolvování preventivní prohlídky, které spolu vzájemně úzce souvisejí, vznikla základní kategorie Činnosti vyplývající z životního stylu ve vztahu ke zdraví. Hlavním zdrojem činností vyplývajících z životního stylu ve vztahu ke zdraví jsou potřeby eliminace rizika vzniku KVO, které představují v kontextu této práce zcela zásadní a klíčovou kategorii. V průběhu analýzy kvalitativních dat se totiž stále jasněji ukazovala souvislost mezi činnostmi vyplývajícími z životního stylu ve vztahu ke zdraví a potřebami lékařů eliminovat rizika vzniku KVO. Příčinné podmínky je možné pomocí výzkumu identifikovat, v reálném každodenním životě jde o koncepty motivu a motivace. Základní kategorie Rodinné zázemí vystupuje v roli intervenující proměnné, která podporuje péči lékařů o vlastní zdraví nebo působí jen omezeně nebo vůbec neovlivňuje. Z nestrukturovaných rozhovorů v rámci výzkumu vyplynulo, že jednotlivé činnosti vyplývající z životního stylu ve vztahu ke zdraví se odehrávají nejen v domácím prostředí, ale nejvíce na pracovišti. Kontext v rámci kódovacího schématu vytváří velmi komplexní jevy, které zahrnují kulturu práce, kulturu profese a kulturu povolání. Z analýzy dat vyplynulo, že životní styl lékařů ve vztahu ke zdraví nejvíce ovliv-

124


ňuje pracovní zátěž a čas strávený na pracovišti. Lékaři pomocí mechanismů eliminace (přijetí, kompenzace, vytěsnění) reagují na možnosti vzniku rizika KVO. Výsledky jednání představuje kategorie Dodržování pravidel „zdravého“ životního stylu. Kódovací schéma (kódovací model) jsme tedy naplnili následujícím způsobem (viz též obrázek 14 v podkap. 4.4): (A) PŘÍČINNÉ PODMÍNKY: Potřeba eliminace rizika vzniku KVO (B) JEV: Činnosti vyplývající z životního stylu ve vztahu ke zdraví (C) KONTEXT: Kultura práce, kultura profese a kultura povolání (D) INTERVENUJÍCÍ PODMÍNKY: Rodinné zázemí (E) STRATEGIE JEDNÁNÍ: Mechanismy eliminace rizika vzniku KVO (F) VÝSLEDKY: Dodržování pravidel „zdravého“ životního stylu Kódovací schéma (model) jsme použili v rámci rigorózní práce jako rámec členění textu v podkapitole o výsledcích výzkumu (Juríčková, 2008). Použití kódovacího schématu nám totiž umožnilo postihnout základní analytickou linku a provázat jednotlivé kategorie a subkategorie mezi sebou navzájem. Výslednou provázanost kategorií a subkategorií ve smyslu jejich vlastností i dimenzí schematicky zachycuje tabulka 3.

125

Ukázka aplikace kvalitativního výzkumu Tabulka 3 – „Zdravý“ životní styl: vztahy mezi kategoriemi a subkategoriemi Činnosti vyplývající o vlastní zdraví

Alespoň nějaká péče o vlastní zdraví

o vlastní zdraví

Kouření

vůbec nekouří

kouří příležitostně

kouří denně

Stravování

dodržuje „zdravou“ výživu

snaží se omezit množství jídla

přejídá se

Pohyb

často sportuje

sportuje občas

vůbec nesportuje

Odpočinek

dopřává si dostatečný odpočinek

snaží se aspoň někdy si odpočinout

nedopřává si aktivní odpočinek

vyvodil pro sebe důsledky

odkládá reagovat

nehodlá vyvodit důsledky

z životního stylu

Dostatečná péče

ve vztahu ke zdraví

Absolvování preventivní prohlídky Potřeba eliminace rizika vzniku KVO Rodinné zázemí

je silně motivován eliminovat rizika podpora péče o zdraví

na výsledky vyšetření zvažuje

Nepečuje

„pro“ a „proti“

nepřipouští si potřebu

působí jen omezeně

vůbec neovlivňuje

Pracovní zátěž

zvládá pracovní zatížení

při práci „zápasí“ se stresem

poddává se stresu

Mechanismy eliminace rizika vzniku KVO

přijetí

kompenzace

vytěsnění

dodržuje pravidla „zdravého“ životního stylu

situačně uplatňuje pravidla „zdravého“ životního stylu

neřídí se pravidly „zdravého“ životního stylu

(aktivní)

(ostatní)

(nedbalí)

Dodržování pravidel „zdravého“ životního stylu

Tabulka 3 lze číst také jako soubor podmínek, které jsou vztaženy k sobě navzájem, přičemž je kladen důraz na rozlišení těchto subkategorií identifikovaných v rámci kategorie Činnosti vyplývající z životního stylu ve vztahu ke zdraví: Dostatečná péče o vlastní zdraví, Alespoň nějaká péče o vlastní zdraví, Nepečuje o vlastní zdraví. Na základě informací z 35 nestrukturovaných rozhovorů v rámci kvalitativního výzkumu bylo možné rozřadit lékaře do tří podskupin podle charakteru participace na dodržování pravidel „zdravého“ životního stylu: Aktivní, Ostatní a Nedbalí. Legitimitu kódovacího schématu dokumentujeme v rigorózní práci (Juríčková, 2008) výpověďmi 35 respondentů (v příloze 1 rigorózní práce jsou tabulky očíslovány jinak) a pro účely této učebnice vybíráme:

126


Rozvinutí prvního kódovacího schématu pro tabulku 4–6 Tabulka 4 – Pavel (Nedbalí) Respondent

Pavel

Věk

40

Kouření

Pavel kouří patnáct cigaret denně. Při posezení u piva a při psychickém zatížení Pavel vykouří více cigaret. Ví, že hazarduje se svým zdravím. Přiznává, že je už na nikotinu závislý. Zapálil si jedenkrát i během rozhovoru. (ř. 63–69, 71–73, 264–265, 355–357, 371–379)

Stravování

Pavel se přejídá. Má nadváhu. V práci nemá na jídlo čas. Nejvíce jí večer. Zatím není schopný a ani ochotný se „nezdravého“ jídla zříct. (ř. 73–75, 108–110, 113–119)

Pohyb

Jedním z důvodů, proč Pavel v současnosti vůbec nesportuje, je nadměrné pracovní vytížení. Před čtyřmi lety Pavel chodíval do posilovny. I kdyby měl Pavel více volného času, neví, zda by sportoval. (ř. 85–89, 93–96, 97–102)

Odpočinek

Pavel se snaží aspoň o víkendech si odpočinout, volí formu aktivního odpočinku (jeho koníčkem je myslivost). Pavel si dopřává dostatečný spánek. (ř. 90–91, 393)

Absolvování preventivní prohlídky

Pavel k preventivní prohlídce musí být donucen a již předem je rozhodnut neakceptovat výsledky vyšetření. Nehodlá vyvodit důsledky. Z výsledků vyšetření nemívá strach. Říká, že zatím nemá vážnější zdravotní problémy, a tak je pro něho pohodlnější zapálit si cigaretu, aby si užil chvilku pohody. Pavel říká, že pouze před půl rokem měl šílené problémy se žaludkem. (ř. 118–132, 313–336)

Potřeba eliminace rizika vzniku KVO

Pavel ví o tom, že nežije „zdravě“, ale zatím ho to nemotivovalo k tomu, aby něco pro vlastní zdraví dělal. Říká, že ani splácení dva a půl milionové hypotéky na dům není důvod, aby dostatečně pečoval o vlastní zdraví. Nepřipouští si potřebu eliminovat rizika vzniku KVO. (ř. 113–119, 124–131, 210–211, 213, 331–334)

Rodinné zázemí

Pavel je rozvedený. Manželce vadilo, že upřednostňoval práci před rodinou. Žije s přítelkyní. Rodinné zázemí nevytváří prostor k péči o zdraví, vůbec neovlivňuje. (ř. 172–173, 175–180)

Pracovní zátěž

Pavel při práci „zápasí“ se stresem. Stěžuje na nadměrné pracovní vytížení. Je ve vedoucí funkci, studuje doktorské studium a šéf chce, aby si udělal docenturu. Strašně rád by měl v práci klid. Pavel si nestěžuje na plat. (ř. 87, 91–92, 147–154, 246–247, 271–281)

Mechanismy eliminace

Pavel si říká, že on infarkt a rakovinu nedostane, proto „kašle“ na „zdravý“ životní styl. Vytěsnění. (ř. 73–83, 313–327, 144–145, 395–396)

Vyhodnocení dodržování pravidel „zdravého“ životního stylu

Pavel se neřídí pravidly „zdravého“ životního stylu. Podle Pavla „zdravý“ životní styl je utopie a nelze ho dodržovat beze zbytku. Říká, že lékaři nejsou vzorem pro své pacienty, prý ono těch vzorů pro lidstvo moc není, viz politiky. Říká, že společnost nutí žít lidi uspěchaně. Pavel zatím není ochotný změnit své návyky. Říká o sobě, že je pohodlný a nechce se vzdát požitků. Pavel neví, zda by ho vážnější nemoc donutila žít „zdravě“. Pro Pavla je nejdůležitější mít klid v práci. (ř. 199–207, 341–351, 147–154)

127

Ukázka aplikace kvalitativního výzkumu Tabulka 5 – Antonín (Ostatní) Respondent

Antonín

Věk

50

Kouření

Antonín kouří 30 let denně cigarety o každé volné chvilce. Říká, že je to rituál, psychická závislost, zahánění stresu i hladu. Nikdy neměl snahu přestat kouřit, ale přemýšlel nad tím. (ř. 402, 409–418, 431–445, 447–451, 447–451, 453–460, 462–466)

Stravování

Antonín se rád dobře nají. Říká, že uzeniny má rád, a proto je bude jíst dál. Nepřejídá se. Snaží se omezit množství jídla. (ř. 398–406)

Pohyb

Antonín v současnosti vůbec nesportuje. Říká, že je nadměrně pracovně vytížený a bývá z práce často unavený. V minulosti byl aktivní sportovec. Říká, že pociťuje deficit pohybu, chce si zlepšit fyzickou kondici a uvažuje o pohybové aktivitě. (ř. 401–404, 500–503, 548–560)

Odpočinek

Antonín se snaží aspoň někdy si odpočinout. Relaxuje čtením knížek, pitím kávy a kouřením cigaret. Chce mít aspoň jeden den pro sebe, ale vzhledem k nadměrnému pracovnímu vytížení prý si ho zatím nemůže dovolit. (ř. 402–404, 503–504)


Antonín nedal realizaci preventivního opatření dostatečnou prioritu, vyčkává, až bude mít víc volného času, aby mohl eliminovat rizika vzniku KVO. Odkládá reagovat na výsledky vyšetření z preventivní prohlídky. Ví, že má vyšší cholesterol a ví, že si kouřením poškozuje zdraví, chce s tím něco dělat, ale zatím nemůže a neumí. Ve zdravotnictví pracuje 25 let a za tu dobu byl jen jednou práce neschopný, jinak vážně nemocný prý zatím nikdy nebyl. Léčí se obvykle sám. (ř. 421–430)


Antonín říká, že mu chybí motivace k tomu, aby dostatečně pečoval o vlastní zdraví. Antonín zvažuje „pro“ a „proti“. Říká, že by uvítal, kdyby ho někdo oslovil a měl snahu ho odnaučit kouřit. (ř. 431–445, 447–451, 497–499)

Rodinné zázemí

Antonín říká, že je šťastně ženatý. Má dvě děti. Rodinní příslušníci příliš nedbají o zprostředkování podnětů k péči o zdraví. Rodinné zázemí působí jen omezeně. (ř. 457–458)

Pracovní zátěž

Podle Antonína je práce chirurga psychicky i fyzicky náročná. Říká, že ve zdravotnictví pracuje 25 let a štve ho, že není dostatečně finančně ohodnocen. Antonín jednou vydělával hodně peněz, protože měl dvě zaměstnání, ale to se prý nedalo dlouho vydržet. Antonín stres kompenzuje třemi zdravě škodlivými aktivitami. Při práci „zápasí“ se stresem. (ř. 430, 468–478, 510–521, 529–546)


Antonín si uvědomuje rizika vzniku KVO a snaží se je alespoň občas mírnit činnostmi prospívajícími zdraví, např. omezuje množství jídla, snaží se aspoň někdy si odpočinout. Kompenzace. (ř. 453–455)


Antonín se snaží situačně uplatňovat pravidla „zdravého“ životního stylu. Kdyby měl více času, dostatek finančních prostředků a větší chuť, tak by začal žít „zdravě“. Ví, že se chová nezodpovědně k vlastnímu zdraví. Pro Antonína jsou nejdůležitější peníze. (ř. 398, 462–466, 480–491, 474–478)

128

Ukázka aplikace kvalitativního výzkumu Tabulka 6 – Albert (Aktivní) Respondent

Albert

Věk

38

Kouření

Albert vůbec nekouří. (ř. 717–718)

Stravování

Albert před rokem změnil skladbu potravin. Jí více zeleninových salátů, olivový olej, přednost dává dietním jídlům před „nezdravou“ výživou. Uzeniny nejí, protože obsahují hodně škodlivých látek. Albert konzumuje přiměřené množství jídla. Albert dodržuje „zdravou“ výživu. (ř. 693–706, 715–722, 748–752)

Pohyb

Albert sportuje občas, hraje squash a jezdí občas na kole. Ví, že by měl cvičit a chce začít cvičit, protože má povolené břišní svalstvo. Určitou dobu cvičil, ale po cvičení ho bolela krční páteř, a tak raději přestal cvičit. Vymlouvá se taky na ženu, že mu zatím neudělala rozpis cvičení. Neví, jestli je líný, pohodlný nebo se mu nechce týrat si svoje tělo. (ř. 722–725, 721–731, 780)

Odpočinek

Albert pasivní formy odpočinku cíleně doplňuje odpočinkem aktivním. Dopřává si dostatečný odpočinek. (ř. 774)


Albert musí chodit na preventivní prohlídky pravidelně, protože pracuje na rizikovém pracovišti. Kdyby nepracoval na rizikovém pracovišti, tak by se tam dostavil asi jen příležitostně. Když mu na preventivní prohlídce zjistili vysoký cholesterol a pozvali ho na další vyšetření, tak tam nešel. Sám si zajistil následná vyšetření, upravil životosprávu a výsledky se zlepšili. Tím si Albert potvrdil, že má smysl dodržovat pravidla „zdravého“ životního stylu. Vyvodil pro sebe důsledky. Albert nebývá často nemocný. Většinou se léčí sám nebo vyhledá pomoc kolegů. (ř. 707–710, 807–820, 830–843)


Albert je silně motivován eliminovat rizika vzniku KVO. Jako hlavní důvod uvádí strach z KVO, zejména představa ucpaných cév ho donutila žít „zdravěji“. Albert říká, že on nemá důvod ničit si své tělo kouřením nebo „nezdravou“ výživou. Říká o sobě, že je bojácný. (ř. 705–707, 712–717, 823–827)

Rodinné zázemí

Albert je „šťastně“ ženatý. Manželka je rehabilitační pracovnice a podporuje ho v péči o vlastní zdraví. (ř. 733, 783–787)

Pracovní zátěž

Albert pracuje na onkologickém pracovišti. Pracovní problémy si nepřipouští „k tělu“. Zvládá pracovní zatížení. Neztěžuje si na plat. (ř. 733–747, 781–798)


Albert bere potřebu eliminace rizika vzniku KVO vážně a přijímá rozhodnutí dobře pečovat o vlastní zdraví. Přijetí. (ř. 690–692, 699, 747–752)


Albert dodržuje pravidla „zdravého“ životního stylu. Albert se snaží být vzorem pro své pacienty. Chová se podle toho, co říká svým pacientům, tj. aby nekouřili a „zdravě“ se stravovali. Pro Alberta je nejdůležitější psychická pohoda doma i v práci. (ř. 690–692, 773–767)

Na základě tabulek 4, 5 a 6 jsou vypracovány tabulky 7, 8 a 9, v nichž je přehledně rozvinuté další (v pořadí druhé) kódovací schéma, které slouží k „zařa-

129


zení“ respondentů do příslušné skupiny (Aktivní, Ostatní, Nedbalí). V příloze 2 rigorózní práce jsou tabulky v rámci druhého kódovacího schématu očíslovány jinak. Jednoduše řečeno, údaje tab. 4 – Pavel (Nedbalí) jsou více rozvinuty v tab. 7 – Pavel (Nedbalí), údaje tab. 5 – Antonín (Ostatní) jsou více rozvinuty v tab. 8 – Antonín (Ostatní) a údaje tab. 6 – Albert (Aktivní) jsou více rozvinuty v tab. 9 – Albert (Aktivní). Rozvinutí druhého kódovacího schématu pro tab. 7–9 Tabulka 7 – Pavel (Nedbalí)

Činnosti vyplývající z životního stylu ve vztahu ke zdraví Kouření Stravování Pohyb Odpočinek

ALESPOŇ NĚJAKÁ PÉČE O VLASTNÍ ZDRAVÍ

O VLASTNÍ ZDRAVÍ

(OSTATNÍ)

(NEDBALÍ)

vůbec nekouří


kouří denně



přejídá se

často sportuje

sportuje občas

vůbec nesportuje



nedopřává si odpočinek

DOSTATEČNÁ PÉČE O VLASTNÍ ZDRAVÍ (AKTIVNÍ)



Potřeba eliminace rizika KVO

je silně motivován eliminovat rizika

Rodinné zázemí Pracovní zátěž Mechanismy eliminace Vyhodnocení dodržování pravidel „zdravého“ životního stylu

odkládá reagovat na výsledky vyšetření zvažuje „pro“

NEPEČUJE


a „proti“



vůbec neovlivňuje



poddává se stresu

přijetí

kompenzace

vytěsnění


situační uplatňování pravidel „zdravého“ životního stylu


podpora péče o zdraví

130

Ukázka aplikace kvalitativního výzkumu Tabulka 8 – Antonín (Ostatní)



O VLASTNÍ ZDRAVÍ

(OSTATNÍ)

(NEDBALÍ)

vůbec nekouří


kouří denně



přejídá se

často sportuje

sportuje občas

vůbec nesportuje











NEPEČUJE


a „proti“



vůbec neovlivňuje



poddává se stresu

přijetí

kompenzace

vytěsnění





131

Ukázka aplikace kvalitativního výzkumu Tabulka 9 – Albert (Aktivní)



O VLASTNÍ ZDRAVÍ

(OSTATNÍ)

(NEDBALÍ)

vůbec nekouří


kouří denně



přejídá se

často sportuje

sportuje občas

vůbec nesportuje











NEPEČUJE


a „proti“



vůbec neovlivňuje



poddává se stresu

přijetí

kompenzace

vytěsnění





Shrneme-li stručně otevřené a axiální kódování, objevovali a specifikovali jsme rozdíly i podobnosti mezi kategoriemi a uvnitř kategorií. Spojovali a rozvíjeli jsme kategorie podle kódovacího schématu zvláště prostřednictvím kladení otázek a porovnávání, vraceli jsme se zpět k údajům a hledali jsme případy či události, které podporovali nebo vyvraceli naše otázky, všímali jsme si též vlastností kategorií či subkategorií v jejich dimenzionální formě. Během otevřeného a axiálního kódování jsme se pořád ptali: „O co zde jde?“ „V čem je tento rozhovor stejný a v čem se odlišuje od předchozího rozhovoru?“ (Strauss & Corbinová, 1999; Charmaz, 2006)

132


Shrneme-li stručně otevřené a axiální kódování, objevovali a specifikovali jsme rozdíly i podobnosti mezi kategoriemi a uvnitř kategorií. Spojovali a rozvíjeli jsme kategorie podle kódovacího schématu zvláště prostřednictvím kladení otázek a porovnávání, vraceli jsme se zpět k údajům a hledali jsme případy či události, které podporovali nebo vyvraceli naše otázky, všímali jsme si též vlastností kategorií či subkategorií v jejich dimenzionální formě. Během otevřeného a axiálního kódování jsme se pořád ptali: „O co zde jde?“ „V čem je tento rozhovor stejný a v čem se odlišuje od předchozího rozhovoru?“ (Strauss & Corbinová, 1999; Charmaz, 2006).

Shrnutí Když stručně shrneme text přepisů 35 rozhovorů, vidíme stejnou „kostru“ příběhu: lékaři vysvětlují svůj pohled na „zdravý“ životní styl, uvádějí konkrétní činnosti, které mají dopad na jejich vlastní zdraví a jejich výpovědi opodstatňují rozčlenění do tří podskupin. Pomocí otevřeného a axiálního kódování jsme vytvořili základ pro kódování selektivní, avšak dále nerozvíjíme, neboť není potřebné k dosažení stanoveného cíle práce. Zdůrazňujeme, že již při přípravě a tvorbě kvalitativního výzkumu jsme zvažovali způsob zajištění validity výsledků výzkumu. Pro potřeby našeho kvalitativního výzkumu jsme použili systém kritérií pro hodnocení kvality výzkumu podle Lincolnové a Guby (1985). Připomínáme, že jako rámec členění prezentace výsledků kvalitativního výzkumu nám posloužilo kódovací schéma (model), viz tabulka 3. Jednotlivá témata se postupně vynořovala v průběhu analýzy dat, přičemž bylo zřetelné, že jednotlivé jevy a procesy, které jsme popsali, jsou spolu těsně provázány a propojeny. Ukázalo se, jaký je životní styl vybrané skupiny lékařů ve vztahu k vlastnímu zdraví a proč je takový, jaký je (naše výzkumné otázky byly zodpovězeny). Každý výzkum má limity (i naše ukázka), nezapomeňte je proto v závěrečné práci popsat.

Bibliografické citace Charmaz, K. (2006). Constructing Grounded Theory: A Practical Guide Through Qualitative Analysis. London; Thousand Oaks; New Delhi: Sage Publications. Juríčková, L. (2008). Příprava podkladů pro návrh projektu „Běžme si pro zdraví“ k podpoření „zdravého“ životního stylu vybrané skupiny lékařů ve Fakultní nemocnici Olomouc.

133

Ukázka aplikace kvalitativního výzkumu Rigorózní práce obhájena na Filozofické fakultě Univerzity Palackého v Olomouci (Katedra sociologie a andragogiky) v roce 2008. Miovský, M. (2006). Kvalitativní přístup a metody v psychologickém výzkumu. Praha: Grada Publishing. Strauss, A. & Corbinová, J. (1999). Základy kvalitativního výzkumu: postupy a techniky metody zakotvené teorie. Boskovice: Albert.

6

6


Ivana Olecká, Kateřina Ivanová________________ Cíle • vysvětlit pojem smíšený výzkum • představit základní rozdíly kvantitativního a kvalitativního výzkumu • představit typologii výzkumných designů smíšeného výzkumu • ukázat odlišné přístupy smíšeného výzkumu

Stručný přehled

Kapitola pojednává o smíšeném výzkumu jako o poměrně novém komplexním způsobu uchopení zkoumané problematiky. Smíšený výzkum kombinuje kvantitativní a kvalitativní přístupy, popřípadě ve více fázích výzkumu kombinuje více metod v rámci jednoho výzkumného přístupu. Dle způsobu kombinace jednotlivých fází a metod výzkumu lze rozlišit tři základní typy smíšeného výzkumu: 1. Vícefázový design s jednou metodou, 2. Jednofázový design s více

135


metodami, 3. Vícefázový design s více metodami. V závěru kapitoly je věnován prostor česko-anglické terminologii a jiným pojetím smíšeného výzkumu. Teoretický text doplňuje ukázka praktické aplikace z výzkumu Dostupnost zdravotnické péče v okrese Olomouc, která je v kapitole č. 7.

Klíčová slova

• • • • • • •

smíšený výzkum mix method kvantitativní výzkum kvalitativní výzkum typologie výzkumných designů smíšeného výzkumu triangulace integrovaný výzkum

136

Co to je smíšený výzkum

6.1 Co to je smíšený výzkum V této kapitole si představíme smíšený výzkum jako relativně nový komplexní způsob uchopení zkoumané problematiky. Dle základní definice Tashakkori a Teddlie (1998) je smíšený výzkum takový, který kombinuje kvantitativní a kvalitativní přístupy ke zkoumání reality v rámci jedné studie. Jeho použití bývá zdůvodňováno předpokládaným využitím výhod obou paradigmat a kombinováním těchto výhod v rámci jednoho výzkumného designu. (Bergman 2011, s. 462) Za smíšený výzkum je však považován i takový výzkum, který používá pouze kvantitativní nebo pouze kvalitativní metody, avšak ve více fázích výzkumu (viz tabulka 11 Typologie výzkumných designů smíšeného výzkumu)

Rozšíření smíšeného výzkumu Dle Vlčkové (2011, s. 2) byla do roku 1950 kombinace metod běžnou záležitostí, aniž by byl termín smíšený výzkum používán. Postupem času docházelo ke stále větší specializaci výzkumníků na kvantitativně a kvalitativně orientované, přičemž chyběl určitý střed. V současné době však lze dle této autorky pozorovat značné rozšíření tzv. smíšeného výzkumu a to na základě: • nárůstu publikací o smíšeném výzkumu, • nárůstu jeho aplikací, • zahrnutí problematiky do učebnic a skript, • založení časopisu Journal of Mixed Methods Research, • pořádání konferencí a organizování sympózií zaměřených na smíšený výzkumu, • pořádání metodologických workshopů zaměřených na design smíšeného výzkumu, • zařazení samostatných seminářů o smíšeném výzkumu do vysokoškolské výuky.

137


Rozdíly mezi kvantitativním a kvalitativním přístupem Ačkoli, jak se přesvědčíme níže, ostrá hranice mezi kvantitativním a kvalitativním přístupem nevede, je z didaktického hlediska užitečné začínajícím výzkumníkům tyto hranice vymezit. Toto vymezení kvantitativního a kvalitativního výzkumu v různých obdobách nalezne čtenář ve velké řadě českých i zahraničních knih. Základní myšlenky spočívají v tom, že: Kvantitativní přístupy mají ve zdravotnickém výzkumu nezpochybnitelné postavení (srov. Olecká & Ivanová, 2010 b). Svůj význam si vydobyly jak na poli lékařských tak i nelékařských oborů. Nezastupitelnou úlohu hrají zejména v oborech jako je například farmacie, biofyzika, mikrobiologie nebo epidemiologie. Příklon ke kvantitativním metodám je ve zdravotnických oborech do jisté míry pochopitelný. Rodí se totiž z věd přírodních, ve kterých jsou pouze kvantitativní přístupy považovány za vědecké. Zdůrazňování významu kvantitativních metod ve vědách o člověku však může vést k zapomínání na limity takto provedených studií. Zdravotnictví spadá do oblasti věd o člověku, a jako takové je svou povahou multiparadigmatické. Předmětem výzkumu tohoto vědního oboru je člověk, kterého nelze redukovat na souhrn statistických ukazatelů. Ačkoli s sebou kvantitativní výzkum přináší řadu nesporných výhod (např. umožňuje testování teorií, výsledky lze zobecnit na populaci, nabízí relativně rychlý sběr dat, poskytuje přesná numerická data a představuje rychlou analýzu dat, přičemž výsledky jsou nezávislé na výzkumníkovi), je třeba nezapomínat na to, že teorie a kategorie, které podrobujeme analýze, nemusejí vždy odpovídat lokálním zvláštnostem, a že v případě, že se výzkumník soustřeďuje pouze na určitou teorii a její testování, může opomenout důležité fenomény. Kvantitativní výzkum však přináší ještě jednu velmi výraznou nevýhodu a tou je poměrně nízká validita způsobená vysokou standardizací postupů. Kvantitativní výzkum je vhodný za podmínek, že je třeba zjišťovat poměrně málo informací od velkého počtu zkoumaných osob. (Disman 2011, s. 286) Pokud však výzkumníka zajímá konkrétní, naprosto specifický případ, který je třeba sledovat do hloubky, je užití kvantitativních postupů naprosto nevyhovující. Tehdy hrají svou nezastupitelnou úlohu metody kvalitativní. Tento typ výzkumu platí v současné době za rovnocenný výzkumu kvantitativnímu, bohužel však stále pouze na teoretické úrovni. V praxi situace vypadá tak, že je nutno ještě stále vést obhajobu kvalitativního přístupu před přístupem kvantitativním. V očích mnoha výzkumníků hrají kvalitativní přístupy stále roli „toho druhého výzkumu“, jak jej trefně nazývá například Disman (2011). Kvalitativní výzkum slouží k budování teorie, která vzniká z dat sbíraných ve výzkumném

138


terénu a je obzvláště užitečný v případě, že o zkoumaném fenoménu máme velmi málo či žádné informace. Společně s Morse a Field (1995, s. 10) můžeme uvést, že kvalitativní výzkum je používán tehdy, když je třeba popsat fenomén z tzv. emic perspektivy, tedy z pohledu zkoumané osoby. Kvalitativní výzkum vychází totiž z tzv. chápajících paradigmat, která si nekladou za cíl vědeckou explanaci, ale naopak porozumění zkoumaným fenoménům. Ve zdravotnictví rozumíme emic perspektivou pohled pacienta, jeho příbuzných, či zkoumaného zdravotnického personálu. Kvalitativní výzkum nám přináší možnost podrobného popisu a vhledu při zkoumání jedince či skupiny, dále umožňuje studovat procesy v jejich lokálních příčinných souvislostech a navíc velmi dobře reaguje na místní situace a podmínky. Pochopitelně i kvalitativní výzkum má svoje nevýhody. Získaná zjištění zpravidla nejsou zobecnitelná na populaci a do jiného prostředí. Sběr a analýza dat jsou v tomto typu výzkumu velmi časové náročné etapy a konečně výsledky výzkumu jsou snadněji ovlivněny výzkumníkem a jeho osobními preferencemi. Pro názornost je vhodné výše popsané rozdíly mezi kvantitativním a kvalitativním výzkumem zobrazit v tabulce 10: Tabulka 10 Rozdíly mezi kvantitativním a kvalitativním přístupem

kvantitaivní přístup

kvalitativní přístup

extenzivní šetření zkoumané skutečnosti

intenzivní šetření zkoumané skutečnosti

dedukce: nejprve formulace vztahů, pak sběr dat

indukce: nejprve sběr dat, pak formulace vztahů

zkoumání předpokládaných vztahů, ověřování hypotéz

identifikace vztahů, vytváření nových hypotéz

zkoumání několika aspektů u mnoha objektů

zkoumání mnoha aspektů u mála objektů

postup předem naplánován projektem zkoumání

postup flexibilně reaguje na zjištěné informace

získávání údajů vysoce standardizované

získávání údajů značně nestandardizované

sběr a analýzu dat lze provést poměrně rychle

sběr a analýza údajů jsou většinou časově náročné

po výzkumu výběrového souboru sběr dat končí

sběr dat končí po teoretickém nasycení

vyhodnocování dat po ukončení jejich sběru

vyhodnocování dat v průběhu jejich sběru

statistické zpracování dat nezbytné

využití statistikyy miminální až nulové

kvantifikace dat, unifikace výpovědi vysoká

výpověď nekvantifikovaná, jedinečán, obrazná

139


kvantitaivní přístup

kvalitativní přístup

zobecnění výsledků možné a očekávané

zobecnění výsledků probůematické, spíše nemožné

výsledky relativně nezávislé na výzkumníkovi

výsledky mohou být ovlivněny výzkumníkem

testuje validitu porozumn+ní zkoumanému problému

pomáhá porozumět zkoumanému problému

závěry někdy příliš abstraktní pro konkrétní podmínky

dobré poznání konkrétních podmínek a situací

Zdroj: Reichel, 2009, str. 41

Přes vyznačené rozdíly jsou oba přístupy ke zkoumání reality považovány navzájem komplementární. (Olecká & Ivanová, 2010a) Společně s Hendlem můžeme bez obav použít metaforu komplementarity obou přístupů dle Lincolna a Guby: „Jestliže má rybář k dispozici několik sítí a v každé z nich je několik velkých děr, pak je lepší, když rybář poškozené sítě navzájem překryje a použije tak jednu síť, kterou získá lepší úlovek než použitím jednotlivých sítí odděleně.“ (Hendl 2005, s. 62) Přitom je ale třeba jisté ostražitosti. Například Bergman (2011, s. 460–462) upozorňuje na důsledky, které plynou z přesvědčení, že mezi kvantitativním a kvalitativním přístupem vede skutečně ostrá hranice dělící výzkumníky na dva neslučitelné tábory. Dle autora převažuje mylný názor, že paradigmatickými východisky a ukotvením těchto dvou přístupů studia sociální reality jsou pozitivismus a konstruktivismus. Toto pojetí vede teoretiky a výzkumníky zabývajícími se smíšeným výzkumem ke schizofrenii. Na jednu stranu akceptují neslučitelnost východisek kvantitativního a kvalitativního výzkumu, což dokládají četnými výčty jejich výhod a nevýhod, na druhou stranu tvrdí, že tyto přístupy jsou ideálně komplementární. Je ale jasné, že tyto dva postoje jsou navzájem neslučitelné. (Bergman 2011, s. 462) Pramen této konfuze dle Bergmana (2011, s. 468) spočívá v zavádějícím spojování kvantitativního a kvalitativního výzkumu s pozitivismem a s konstruktivismem. Situace je totiž mnohem složitější, než se na první pohled jeví. Ani k jednomu z výzkumných postupů nepřistupují výzkumníci v čisté podobě (např. běžně se setkáváme s kvalitativními výzkumy, které mají n > 100 a naopak s kvantitativními výzkumy s malými vzorky kde n < 100. Nebo ačkoli je jasné, že kvalitativní metody nelze užít k testování hypotéz, mnozí výzkumníci sledují svou vizi a teze, které do výzkumu vkládají. Naopak existují statistické analýzy, které se nezaměřují primárně na testování hypotéz, ale na induktivní

140


hledání struktury dat – např. shluková analýza, faktorová analýza, korespondenční analýza aj.) Ve stejném duchu uvažují i Nový a Surynek (2006). Měli bychom proto zamítnout myšlenku dvou typů výzkumu a dvou typů paradigmat, a namísto toho přijmout myšlenku, že tyto směry jsou rozmanité a komplexní. Navíc je podstatné rozlišovat mezi jednotlivými metodami sběru dat a metodami analýzy dat.

6.2 Typy smíšeného výzkumu Obecně lze rozlišovat dva základní typy smíšeného výzkum (srov. např. Johnson & Onwuegbuzie, 2004, s. 20; Hendl 2005, s. 60): • mixed-model design (smíšený model), kdy dochází ke kombinaci kvantitativního a kvalitativního přístupu v rámci jednotlivých fází výzkumu, • mixed-method design (přístup na základě smíšených metod), kdy výzkumník aplikuje pro určitou část výzkumu přístup kvantitativní a pro další část výzkumu přístup kvalitativní (viz ukázka). Taxonomií však existuje mnohem více. Například Teddie & Tashakkori (2006) rozlišují tři typy kombinovaných přístupů prezentovaných v tabulce 11 (jako TYP II, III a IV, TYP I není smíšeným výzkumem). Tabulka vyjadřuje křížení dvou základních výzkumných dimenzí na osách X a Y: • Osa y vyjadřuje počet užitých metod (metody kvantitativní a kvalitativní) » jedna metoda – buď kvantitativní nebo kvalitativní » více metod – kvalitativní i kvantitativní, které jsou v průběhu studie kombinovány • Osa x vyjadřuje počet fází (každá fáze zahrnuje tři kroky: konceptualizace, empirická část a závěrečná část) » jednofázový (celý výzkum proběhne v jedné linii od konceptualizace po závěr)

141


» vícefázový (najednou probíhá více než jedna linie výzkumu a všechny si projdou postupem od konceptualizace po závěry) Tabulka 11 Typologie výzkumných designů smíšeného výzkumu Typ výzkumného designu

Jednofázový

Vícefázový

Design s jednou metodou

Typ I

Typ II

Tradiční kvantitativní design

Paralelní kombinování metod

Tradiční kvalitativní design

Sekvenční kombinování metod

Design na základě smíšených metod

Typ III

Typ IV

Design na základě smíšených metod

Kvazismíšený jednofázový design

Paralelní kombinovaný design

Sekvenční kombinovaný design Plně kombinovaný design Transformační kombinovaný design Kvazismíšený –kombinovaný design

(Teddie & Tashakkori, 2006, s. 15)

1. TYP I – Jednofázový design s jednou metodou – tzn. nejedná se o smíšený výzkum, naopak vždy jde buď o čistě kvantitativní, nebo čistě kvalitativní výzkum, který proběhne v jedné linii.

142


Obrázek 15 Jednofázový design s jednou metodou (TYP I)

2. TYP II – Vícefázový design s jednou metodou • Paralelní kombinovaný design – dva a více kvantitativních (nebo kvalitativních) výzkumů probíhá současně ve dvou a více nezávislých fázích výzkumu (například současně s kvantitativním dotazováním probíhá kvantitativní pozorování, popřípadě obsahová analýza). Nikdy v rámci jednoho výzkumu nedochází ke kombinování kvantitativních a kvalitativních metod.

143


Obrázek 16 Vícefázový design s jednou metodou paralelní (TYP II A)

• Sekvenční kombinovaný design – po kvalitativním výzkumu následuje kvalitativní nebo naopak (např. před kvalitativním výzkumem proběhne jiný kvalitativní výzkum, aby výzkumník například zjistil základní informace o povaze informací. Popřípadě může výzkumník sbírat data různé povahy, ale vždy buď pouze kvantitativními nebo pouze kvalitativními metodami. Každá následná fáze vychází z výsledků fáze předchozí.

144


Obrázek 17 Vícefázový design s jednou metodou sekvenční (TYP II B)

3. TYP III – Jednofázový design s více metodami – jedná se o užití výzkumného postupu, který v rámci jedné fáze již obsahuje kombinaci kvantitativních a kvalitativních složek. Protože analyzuje pouze jeden typ dat a podává pouze jeden závěr, může být označen i jako kvazi-kombinovaný. Mnohdy vzniká až v průběhu výzkumu (například užití otevřených otázek v dotazníku a jejich kvalitativní vyhodnocení). Tento typ smíšeného výzkumu patří mezi nejjednodušší, které kombinují kvantitativní i kvalitativní metody.

145


Obrázek 18 Jednofázový design s více metodami – kvazismíšený (TYP III)

4. TYP IV – Vícefázový design s více metodami - tento typ výzkumu kombinuje navzájem více metod ve více fázích • Paralelní – relativně navzájem nezávislé fáze výzkumu (jedna s kvantitativní a druhá s kvalitativní metodou) probíhají současně a závěry jsou na konci studie formulovány jako syntéza obou částí výzkumu. Na provedení je nejnáročnější, neboť vyžaduje velké zkušenosti a znalosti výzkumníka. Vhodné je tedy provádět tento typ výzkumu v týmu odborníků (VIZ UKÁZKA)

146


Obrázek 19 Vícefázový design s více metodami paralelní (TYP IV A)

• Sekvenční – fáze výzkumu probíhají chronologicky, po ukončení jednoho výzkumu (např. kvantitativního) a na základě jeho výsledků je realizován druhý výzkum (kvalitativní). Výzkumné otázky druhé fáze výzkumu jsou formulovány na základě závěrů první fáze výzkumu. Druhá fáze výzkumu tak potvrzuje nebo vyvrací předchozí zjištění, popřípadě poskytuje vysvětlení či rozšiřuje znalosti. Tento typ výzkumu je vhodný pro disertační práce, neboť výrazně zvyšuje validitu výzkumu.

147


Obrázek 20 Vícefázový design s více metodami sekvenční (TYP IV B)

• Plně kombinované – v rámci tohoto postupu jsou oba přístupy (kvantitativní i kvalitativní) užívány ve všech fázích interaktivním způsobem

148


Obrázek 21 Vícefázový design s více metodami plně kombinovaný (TYP IV C)

• Transformační – sesbíraná kvantitativní data jsou převedena do narativní podoby a analyzována kvalitativně (nebo naopak) • Kvazi-kombinovaný – kombinace přístupů může být využito pouze v jedné z výzkumných fází a druhá metoda tak nehraje velkou roli při závěreční interpretaci dat (například pokud v rámci kvalitativního sběru dat jsou některá data kvantitativní povahy a jsou statisticky zpracována – například sociodemografické údaje) Typů smíšených výzkumů existuje celá řada a v určování konkrétního typu výzkumu může nastat zmatek. Velké nejasnosti do celé problematiky mohou vnést také nesprávné překlady z anglických termínů. Z toho důvodu přikládáme pro přehlednost následující tabulku 12.

149

Jiná pojetí Tabulka 12 Anglická a česká terminologie smíšeného výzkumu Anglická terminologie

Možná česká označení

mixed method design (MMD)

smíšený design výzkumu

mixed methods (Creswell)

smíšené metody

mixing methods (Brannen)

kombinování metod

mixed methodologies (Tashakorri, Teddlie)

smíšené metodologie

mixed research

smíšený výzkum

mixed model design

smíšený design výzkumu s kvantitativními a kvalitativními prvky na více úrovních (víceúrovňové použití přístupů); výzkum na základě smíšeného modelu (Hendl, 2008)

mono-method design

design s jednou metodou

multi-methods design

design s více metodami

Zdroj: Vlčková, 2011, s. 5

6.3 Jiná pojetí V průběhu času vznikají různá jiná pojetí smíšeného výzkumu. Užívání některých pojmů je užíváno spíše řídce – jako například pojem bimodální výzkum (Nau, 1995), který je k pojmu smíšený výzkum ekvivalentní. Naopak jiné pojmy jsou poměrně ustálené. Mezi ně řadíme pojem triangulace a integrovaný výzkum.

Triangulace Dle Seale (2002) vychází idea triangulace z diskuzí o validitě měření, které mezi sebou vedli kvantitativní metodologové s hrubě realistickými a empirickými předpoklady. Zatímco v kvantitativním přístupu obhajovali triangulaci Campbell & Fiske (1959), ve výzkumu kvalitativním to byl poprvé Denzin v prvním vydání své učebnice v roce 1970. Triangulaci definuje jako kombinování metod ve studiích zaměřujících se na jeden fenomén, který tato metoda hlouběji prozkoumat a pochopit. (Denzin 1978, s. 291) Termín má evokovat analogii se zaměřováním či navigací, kdy se pozice na mapě určuje zaměřením dvou orientačních bodů, z nichž vedou přímky protínající se

150

Jiná pojetí

v místě pozorovatele. (Sale 2002) Výstup z jednoho typu výzkumu může být převzat druhou metodou a znalost se tak může prohlubovat. Zároveň může být každá z těchto metodologií samostatným způsobem poznávání. Přístupy se mohou navzájem doplňovat například tak, že kvalitativně se bude postupovat například v předvýzkumu jinak kvantitativně zaměřených studií. Volba metodiky by měla být vždy závislá zejména na předmětu výzkumu.

Kuckartz (2010, s. 6) rozlišuje čtyři způsoby triangulace: • triangulace dat – sesbírána v rozličných lokalitách a v odlišných časech, • triangulace výzkumníků – sběr a analýza dat dělá více výzkumníků, • triangulace teorie – interpretace výsledků je založena na více teoretických, schématech, • metodologická triangulace – kombinace kvantitativních a kvalitativních výzkumných přístupů.

Integrovaný výzkum Integrovaný výzkum je v českém prostředí představen Ivanou Loučkovou (2010), která vytváří metodu postavenou na poctivém přístupu ve výzkumu, který se zaměřuje na co nejdůkladnější pokrytí tzv. „slepých míst“, která jsou dána výzkumnou strategií, kterou si volí výzkumník. Metoda pomáhá pomocí diskuze sebraná dat usadit do širších souvislostí. Cílem tohoto výzkumného přístupu je překonat nedostatky kvantitativního i kvalitativního výzkumu. Integrovaný výzkum zohledňuje postoj mluvčího k obsahu jeho zkušenosti a zdůrazňuje tak neodlučitelnost kvantitativní a kvalitativní složky výzkumníka. Dle Loučkové (2010, s. 188) je ve výzkumu nezbytné přechody mezi jednotlivými pojetími reflektovat, neboť vědomí jejich variability umožňuje pohybovat se v rámci diferencovaných vědeckých diskurzů bezkonfliktně

Závěr Vlčková (2011) dokládá, že myšlenka smíšeného výzkumu není nová. Ale přesto nové pojetí má. Tato novost spočívá zejména v ojedinělém kombinování dat a také explicitním kombinování kvalitativních a kvantitativních dat ve specifickém metodologickém přístupu, dále například v záznamovém systému jednot-

151

Jiná pojetí

livých druhů smíšeného designu výzkumu, terminologii nebo změnách v používání různých designů. Právě díky této stále vyšší propracovanosti je smíšený výzkumu novým konceptem a závažným tématem. Ve svém výzkumu zaměřeném na otázku, co brání vědcům ve větší míře užívat smíšený výzkum, dochází Bryman (2007, s. 21) k závěru, že vědci příliš dobře nerozumí tomu, co to znamená integrace výsledků ve smíšeném výzkumu. Je tomu tak zejména proto, že chybí dostatek dobrých příkladů, které by mohly sloužit jako návody. Společně s Bergmanem (2011, s. 469–470) lze uzavřít, že smíšený výzkum si nemůže klást za cíl překlenout propast mezi pozitivismem a konstruktivismem. Je ale třeba usilovat o zřetelnější zakotvení vybraných metod a zdůvodnění jejich použití z hlediska výzkumné otázky nebo hypotéz, z hlediska teoretických východisek, výzkumného designu a charakteru dat.

Doporučená literatura k dalšímu studiu Bergman, M. M. (2009). Advances in mixed methods research. London: Sage. Brannen, J. (Eds.). (2003). Mixing methods: Qualitative and quantitative research. Hants: Ashgate. Cresswell, J. W. (1995). Research design: Qualitative and quantitative approaches. Thousand Oaks, CA: Sage. Creswel, J. W. & Plano Clark, V. L. (2007). Designing and conducting mixed methods research. London: Sage. Denzin, N. K. (1978). The research act: An introduction to sociological methods. New York: McGraw-Hill. Tashakkori, A. & Teddlie, C. (Eds.). (2003). Handbook of mixed methods in social and behavioural research. London: Sage.

Bibliografické citace Bergman, MM. (2011). O nezbytnosti třetí generace ve smíšeném designu, teorii a výzkumu: o překonávání nekompatibility kvalitativního a kvantitativního výzkumu. Pedagogická orientace, roč. 21, č. 4. Campbell, D.T. / FISKE, D.W. (1959). Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix. Psychological Bulletin, 56, 2, 81–105 Denzin, N. K. (1970). The research act in sociology. London: Butterworth Denzin, N. K. (1978). The research act. New York: McGraw-Hill.

152

Disman, M. (2011). Jak se vyrábí sociologická znalost. Karolinum Press. Hendl, J. Kvalitativní výzkum: základní metody a aplikace. Vyd. 1. Praha: Portál, 2005. 407 s. ISBN 80-7367-040-2. Johnson, RB, & Onwuegbuzie, AJ. (2004). Mixed Methods Research: A Research Paradigm Whose Tie Has Come. Educational Researcher, 33, 7, p. 14–26. Kuckartz, U. (2010). Realizing mixed-methods approaches with MAXQDA. Philipps-Universität, Marburg. Loučková, I. (2010). Integrovaný přístup v sociálně vědním výzkumu. Sociologické nakladatelství (SLON). Nau, D. (1995). Mixing methodologies: Can bimodal research be a viable post-positivist tool. The Qualitative Report, 2(3), 1–5. Nový, I., surynek, A. et al. (2006) Sociologie pro ekonomy a manažery. Praha: Grada Publishing. Reichel, J. (2009). Kapitoly metodologie sociálních výzkumů. Grada Publishing as. Seale, C. (2002). Kvalita v kvalitativním výzkum. Biograf, 27, s. 3–16. Tashakkori, A., & Teddlie, C. (1998) Mixed methodology: Combining qualitative and quantitative approaches. Thousand Oaks, CA: Sage Publications. Teddlie, C., Tashakkori, A. (2006). A general typology of research designs featuring mixed methods. Research in the Schools, 13(1), 12–28. Vlčková, K. (2011) Smíšený výzkum: Jedná se o n nové a závažné téma? In Janík, T., Knecht, P., Šebestová, S. (Eds.) Smíšený design v pedagogickém výzkumu: Sborník příspěvků z 19. výroční konference České asociace pedagogického výzkumu. s. 1–6. Brno: Masarykova univerzita. Nový, I., Surynek, A. et al. (2006). Sociologie pro ekonomy a manažery. Praha: Grada Publishing. Morse, J. M., & Field, P. A. (1995). Qualitative Research Methods for Health Professionals. 2nd ed. London: Sage Publications. Olecká, I., Ivanová, K. (2010a). Metodologie vědecko-výzkumné činnosti. Moravská vysoká škola Olomouc. Olecká, I., & Ivanová, K. (2010 b). Případová studie - staronová metoda ošetřovatelského výzkumu. In Zeleníková, R. (Eds.). Sborník z konference VIII. mezinárodní sympozium ošetřovatelství: Ošetřovatelský výzkum a praxe založená na důkazech. Ostrava: Fakulta zdravotnických studií, s. 70–75. CD.


7

7


Kateřina Ivanová, Ivana Olecká________________

Dostupnost zdravotnické péče v okrese Olomouc

Stručný přehled

Dostupnost zdravotnické péče je jednou ze základních priorit zdravotní péče. Příklad smíšeného výzkumu (podle Teddie & Tashakkori, 2006, s. 15 - TYP IV – Vícefázový design s více metodami) z doktorské práce Kateřiny Ivanové (2001) zjišťuje dostupnost zdravotnické péče v konkrétní územní lokalitě (okrese Olomouc) z pohledu cílů nosných účastníků zdravotnické péče tohoto regionu. Tyto tři teoretické rámce tj. dostupnost zdravotnické péče, hlavní participanti zdravotnické péče (lékaři a občané) a okres Olomouc byly konceptualizovány na základní pojmy, které sloužily k stanovení hlavní hypotézy v kvantitativním výzkumu a k tvorbě výzkumné otázky v kvalitativním výzkumu. Cílem práce bylo určit ty priority a cíle hlavních participantů zdravotnické péče v dostupnosti zdravotnické péče, mezi kterými je možno najít základní kvalitativní i kvantitativní konsensus.

154


V kvantitativním výzkumu je obecnou metodou metoda historická, deskriptivní a komparativní. Metodou přístupu byla (1) metoda studia dokumentů ametodou sběru dat obsahová analýza těchto dokumentů. K získání náhledu občanů byla použita (2) metoda statistická a metodou sběru dat byl standardizovaný dotazník. Metodou analýzy dat obou výzkumných přístupů byla deskriptivní statistika. Názory lékařů v kvalitativním výzkumu byly zjišťovány metodou zakotvené teorie, technikou sběru dat byl nestandardizovaný rozhovor. Metodou analýzy dat bylo otevřené axiální a selektivní kódování. Znovu byla metoda srovnávací použita v závěru výzkumu, při komparaci dat z obou typů výzkumů.

Teoretická východiska práce Základem celkové konceptualizace pojmů byly tři teoretické rámce: dostupnost zdravotnické péče, hlavní participanti v procesu poskytování zdravotnické péče (lékaři a občané) a demografická situace v okrese Olomouc:

(1) Dostupnost zdravotnické péče: Dostupnost péče je předpokladem spravedlivě poskytované zdravotnické péče. (Holčík & Koupilová, 1999; Hromek, 1999; Drbal, 2001; Gladkij, 2000) Z teorie zdravotního pojištění vyplývá, že výslovný pojem „dostupnost zdravotnické péče“ je legislativně definován obsahem činností (včetně jejich věcného, personálního a technického zabezpečení) a časově u pro poskytování přednemocniční neodkladné péče. Všeobecná zdravotní pojišťovna chápe dostupnost zdravotnické péče jako konkrétní nárok pojištěnce na to, aby mu byla s ohledem na jeho aktuální zdravotní stav poskytnuta potřebná zdravotnická péče ve zdravotnickém zařízení, které je schopno jeho potíže vyřešit, nejlépe bez přeložení či odeslání do jiného zdravotnického zařízení; v souladu se současnými poznatky lékařské vědy a na odpovídající odborné i technické medicínské úrovni; v přiměřeném čase nebo přiměřených čekacích dobách na plánovatelné výkony. (Koldová, 1996; Pejchl, 2000) Konceptualizace pojmového rámce „dostupnost“ byla provedena podle Gladkého (2000, s. 73–74) Dostupnost je definována jako počet nebo podíl obyvatelstva, u něhož lze očekávat, že navštíví určité zdravotnické zařízení za existujících překážek přístupu. Dostupnost je základním indikátorem kvality zdravotnické péče v konkrétním zdravotnickém systému.

155


Dostupnost dělíme na fyzickou neboli geografickou dostupnost, ekonomickou dostupnost a psychosociální dostupnost. Fyzická dostupnost vyjadřuje rozsah, v němž může být určitá zdravotnická služba dosažena určitým pacientem nebo komunitou jako celkem. Důležitým faktorem je zde vzdálenost od zdroje péče. Důležitý je i čas, potřebný na cestu do zdravotnického zařízení a čekací doba. Indikátory fyzické dostupnosti mohou být: počet lůžek na 1000 obyvatel, počet lékařů primární péče na 100 obyvatel, atd. Ekonomická dostupnost péče odráží schopnost jednice uhradit poskytnutou zdravotní péči. V rozvinutých systémech, kde jsou zdravotnické služby obyvatelstvu pohotově k dispozici, jsou hodnoceny dvě složky, a sice pokrytí péče pojištěním nebo státem a komplexnost nebo úplnost tohoto pokrytí. Indikátory ekonomické dostupnosti se týkají finančního pokrytí různých typů péče. Psychosociální dostupnost, která ukazuje připravenost a motivaci jedince vyhledat v případě potřeby lékařskou pomoc. Důležitým faktorem motivace je zájem o zdravotní záležitosti obecně, pozitivní postoj k zdravotně prospěšným činnostem, závažnost vnímané potřeby. Důležitým faktorem připravenosti je informovanost o zdravotnických zařízeních i o zdravotnictví obecně, sociální přizpůsobivost (důvěra) k přijímání lékařských direktiv a schopnost překonávat překážky ve společenském styku.

(2) Hlavní participanti v procesu poskytování zdravotnické péče: Do procesu zdravotnické péče vstupují tito participanti: poskytovatelé zdravotnické péče, příjemci zdravotnické péče, plátci zdravotnické péče, orgány veřejné správy, dodavatelské firmy, instituce školské a výzkumné. (Koldová, 1996 aj.; Holčík, Koupilová & Gerylovová, 1997; Potůček, 1997; Gladkij, 2000) Z těchto participantů jsou zásadními činiteli poskytovatelé zdravotnické péče, zejména pak lékaři, kteří rozhodují o kvalitě zdravotnické péče a o objemu spotřebované péče a občané (jako klienti či pacienti v procesu poskytování zdravotnické péče), jejichž zdravotní stav rozhoduje o potřebě zdravotnické péče. (Holčík & Koupilová 1999; Ivanová, 2001) Cílovou, tj. zkoumanou skupinou byli proto určeni lékaři a občané.

(3) Okres Olomouc: Okres Olomouc byl popsán a analyzován z pohledu historického, sociálního, demografického a demograficko zdravotnického. Historický a sociální pohled na okres Olomouc byl popsán kontinuálně, konkrétní údaje byly z období průběhu výzkumu. Podrobně a přehledně byly zpracovány zejména ta demografic-

156


ká data, která se vztahují k dostupnosti zdravotnické péče, tj. síť zdravotnických zařízení v okrese, lůžkové vybavení okresu a lékařská místa celkem (s důrazem na počet praktických lékařů, kteří jsou zásadním článkem dostupnosti zdravotnické péče). Podrobně byla také analyzována situace dopravní, zejména v malých obcích, kde není žádné zdravotnické zařízení. (Ivanová, 2001)

Hypotézy a výzkumná otázka Bylo zjištěno, že okres Olomouc má poměrně homogenní strukturu geografickou i demografickou, podobnou historii a v rozdělení okresů ČR podle sociální problémovosti patří mezi nejméně problémové. (Kostelecký, 1994) Z tohoto důvodu je možno předpokládat stejně dobrou dostupnost zdravotnické péče po celém území okresu. Na základě tohoto zjištění a ve vztahu k definici, která říká, že dostupnost je předpokladem spravedlivě poskytované péče, je možno vymezit tzv. tvrzení o výchozích podmínkách výzkumu, které zní: Na celém území okresu Olomouc je spravedlivě poskytována zdravotnická péčea u priorit a cílů hlavních participantů v oblasti dostupnosti zdravotnické péče lze nalézt konsensus. Z tohoto východiskového tvrzení vycházejí obě fáze výzkumu (kvantitativní i kvalitativní). Pro kvantitativní část výzkumu byla stanovena tato teoretická hypotéza: Existuje konsensus priorit a cílů mezi hlavními participanty zdravotní péče (poskytovateli a příjemci ZP) v oblasti dostupnosti zdravotnické péče. Při tvorbě teoretické hypotézy bylo postupováno podle hodnotových indikátorů, ukazujících kvalitu zdravotnické péče, z nichž zásadním indikátorem je dostupnost zdravotnické péče, na základě podrobného poznání demografických a zdravotních ukazatelů v okrese Olomouc a na základě popisu hlavních participantů zdravotnické péče. Cílem teoretické hypotézy je plnohodnotné vysvětlení domnělých souvislostí zkoumaného jevu, přičemž toto vysvětlení musí vycházet z teoretických východisek výzkumu. (Hubík, 2006, s. 23) Teoretická hypotéza byla převedena na tři operační hypotézy, tj. hypotézy s nižším stupněm obecnosti podle rozdělení dostupnosti zdravotnické péče, tj. na H1 – konsensus v dostupnosti fyzické, H2 – konsensus v dostupnosti ekonomické, H3 – konsensus v dostupnosti psychosociální. Hypotézy byly dále ještě operacionalizovány na operační podhypotézy, které byly podkladem pro konstrukci otázek v dotazníku. Na začátku každého kvalitativního výzkumu stojí sociální problém, který musí být převeden do výzkumné otázky. Vstupní výzkumná otázka uvedeného kvalitativního výzkumu, která vychází z cíle celého výzkumného šetření je tzv. otáz-

157


kou organizační: Co může být prioritou a cílem hlavních participantů zdravotnické péče v oblasti dostupnosti zdravotnické péče? Organizační výzkumná otázka je taková otázka, ke které jsou údaje shromažďovány nejen pomocí terénního šetření, ale i studiem dokumentů a popisem ostatních geografických, demografických, ekonomických i sociálních dat, podkladů a ukazatelů vybrané lokality.

Metodika a charakteristika souborů Kvantitativní výzkum probíhal v krocích, podle kterých je uveden i jeho níže uvedený popis: (1) literární (rešeršní) přehled o dosavadní úrovni poznání zkoumané problematiky (tj. názorů na dostupnost zdravotnické péče); (2) stanovení cíle výzkumu; (3) výběr metod; (4) zajištění validity výzkumu; (5) určení výzkumného souboru; (6) operacionalizace hypotéz na jednotlivé jevy a tvorba dotazníku; (8) sběr dat; (7) analýza dat - výsledky; (8) interpretace dat - diskuze. Podle této struktury je popsán průběh výzkumu. Rešeršní práce ukázala, že výzkumy, které popisovaly dostupnost zdravotnické péče jako jeden ze svých indikátorů, byly provedeny v ČR v roce 1996 (Gladkij a kol.) a v roce 1999 (Havlík, Jaroš, Kafka). Konkrétně dostupnost analyzoval Hromek (1999). Organizaci zdravotnické péče v okrese Olomouc se věnoval Rýznar (1998). V zahraničí byly podobné výzkumy realizovány v odlišných systémech zdravotnické péče. (Shartell & Kaluzny, 1997) Cílem kvantitativního výzkumu bylo demograficky zjistit názory na dostupnost zdravotnické péče v okrese Olomouc. Základními použitými metodami byla metoda historická a deskriptivní, metodou přístupu byla metoda statistická, metodou sběru dat byl dotazník s uzavřenými otázkami. Metodou zpracování dat byla statistická deskripce. Validita kvantitativního výzkumu byla zajištěna důsledným respektováním demografické a geografické struktury zdravotnické péče v okrese Olomouc a posléze kombinací výsledků s výzkumem kvalitativním, kde vypovídali lékaři – experti na danou problematiku. Validita založená na mínění skupiny odborníků se nazývá validitou prediktivní. Cílovou skupinou kvantitativního výzkumu byli hlavní účastníci zdravotnické péče, a to laická veřejnost neboli příjemci zdravotní péče (dále příjemci ZP) a to v celém okrese Olomouc. Výzkumný soubor tvořili dospělí občané s bydlištěm v okrese Olomouc, žijící v Olomouci, menších městech okresu, větších obcích

158


okresu a menších obcích okresu podle poměru odpovídajícímu reálnému geografickému rozložení obyvatelstva. Věkově byli respondenti strukturováni podle faktického demografického rozložení obyvatel okresu na tři základní skupiny: mladší dospělí do 35 let, střední věk do 60 let, a starší občané nad 60 let. Jednalo se o účelově vytvořený zkoumaný soubor, tzv. kvótní výběr. Početnost a úspěšnost a kvantitativního šetření je ukázána v grafu 3.

Graf 3 Početnost a úspěšnost kvantitativního šetření

Operacionalizace hypotéz na jednotlivé jevy, tj. i otázky do dotazníku probíhala takto: Celková operační hypotéza fyzické dostupnosti H 1 byla založena na předpokladu, že všechny důležité faktory geografické dostupnosti jsou na okrese Olomouc rovnocenně uspokojivé. Hypotéza byla tematicky operacionalizována podle (1) vzdálenosti zdravotnického zařízení, (2) podle času, za kterého je možno fakticky navštívit toto zdravotnické zařízení a (3) podle ordinačních hodin těchto zařízení. K fyzické dostupnosti bylo vytvořeno 7 otázek do dotazníku. Celková operační hypotéza ekonomické dostupnosti H 2 tvrdí, že příjemci ZP na okrese Olomouc nepociťují finanční náročnost zdravotnické péče jako problém, jako problém by však pociťovali další jakékoliv úhrady zdravotnické péče

159


ze svého příjmu. H 2 byla tematicky operacionalizována podle (1) názorů na financování zdravotnictví a úlohu zdravotního pojištění, a podle (2) ochoty doplácet přímo z vlastních zdrojů příjemců ZP. K ekonomické dostupnosti bylo vytvořeno 6 otázek do dotazníku. Celková operační hypotéza psychosociální dostupnosti H3 předpokládá, že na okrese Olomouc je rozsáhlá a dostatečná síť zdravotnických zařízení, a proto jsou lidé připraveni a motivováni vyhledat v případě potřeby lékařskou pomoc. H3 byla tematicky operacionalizována podle (1) motivace v případě potřeby vyhledat lékařskou pomoc a podle (2) připravenosti vyhledat v případě potřeby lékařskou pomoc. K psychosociální dostupnosti bylo vytvořeno 6 otázek do dotazníku. Otázek v dotazníku bylo celkem 25, z toho demografických pouze 3, ostatní 3 demografické otázky se vztahovaly k problematice (místo bydliště, početnost rodiny a dotaz na subjektivní stav zdraví). Organizace vlastního šetření spočívala v zajištění výzkumného souboru odpovídajícímu geografickému a demografickému složení okresu, tři vyškolení výzkumníci rozdávali a sbírali dotazníky po celém okrese Olomouc. Kvalitativní výzkum probíhal ve čtyřech základních fázích (1) vstup (určení sociálního problému, studium literatury, využití osobních a profesních zkušeností, stanovení výzkumné otázky; výběr metody přístupu); (2) terénní výzkum (souběžné vytváření vzorku, sběr dat); (3) analýza a syntéza (otevřené a axiální kódování, vytvoření matic podmiňujících vlivů); (4) výstup (interpretace zpracovaného výzkumu, návrh teorie dostupnosti zdravotnické péče). Vstupem pro kvalitativní výzkum bylo na podkladě teoretických východisek určení dostupnosti zdravotnické péče jako sociálního problému (Trigg, 1985; Mishra, 1990; Pierson, 1991; Potůček, 1995; Tomeš, 1996) při udržování a zlepšování zdraví obyvatel konkrétního regionu (Rýznar, 1998; Čevela, 1998; Hromek, 1999; Dohnalová, 1999; Juríčková, 2000) a stanovení vstupní výzkumné otázky. Následovalo studium sociálního gradientu (tj. vlivu úrovně sociálně ekonomických faktorů a determinací) obyvatel okresu Olomouc. Z vlastních zkušeností výzkumnice byla využita praxe ze spolupráce na projektu Gladkého (1996) a znalost prostředí. Vstupní příprava vyústila v otázku, umožňující kvalitativní výzkum v okrese Olomouc: Jaká je dostupnost zdravotní péče v okrese Olomouc ve všech jejích hlavních indikátorech?

160


Metoda zakotvené teorie byla vybrána s ohledem na nízký současný stav poznání dané problematiky (nulový v dané lokalitě). Cílem metody je vytvoření nové teorie bez předem připravených teorií a hypotéz a výsledky by měly věrně odpovídat zkoumané oblasti a vysvětlovat ji. Bylo tedy nutno hovořit s lidmi, kteří o dostupnosti zdravotnické péče měli přehled. To byl důvod, že cílovou skupinou pro kvalitativní výzkum byli stanovení lékaři z okresu Olomouc. Metodou sběru dat byl nestandardizovaný rozhovor. Takový typ rozhovorů zjednodušuje formální stránku, ale nejedná se o rozhovor nepřipravený. Výzkumník si musí určit přesný cíl a informace, které mají být zjišťovány, jsou předem definovány stanovenými okruhy, avšak konečná formulace otázek je ponechána až na situaci výzkumu. Proto byl pro respondenty připraven (a každému z nich posléze předložen) „Podklad pro rozhovor s odborníky na problematiku dostupnosti ve zdravotnictví“, který obsahoval definici dostupnosti zdravotnické péče a její základní rozdělení, dále mapku okresu Olomouc s vyznačenými zdravotnickými zařízeními. V terénním kvalitativním výzkumu je důležité, s kterým jedincem se bude dělat rozhovor jako první. Jde o tzv. „nabalovací techniku“ (snow-ball technique). Ve výzkumu dostupnosti zdravotnické péče byli ústředními respondenty (a odesílateli za ostatními respondenty) významní činitelé ve zdravotní politice okresu Olomouc (zdravotní rada, ředitelka polikliniky a krajská zastupitelka). Na rozdíl od kvantitativního výzkumu není cílem reprezentovat populaci jedinců, ale populaci problému, proto je soubor respondentů dostatečný ve chvíli, kdy se začnou data tzv. sytiti, a další rozhovory již nepřinášejí nové informace. Situace nastala po 16 rozsáhlých, odborných i lidsky otevřených rozhovorech. Respondenti byli fundamentálně rozděleni na skupinu A, kde byli manažeři ve zdravotnické péči na okrese Olomouc (7 rozhovorů, z toho 3 rozhovory byli manažeři lůžkových zdravotnických zařízení - A1 a 4 rozhovory byli zdravotničtí manažeři působící ve veřejné správě – A2) a na skupinu B, kde byli ambulantní lékaři z okresu Olomouc (9 rozhovorů, z toho 5 rozhovorů bylo s praktickými lékaři – B1, 4 s ambulantními specialisty – B2). Rozhovory byly nahrávány na diktafon a doslovně přepsány. Metodou analýzy dat bylo otevřené kódování a kategorizace dat, axiální a selektivní kódování. U otevřeného kódování byly kategorie dat vytvářeny podle zkušeností a znalostí výzkumníka s dostupností zdravotnické péče a do nich byly seskupovány kódované pojmy, které se zdály příslušet ke stejnému jevu (kategorii). U každé kategorie byla stanovena základní vlastnost a u ní potom dimenzionální rozsah pomocí škály. Použitá škála je ukázána v tabulce 13.

161

Ukázka aplikace smíšeného výzkumu Tabulka 13 Hodnocení hlavních vlastností v kategoriích v otevřeném kódování Vlastnosti kategorie

Dimenzionální rozsah kategorie

frekvence výskytu

často ------nikdy

míra

více -------méně

intenzita

vysoká ------nízká

doba trvání

dlouho ----- krátce

Vlastnost, kterou byla určena pro kategorii jako hlavní, je vždy ve zpracování výzkumu vyznačena na dimenzionální škále a podle výsledků škál je i popisována. Axiální kódování znamená návrat k přepisům a hodnocení stanovených kategorií podle ústřední myšlenky, události, či dění v oblasti dostupnosti zdravotnické péče, hodnocení příčinných podmínek výskytu, či vzniku tohoto jevu a hodnocení kontextu výpovědi z pohledu postavení a odbornosti respondentů - lékařů. V potaz byla opět brána sociální a ekonomická situace okresu Olomouc, včetně jejího historického vývoje, která byla pojímána jako intervenující podmínka výpovědi expertů v oblasti dostupnosti zdravotnické péče. Při selektivním kódování byla vybrána jedna ústřední kategorie, která byla převedena do vztahu k ostatním kategoriím. Na podkladě selektivního kódování byly vytvořeny matice podmiňujících vlivů, které si lze obecně představit jako soustředné kružnice, v nichž ty kategorie (jevy), které přímo ovlivňují dostupnost zdravotnické péče, jsou kolem jádra prstence a ty, které je ovlivňují z vzdálenějších míst a mají zároveň přesah do dalších „sociálních světů“, jsou nejdále. Bez ohledu na úroveň, na které se jev nachází, musí být vždy v podmínkovém vztahu k nižším i vyšším úrovním. Bylo vytvořeno 12 matic podmiňujících vlivů, pro každou skupinu lékařů zvlášť (A1, A2, B1, B2) a pro každý ze tří typů dostupnosti zvlášť. Při interpretaci výzkumu jsou všechny interakční vztahy vysvětleny, přičemž je zdůrazňováno, co je důležité a co překvapující. Znovu jsou uvedeny všechny kategorie do vztahu k centrální kategorii.

Výsledky U fyzické dostupnosti výsledky v kvantitativním výzkumu nepotvrdily hypotézu H1, protože všechny důležité faktory fyzické dostupnosti nejsou na okrese rovnocenně uspokojivé, a někteří občané mají problémy se dostat za existujících překážek do zdravotnických zařízení. Také limit praktických lékařů je v okrese Olomouc poddimenzován. Ztíženou fyzickou dostupnost k lékaři mají statisticky významně obyvatelé menších obcí.

162


Výsledky kvalitativního výzkumu ukázaly, že praktičtí lékaři jsou stěžejními články dostupnosti zdravotnické péče. Nejnasycenější byly výpovědi lékařů ze skupiny A2 (manažeři z veřejné správy), kteří zdůrazňovali relativnost dostupnosti zdravotnické péče a spíše poukazovali na nutnost komplexní dostupnosti zdravotnické péče, jak ukazuje obrázek matice A2.

Obrázek 22 Matice podmiňujících vlivů fyzické dostupnosti u lékařů - manažerů

Výsledky komparace kvantitativního a kvalitativního výzkumu u fyzické dostupnosti ukázaly, že shodně o rozdílné dostupnosti pro městské a venkovské aglomerace hovoří i občané i poskytovatelé zdravotnické péče. Není ale v jejich moci změnit skutečnost, která se týká zejména dopravní obslužnosti okresu. Poskytovatelé vidí i možnost většího pokrytí území praktickými lékaři. S ordinačními hodinami jsou spokojeni pacienti všech lokalit a lékaři si byli jisti, že vyšli lidem pokud možno vstříc. Dlouhou čekací dobu označilo 16,7 % respondentů, avšak nejvíce jich bylo v menších obcích a nejméně v Olomouci. Znamená to tedy, že v mimoměstských lokalitách jsou lékaři nejen rozptýleni, ale mají

163


i kratší ordinační dobou, neboť mívají dvě i tři ordinační místa ve snaze přiblížit se občanům ve vzdálených místech. Tito „venkovští“ lékaři také neodesílají lidi ke specialistům s banalitami, protože jsou si vědomi větších vzdáleností. Na tuto situaci má vliv i příjezd dopravního prostředku, který přiveze všechny pacienty najednou (žádný jiný jim nejede), zatímco ve městě si mohou lidé čas rozložit a přijít, když je největší nápor pacientů pryč. Přesto však celkový výsledek, kdy tři čtvrtiny občanů čeká u praktického lékaře přiměřeně, je potěšitelný a sami praktičtí lékaři to vidí také tak. U ekonomické dostupnosti výsledky kvantitativního výzkumu potvrdily H2 ve všech tematických částech. Občané okresu Olomouc by téměř ve dvou třetinách odpovědí pociťovali jako problém další přímé úhrady zdravotnické péče ze svého příjmu, avšak odpovědi mladých lidí (do 35 let) ukazují příznivý trend pro možnosti připojištění, případně připlácení. Tato skutečnost, jak z výzkumu vyplývá, je způsobena jak jejich životní situací (potřebují lékaře málo a cítí se zdrávi), tak jejich informovaností o nákladnosti zdravotnické péče. U starší a staré generace je naopak vidět zkušenost s bezplatným zdravotnictvím, a jakékoli další příplatky jim připadají nepatřičné (také potřebují lékaře mnohem častěji a zdaleka se již necítí být zdrávi). Výsledky kvalitativního výzkumu ukazují rozdíly mezi zdravotnickými manažery (A1 i A2) a terénními lékaři (B1). Zatímco manažeři vidí problém spíše s placením a doplácením nákladných a specializovaných operací, praktičtí lékaři se však shodují s občany v nechuti platit hotově přímo v ordinacích a to s ohledem svůj etický postoj.

164


Obrázek 23 Matice podmiňujících vlivů ekonomické dostupnosti u praktických lékařů

Výsledky komparace kvantitativního a kvalitativního výzkumu v ekonomické dostupnosti ukazují několik rozporů mezi příjemci a poskytovateli zdravotnické péče. První vzniká, když občané nechtějí doplácet základní péči, nejčastěji se domnívají, že by měl více připlácet stát, zatímco lékaři hovoří jen o spravedlivějším přerozdělení prostředků. Druhý když se občané domnívají, že by měla být důslednější kontrola odvádění peněz na zdravotní pojištění u podnikatelů. U hypotézy 2. 3. která zjišťovala, na co se občanům nechce doplácet, je shoda s lékaři jen částečná, neboť občané nechtějí doplácet za stravu v nemocnici, lékaři to považují za užitečné a v mnoha případech i nutné. Dále nechtějí příjemci doplácet na přístup ke specialistům bez doporučení praktického lékaře, v tomto jednání však spatřují mnozí poskytovatelé velkou finanční ztrátu pro celé naše zdravotnictví. Občané nechtějí doplácet už více za léky, ale protože podle ukazatelů se výdaje celkově za léky rok od roku zvyšují, vidí to poskytovatelé jako nezbytné. Domnívají se, že si příjemci mohou odepřít jiné poživatiny a naučit se, že léky opravdu něco stojí. Příjemci podle výzkumu nevidí velký problém

165


v placení lázeňské péče a v placení nadstandardu. Zde je vidět malá informovanost obyvatel, co je nadstandard zdravotnické péče. V tomto ohledu byli poskytovatelé velmi zdrženliví a nebyli si jisti vymezením těchto pojmů. Psychosociální dostupnost ve výsledcích kvantitativního výzkumu ukázala, že na okrese Olomouc jsou lidé, kteří nejsou ani připraveni a ani motivováni k návštěvě lékaře, když je to potřebné. Velká část obyvatel (16 %) nechodí nikdy na preventivní prohlídky, někteří občané (zejména muži mladšího a středního věku) nemají ani svého praktického lékaře. Výsledky kvalitativního výzkumu ukázaly, že pozdní nebo žádné vyhledávání zdravotnické péče trápí lékaře stejně jako ti občané, kteří péči zneužívají. Všechny skupiny lékařů se však shodli na tom, že nelze razantně oddělit zdravotní a sociální péči. Ambulantní specialisté B2 poukazovali na možnosti motivace včasných návštěv ze strany lékařů a na důležitost dobré pověsti konkrétního lékaře, či zdravotnického zařízení.

Obrázek 24 Matice podmiňujících vlivů psychosociální dostupnosti u lékařů specialistů

166


Výsledky komparace kvantitativního a kvalitativního výzkumu v oblasti psychosociální dostupnosti ukazují, že občané téměř ze tří čtvrtin mají důvěru ke svým lékařům a sami lékaři (zvláště praktičtí lékaři) považují důvěru za nezbytný atribut léčení. Je zde však ještě mnoho občanů, kteří lékařům příliš nedůvěřují anebo nedůvěřují vůbec (35 %). Kladný přístup ke zdravotnictví vykazují odpovědi tři čtvrtiny občanů, kteří se, když se necítí dobře, léčí sami, a když to nepomůže, navštíví lékaře. Stále existuje mnoho lidí, kteří nevědí jak na to, když chtějí změnit lékaře. Zde by opět byla důležitá větší informovanost občanů, kterou zdůrazňují i všichni lékaři.

Diskuze – stanovení priorit a cílů v dostupnosti zdravotnické péče V oblasti fyzické dostupnosti je konvergence mezi příjemci zdravotnické péče a jejími poskytovateli nejtěsnější, na rozdíl od dostupnosti ekonomické a psychosociální. Fyzická dostupnost, jak jsme si již ukázali, nesouvisí jen se vzdáleností. Ukazuje se jako možné i větší nahradit vzdálenosti kvalitou péče. I když se některé tematické hypotézy H1 ukázaly jako mylné, nejvíce se ve fyzické dostupnosti potvrzuje hlavní předpoklad práce, že mezi prioritami a cíli jednotlivých participantů lze nalézt určitý konsensus. Občané jsou v celku spokojeni s fyzickou dostupností a za lepšími službami si dojedou i dále. Poskytovatelé zdravotnické péče jsou přesvědčeni, že síť zdravotnických zařízení je dostatečná a tuto prioritu považují za splněnou. V ekonomické dostupnosti se příjemci a poskytovatelé zdravotnické péče příliš neshodují. Lékaři jsou přesvědčeni o nutnosti některých doplatků, zatímco občané mnohem méně. Prioritou lékařů je poskytovat zdravotnickou péči na nejlepší možné úrovni a jako odborníci dobře vědí, že každý nový postup a lepší znalosti a technologie stojí více a nechápou, proč se občané tak brání trochu připlácet, když to má příznivý vliv na péči pro ně. Poskytovatelé mají na mysli spíše částky, které by měli lidem připomenout, kolik péče stojí a že by se jí nemělo ani plýtvat, ani pohrdat, a brát v úvahu, že jde o péči solidární. Tento přístup poskytovatelů a zejména lékařů ukazuje na jejich další prioritu, kterou je ocenění a ohodnocení jejich práce. Občané také řadí mezi své priority co nejlépe a na nejvyšší možné úrovni poskytovanou zdravotnickou péči, ale jejich další prioritou je bezplatná zdravotnická péče. Občané ve svých odpovědích znovu a znovu zdůrazňují odpovědnost státu, lékaři zase politické scény. Z výzkumu vyznívá částečný konsensus ve věcech připojištění, platby léků a platby nadstandardu. Bylo provedeno i srovnání s výzkumy, které v této oblasti pro-

167


běhly na celém území ČR (Gladkij, 1996; Rýznar, 1999; Havlík, Jaroš & Kafka, 1999; Hromek, 1999). Občané okresu Olomouc jsou ochotnější doplácet a vyšší částky na zdravotnickou péči než Češi s vyššími průměrnými příjmy. Na otázku proč, bychom mohli spekulovat o časovém posunu výzkumů, kdy jsou občané již informovanější o výši úhrad na zdravotnictví, ale také o jiných důvodech jako je lokalita, stupeň vzdělání, atd. V oblasti psychosociální dostupnosti je prioritou lékařů, jak téměř jednoznačně vyplynulo z jejich výpovědí, poskytovat zdravotnickou péči všem, kteří ji potřebují. V těchto částech rozhovoru nezaznívaly ekonomické úvahy, názory měly onen lidský rozměr, který je v lékařském povolání tak důležitý. Občané z 87 % tak lékaře vnímají a vyhledávají v případě zdravotní nouze. Lékaři ale ze svých cílů pomoci těm, kterým pomoci mohou, nevyjímali ani občany, kteří nevyhledávají lékařskou pomoc, léčí se sami a lékařům nedůvěřují. Hledají cesty jak podchytit zdravotní potíže těchto lidí, často hovořili o přísnější legislativě. Je to oněch zbývajících 13 % občanů. V jejich případě se priority a cíle poskytovatelů a příjemců zdravotnické péče liší. Příjemci nemající motivaci k návštěvě lékaře a ani na ni nejsou připraveni, zatímco poskytovatelé je chtějí léčit i proti jejich vůli. Často s ohledem na ostatní obyvatele, zejména u přenosných chorob.

Závěr Hlavní hypotéza, že na celém území okresu Olomouc je spravedlivě poskytována zdravotní péče, nebyla jednoznačně prokázána, neboť fyzická dostupnost je (i v okrese Olomouc, kde je dobrá spádovost síť zdravotnických zařízení) v některých oblastech pro občany svízelná. Ekonomická dostupnost se týká zejména politických rozhodnutí pro celou ČR a informovanosti občanů. Občané okresu Olomouc jsou ale více ochotni připlácet než občané v jiných okresech. V této oblasti dostupnosti považují občané za spravedlivé, že je téměř všechna péče hrazená, lékaři se naopak domnívají, že by příplatky přispěly ke zvýšení její kvality. Je tedy těžké určit, zda je ekonomická oblast dostupnosti spravedlivá, či nikoliv. Psychosociální dostupnost je problematická u 13 % občanů a tito, ať už zdravotnickou péči zneužívají nebo nevyužívají, negativně ovlivňují mínění lékařů. Přesto lékaři všem poskytovat zdravotnickou péči chtějí, jejich přístup je možno označit za spravedlivý. Z nové teorie vyplývající z kvalitativního výzkumu je možno zdůraznit tři základní kategorie, které je nutno brát v potaz při každém zkoumání dostupnosti zdravotnické péče v konkrétní lokalitě: relativnost fyzické dostupnosti, důle-

168

žitost kvality zdravotnické péče než objemu financí do péče vložený, lékařská pomoc pro všechny, s ohledem na specifičnost občanů.

Bibliografické citace Čevela, R. (1998). Řízení zdravotnictví v územně správních celcích. Závěrečná práce. Praha: IPVZ. Dohnalová, M. (1999). Role státní správy na úrovni okresu. Závěrečná práce. Praha: IPVZ. Gladkij, I. (2000). Úvod do zdravotní politiky, ekonomiky a sociologie zdravotnictví. Olomouc: Vydavatelství UP. Gladkij, I. a kol. (1996). Analýza objektivních a subjektivních možností a mezí systémového přístupu v další etapě komplexní transformace zdravotní péče. Grant IGA MZ ČR č. 2901–2. Olomouc: LF UP. Havlík, R. Jaroš, J. & Kafka, M. (1999). Možnosti regulace ambulantní zdravotní péče. Grant IGA MZ ČR 5043–1. Praha. Holčík, J., Koupilová, I. & Gerylovová, A. (1997). Odhad zdravotních potřeb, jejich územní rozložení a návaznost na vybrané ukazatele poskytování zdravotnických služeb v okresech České republiky. Časopis lékařů českých, 136 (21), 662–665. Holčík, J. & Koupilová, I. (1999). Určování priorit a přidělování služeb je otevřeným a naléhavým problémem. Zdravotnictví v České republice, 2 (1), 9–11. Hromek, Z. (1999). Občan a dostupnost zdravotní péče. Závěrečná práce. Praha: IPVZ. Hubík, S. (2006). Hypotéza. České Budějovice: Zdravotně sociální fakulta. Ivanová, K. (2001). Priority a cíle hlavních participantů zdravotnické péče v okrese Olomouc. Priority a cíle v dostupnosti zdravotní péče na okrese Olomouc. Dizertační práce. Brno: Lékařská fakulta Masarykovy Univerzity. Ivanová, K. (2001). Okres Olomouc – historická, demografická, geografická a dopravní analýza. Příloha dizertační práce. Brno: Lékařská fakulta Masarykovy Univerzity. Juríčková, L. (2000). Navrátilci. Závěrečná práce. Olomouc: FF UP, Katedra sociologie a andragogiky. Koldová, Z. (1996). Nové kapitoly ze sociálního lékařství. Olomouc: VUP. Kostelecký, T. (1994). Regionální diferenciace sociálních problémů v ČR, vývoj v letech 1980–1990. Sociální politika, 20 (10), 1–5. Mishra, R. (1990). The Welfare State in Capitalist Society. Toronto. Pejchl, S. (2000). Dostupnost se neměří jenom v kilometrech. Zdravotnické noviny, 8, 12. Pierson, CH. (1991). Beyond the Welfare state? Cambridge: The Pennsylvania State University Press. Potůček, M. (1995). Sociální politika. Praha: Sociologické nakladatelství. Rýznar, V. (1998). Organizace akutní lůžkové péče ve spádové oblasti Fakultní nemocnice v Olomouci. Závěrečná práce. Praha: IPVZ. Shartell, S. M. & Kaluzny, A. O. (1997). Základy řízení zdravotní péče. Překl. F. Ošanec. Praha: Rukopis. Přel. Z Essential of Health Care Management.

169

Teddlie, C. & Tashakkori, A. (2006). A general typology of research designs featuring mixed methods. Research in the Schools, 13 (1), 12–28. Tomeš, I. (1996). Sociální politika, teorie a mezinárodní zkušenost. Praha: Sociopress. Trigg, R. (1985). Understading Social Science. A Philosophical Introduction to the Social Sciences. Oxford: Basil Blackwell.

8

8


Dagmar Tučková, Miloslav Klugar________________

Cíle

Stručný přehled

• popsat, co je to sekundární výzkum a jaká jsou jeho specifika • definovat PICO a jeho části • vysvětlit, co je to review otázka • vysvětlit, jaké jsou části protokolu systematického review • vysvětlit, jaké jsou části systematického review

Tato kapitola se bude zabývat tématem metodologie sekundárního výzkumu. Sekundární výzkum je synonymem systematickému review neboli syntéze vědeckých důkazů. Jedná se o systematické review z primárních výzkumů, která se zpracovává rigorózními metodologickými postupy a představuje tak nejvyšší úroveň dostupného vědeckého důkazů, který může pomoci klinickým pracovníkům při rozhodování v praxi nebo pomoci k implementaci

171


vědeckých důkazů do praxe. Základem celého procesu tvorby systematického review je tvorba review/klinické otázky. Review otázka se tvoří pomocí základního nástroje, který se nazývá PICO. To, spolu se synonymy a MeSH termíny klíčových slov, představuje základ pro vyhledávací strategii. Vyhledávání zdrojů literatury a její hodnocení představuje důležitou součást tvorby systematického review. V této části se zpravidla postupuje podle předem daných metodologických postupů v programech, které byly vytvořeny za tímto účelem a jejich výběr závisí na typu hodnocené studie a jejího designu. Standardně je to následující postup: výzkumný problém/review otázka/zařazovací a vylučovací kritéria/iniciální vyhledávání/tvorba protokolu systematického review/systematické vyhledávání/hodnocení relevance studií/kritické hodnocení studií/extrakce dat/syntéza dat/tvorba systematického review. Výsledkem kvalitního zpracování systematického review, je zpravidla meta-analýza pro kvantitativní a meta-syntéza pro kvalitativní vědecké důkazy, doporučení pro praxi formou GRADE a doporučení pro další výzkum.

Klíčová slova

• • • • • • • • • •

systematické review sekundární výzkum review otázka formulace review otázky akronym PICO systematické vyhledávání, systematická rešerše databáze kritické hodnocení meta-analýza, meta-syntéza extrakce dat

172

Sekundární výzkum a jeho charakteristika

8.1 Sekundární výzkum a jeho charakteristika Sekundární výzkum, resp. systematická review nebo také syntéza vědeckých důkazů nebo někdy systematické přehledy sumarizují, interpretují nebo analyzují zjištění vědecké skupiny nebo vědeckých skupin, které se zabývají tou samou věcí, a pokouší se sumarizovat, analyzovat/syntetizovat aktuální stav vědomostí a poznatků daného tématu. „Review“, která přináší nejvyšší úroveň vědeckého důkazu (evidence), se nazývají systematická review. Zde je nutné neplést si systematické review s přehledovou, někdy také přehlednou prací, literárním review nebo jednoduchým review. Systematické review (Evans & Pearson, 2001; Glasziou, Irwing, Bain & Colditz, 2001; Klugar, 2015) vytváří ze stávajících poznatků vědy a výzkumu nové poznatky, proto se jedná o sekundární výzkum (na rozdíl od přehledových prací, které nové poznatky nepřináší). Přehledová práce/literární review přináší částečný souhrn poznatků, který je často subjektivně ovlivněn autorem nebo názorovým diskurzem určité skupiny nebo školy, která k dané problematice může mít specifický postoj. Zatímco systematické review přináší nové vědecko/ výzkumné poznatky, literární review je více méně esej zpracovaná na konkrétní téma. Systematické review je na vrcholu pomyslné pyramidy vědeckých důkazu (viz obrázek 25), zatímco literární review v takovéto pomyslné pyramidě ani není a rigorózností svých závěrů by z hlediska Evidence-Based Medicine bylo na úrovni názorů expertů. Systemická review lze pojmenovat tedy také jako syntézu vědeckých důkazů. V zahraniční literatuře se používá také označení „research synthesis“, tedy výzkumná syntéza (JBI, 2014). Systematické review shrnuje všechny empirické vědecké důkazy, které splňují předem stanovená kritéria za účelem zodpovědět specifickou výzkumnou otázku. K tomu jsou používány explicitní systematické metody, které jsou vybírány s ohledem na minimalizaci systematické chyby (bias), přičemž poskytují spolehlivější zjištění, na jejichž základě mohou být vytvořeny závěry a rozhodnutí (Higgins & Green, 2008). Systematické review má určitá specifika: • jasně uvedený soubor cílů s předem definovanými, vhodnými kritérii studií, • explicitní, přenositelná metodologie,

173


• systematické vyhledávání, které usiluje vyčerpávajícím způsobem o identifikaci všech studií, které by mohly splnit stanovená kritéria, • hodnocení validity, objektivity a reliability zjištění zahrnutých studií (např. pomocí standardizovaných mezinárodních nástrojů (např. Rammboo – zjišťování validity výsledků studie, MAStARI – nástroj pro extrakci dat ze studií, JBI, 2014), • systematická prezentace a syntéza, podstatné znaky a zjištění zahrnutých studií (Higgins & Green, 2008). Existuje několik typů syntézy vědeckých důkazů: • systematické review primárního výzkumu (mohou být kvantitativní, kvalitativní, hodnocení ekonomiky zdravotnictví), • komprehensivní (ucelené) systematické review (zahrnuje dva nebo více typů vědeckého důkazu, který může být kvantitativní, kvalitativní, hodnocení ekonomiky zdravotnictví, textový vědecký důkaz), • účinnost (kvantitativní, hodnocení účinnosti léčebného postupu, medikace apod.), • diagnostika (hodnocení vědeckého důkazu přesnosti diagnostických testů a odhalování konkrétních nemocí), • prognostika (hodnocení pravděpodobného průběhu nebo budoucího výsledku pacientů se zdravotním problémem, • mixed-methods (syntéza kvalitativního i kvantitativního přístupu), • systematické review textu nebo stanoviska, • přehled systematických review (tzv. deštníkové systematické review nebo systematické review ze systematických review), • scoping review (rychlý systematický přehled, identifikující různé fenomény) (JBI, 2014).

174


Systematické review je prováděno za účelem získat odpovědi na otázku zaměřenou na zdravotnictví a příbuznou problematiku. Z těchto poznatků mohou těžit např. poskytovatelé zdravotní péče, výzkumníci nebo tvořitelé politik, kteří denně získávají velké množství informací, z nichž ne všechny jsou relevantní a užitečné. Systematické review představuje nejvyšší úroveň vědeckých důkazů, obzvláště pokud je u něj provedena tzv. meta-analýza. Meta-analýza znamená použití statistické metody ke shrnutí výsledků nezávislých studií (Glass In Higgins & Green, 2008). Pomocí kombinování informací ze všech relevantních studií může meta-analýza poskytnout přesné odhady účinků zdravotní péče. Na základě toho, jak je která studie provedena, hovoříme o designu studií. Ne všechny designy studií přinášejí stejný vědecký důkaz. Existuje však tzv. hierarchie vědeckých důkazů, které studie přináší. I když neexistuje žádná všeobecně akceptovaná hierarchie vědeckého důkazu, existuje shoda o relevantní síle základních typů výzkumu nebo epidemiologických studií.

Obrázek 25 Hierarchie studií nesoucí vědecký důkaz (upraveno dle JBI, 2014)

175


Na pyramidě hierarchie vědeckého důkazu stojí systematické review nejvýše. Druhým nejrelevantnějším zdrojem vědeckého důkazu jsou tzv. randomizované kontrolované studie, které používají robustní metody pro zjišťování kauzálního vztahu. Používají se zejména k určení účinku intervence v porovnání s jinou možností léčby (ať už se jedná o placebo nebo běžnou péči (Webb et al, 2005). Pro získání co nejrobustnějšího vědeckého důkazu jsou participanti/pacienti rozdělováni do výzkumných skupin náhodně a následně se zkoumají rozdíly výsledků mezi skupinami. Randomizace dokáže eliminovat několik druhů systematických chyb, protože jak známé, tak neznámé proměnné jsou většinou rovnoměrně rozděleny mezi vybrané skupiny participantů na výzkumu (Khan, Kunz, Kleijnen & Antes, 2011). Kohortové studie jsou longitudinální observační analytické studie. V rámci těchto studií jsou participanti rozděleni do skupin podle přítomnosti, nebo nepřítomnosti zkoumaného jevu (expozice) na počátku výzkumné studie. Tyto studie většinou zkoumají předpokládané rizikové faktory potenciálních zkoumaných jevů a sledují jedince, kteří netrpí žádnou nemocí. Kohortové studie se zaměřují především na životní historii části vybrané populace a jednotlivých lidí, kteří do dané populace patří. Studie případů a kontrol je typem observační studie, která porovnává skupinu osob/případů s onemocněním (nebo jinou proměnnou) a skupinu osob bez onemocnění (srovnávací skupina), a následně zkoumá asociace mezi výsledky a předchozím stavem. Jsou to například studie, které se snaží prokázat, že u lidí, kteří kouří, je více pravděpodobné, že u nich bude diagnostikována rakovina plic. (Grimes & Schulz, 2002; Higgins & Green, 2008) Průřezové studie jsou používány k popisu rysů nebo jevů populace v určitém čase a poskytují nástin nemoci a dalších proměnných v určitém čase. Mohou být použity k popisu prevalence nemoci a rizikových faktorů. Série případů, případové studie patří mezi observační studie. Tyto studie zkoumají pomocí pozorování jednotlivce, kteří jsou většinou léčeni stejně, dostávají stejné léky, působí na ně stejné účinky, ale hodnotí se stav před a po obdržení léčby či léku. Je vypracována podrobná zpráva o příznacích, diagnóze, léčbě a sledování pacienta – může obsahovat i demografický profil pacienta. V rámci těchto studií není používána srovnávací nebo kontrolní skupina (Grimes & Schulz, 2002).

176


Editoriály, názory expertů jsou relativně neformální stanoviska, která mohou být použita k různým účelům, např. při objasňování problémů vztahujících se k relevantnímu a konkrétnímu tématu (Grimes & Schulz, 2002). Při realizaci jakéhokoliv výzkumu je nutné vycházet z výsledků, které nesou nějaký důkaz. Proto se v rámci sekundárního výzkumu používá výrazu „evidence-based“, tedy „založený na vědeckém důkazu. V souvislosti s tím, jakého oboru či specializace se téma týká, rozlišujeme následující (Klugar, 2015): • Evidence-Based Healthcare (EBHC) – zdravotnictví založené na důkazech, • Evidence-Based Medicine (EBM) – medicína založená důkazech, • Evidence-Based Practice (EBP) – praxe založená na důkazech. Nebo také např: • Evidence-Based Nursing – ošetřovatelství založené na důkazech, • Evidence-Based Dentistry – zubní lékařství založené na důkazech, • Evidence-Based Physiotherapy – fyzioterapie založená na důkazech. K tomu, aby bylo získáno co nejrelevantnějších výsledků k tvorbě syntézy vědeckých důkazů vztahujících se k praxi založené na důkazech, je nutné dodržet rigorózní metodologický postup, který se skládá z pěti na sebe navazujících kroků, tzv. pěti krokový model EBP. Klugar (2015) rozděluje tento model do následujících pěti kroků: • tvorba zodpověditelné klinické (výzkumné) otázky, • systematické vyhledávání nejlepších dostupných vědeckých důkazů, • kritické zhodnocení důkazů z hlediska jejich validity, reliability a objektivity, • implementace vědeckých důkazů do praxe, • evaluace implementovaných vědeckých důkazů v praxi.

177


Pro každý z těchto pěti kroků jsou vytvořeny postupy, které musí být dodrženy, aby byla zajištěna reliabilita, validita a transparentnost celého procesu aplikace vědeckých důkazů do praxe.

8.1.1 Tvorba systematických review Před tím, než se začne tvořit systematické review, je nutné k danému problému vytvořit review otázku za pomocí nástroje PICO, resp. klíčová slova v PICO rozšířit o synonyma a provést iniciální vyhledávání v JBI library, Cochrane Library, Medline a databázi Prospero. Tím se zjistí, jestli v rámci zvolené problematiky bylo systematické review publikováno nebo jestli není zaregistrováno/ rozpracováno. Z hlediska omezeného rozsahu této kapitoly je uveden příklad tvorby kvantitativního systematického review.

Registrace názvu systematického review Při identifikaci problému a zjištění informace o existenci/neexistenci systematického review, by při absenci systematického review měl být zaregistrován název systematického review v databázi některé organizace zabývající se tvorbou systematických review (JBI, Cochrane). Toto je děláno proto, aby byla ochráněna informace o skutečnosti, že na daném tématu se již začalo pracovat. Takto se předchází tomu, aby systematická review byla duplikována. Pokud je název systematického review zaregistrován, platí zpravidla po dobu šesti měsíců. V rámci této doby by výzkumník měl k titulu dodat také protokol systematického review.

Tvorba protokolu systematického review Pro získání nejlepšího dostupného vědeckého důkazu je nutné následovat postupy tvorby systematického review. Prvním krokem je tvorba a publikování protokolu systematického review. Tyto protokoly se dají publikovat u organizací, které se zabývají sekundárním výzkumem (např. Joanna Briggs Institute (JBI), Cochrane nebo Campbell), ale i v některých odborných recenzovaných impaktovaných i neimpaktovaných periodicích.

178


U publikace protokolu je velice důležité dodržet požadavky a doporučení jednotlivých organizací či periodik na jeho tvorbu. Tato kapitola bude zaměřena na instrukce a požadavky, které vychází z pravidel JBI organizace. V protokolu systematického review musí být jasně naznačeny a popsány kroky a nástroje, které se budou při tvorbě systematického review používat. Tyto stanovené kroky se potom musí dodržet v rámci tvorby systematického review.

Název protokolu systematického review Prvním krokem tvorby protokolu systematického review (SR) je vytvoření názvu systematického review na téma, kterým se výzkumník zabývá a které chce dále rozvíjet a zkoumat. Protože není možné, aby systematické review dělal jednotlivec, je vždy nutné zahrnout do tvorby systematického review nejméně dva hodnotitele/autory, kteří budou podle navržené rigorózní metodologie tvořit systematické review hodnotit vyhledané studie. Z principu musí být minimálně dva autoři, protože několik kroků tvorby SR je v rámci minimalizace náhodné i systematické chyby zdvojeno. Název protokolu systematického review by měl obsahovat pouze informace týkající se přímo plánované tvorby systematického review. Měl by být velice popisný a relevantní. Název by se měl skládat nejlépe z pojmů či slov, která jsou obsažena v rámci základního nástroje pro formulaci klinické/výzkumné otázky PICO. Jako příklad lze uvést název systematického review, který bude dále využíván v rámci této kapitoly, a ten zní: Účinnost hyperbarické oxygen terapie na mortalitu u dospělých s kraniotraumatem: protokol systematického review. Prvním a nejdůležitějším krokem je tvorba klinické otázky. K tomuto prvnímu kroku se přistupuje tehdy, když výzkumník specifikoval a precizoval téma, které chce zkoumat.

Review otázka a její tvorba Formulovat reviewu otázku není zdaleka tak jednoduché, jak se na první pohled zdá. Existuje však strukturovaný model či přístup, který využívá čtyř komponentů nebo aspektů. Tyto komponenty se vztahují přímo k řešenému problému,

179


který chce výzkumník zkoumat, a souvisejí také s typem použité studie/použitých studií. Nástroj vyvinutý pro účely tvorby zodpověditelné review otázky se nazývá PICO. Tato zkratka je akronymem anglických slov, jejichž dosazením získáme základ pro tvorbu review otázky: P – Population/problem/patient (populace/problém/pacient) – výstižný popis skupiny participantů nebo pacientů, jejich klinický/výzkumný problém a nastavení zdravotní péče + např. pohlaví, věk, národnost, závažnost onemocnění, přítomnost další existující nemoci atd. I – Intervention (intervence) - např. léčba, léčebné nebo zdravotnické procesy, sociální intervence, edukační intervence, rizikové faktory, testy, prognostické faktory, rizikové chování atd. C – Comparison/control (komparace, porovnání/kontrola) – alternativní terapie, placebo, absence rizikového faktoru atd. O – Outcomes (výstupy) – klinické/výzktumné změny ve zdravotním stavu (morbidita, mortalita) Pozn.: PICO je základní nástroj pro tvorbu klinické/výzkumné otázky. Je však možné v případě potřeby tento základní nástroj doplnit o písmeno „S“. Vznikne tedy PICOS. „S“ =study/studie, tedy vymezení, jaké typy studie nebo studií budou hledány pro potřeby tvorby systematického review (viz obrázek č. 25). Typy studie/studií určují validitu pozorovaného efektu (Khan, Kunz, Kleijnen, Antes, 2011) Jak bylo uvedeno výše, nejrobustnější vědecký důkaz přináší systématické review s meta-analýzou provedenou ze všech dostupných kvalitních randomizovaných kontrolovaných studií atd. Další kritérium, které lze doplnit do tohoto nástroje, je „T“ = time/čas a vznikne akronym PICOT (v případě zanechání kritéria „S“ pak PICOST). „T“ znamená časový úsek (např. měsíc/rok), do kterého budou studie pro systematické review relevantní a žádoucí.

V kvantitativních výzkumech se tento akronym používá zejména u systematického review účinnosti, kdy se porovnává efekt dvou intervencí u dvou výzkumných skupin. Neplatí to však pro všechny typy studií (viz obrázek 25), proto pokud nejsou porovnávány dvě proměnné, „C“ (komparaci/porovnání), „C“ se nedefinuje. Pozn. U kvalitativních výzkumů se PICO taktéž definuje, ale význam jednotlivých písmen akronymu je jiný: P - Population/problem/patient (populace/problém/pacient) – výstižný, ale popis skupiny participantů nebo pacientů, jejich klinický/výzkumný problém a nastavení zdravotní péče

180

Sekundární výzkum a jeho charakteristika + např. pohlaví, věk, národnost, závažnost onemocnění, přítomnost další existující nemoci atd. I – Phenomenon of Interest (fenomém zájmu) – jde o jev nebo fenomén zájmu, který pojednává o definovaných událostech, definovaných aktivitách, zkušenostech nebo procesech a zahrnuje jedince, prostředí, ve kterém se pohybuje, a vztahuje se také na aspekty lidské činnosti u jednotlivců, rodin nebo komunity, a to v kontextu biologických nebo lidmi nastavených norem, přístupů nebo politiky. Měla by existovat shoda mezi výzkumnou otázkou a fenoménem zájmu. Jako příklad mohou být uvedeni muži s rakovinou prostaty, kdy fenomén zájmu jsou jejich zkušenosti s výběrem konzervativní léčby. Co – context (kontext)- kontext se u kvalitativního výzkumu liší v závislosti na cílech syntézy poznatků. Kontext může zahrnovat následující kritéria, ale není omezen zvážením: •

kulturních a sub-kulturních faktorů,

•

geografické lokace,

•

určité rasy nebo pohlaví založených na fenoménu zájmu,

•

detaily o specifických nastaveních (jako např. akutní péče, primární zdravotnická péče nebo komunita) (JBI, 2014).

Jako příklad může být uvedeno PICO systematického review, která je již sestaveno. Zaměřuje se na efektivitu hyperbarické oxygenoterapie na mortalitu u dospělých s kraniotraumatem (Klugar et al., 2014), kde: P – patient starší 18 let s kraniotraumatem různé závažnosti (lehké, střední, těžké) a trvání (akutní, chornické); zahrnuti byli i pacienti s izolovaným kraniotraumatem v rámci polytraumatu. I – hyperbarická oxygen terapie 30 až 120 minut při hodnotě atmosférického tlaku od 1,5 do 3,5 v časovém rozmezí prvních 24 hodin, po 24 hodinách, po 48 hodinách, po „stabilizaci pacienta (jeden týden), chronické onemocnění. C – porovnání s režimem standardní intenzivní péče včetně intenzivního neuro monitoringu, zklidnění, ochrnutí, umělého spáneku, mozkomíšního odvodnění tekutiny, umělé ventilace – vhodného okysličování, osmo terapie, terapeutické hypotermie, hyperventilace, dekompresní kraniotomie. O – celková mortalita, dlouhodobý efekt na kognitivně-behaviorální funkce měřený standardizovaným měřením po hyperbarické oxygenterapii; zlepšení zásobování kyslíkem pro mozkové tkáně, měření kyslíkového napětí v mozkové tkáni (PbrO2), cerebrální venózní monitorování saturace kyslíkem (sjO2 globální), cerebrální perfuzní tlak, nitrolební tlak, hodnoty před HBOT a po HBOT.

Z výše determinovaného akronymu PICO je možné sestavit review otázku, která zní:

181

Sekundární výzkum a jeho charakteristika Intervence/Intervention

Srovnání/Comparison

Jaký je efekt hyperbarické oxygenoterapie v porovnání se standardním režimem intenzivní péče Výstup/Outcome

Pacient/Patient

na krátkodobou mortalitu u dospělých pacientů s kraniotraumatem?

Poskládáním jednotlivých částí akronymu PICO získáme review otázku. Protože review otázka je tvořena ještě před vyhledáváním literatury, není známé, kolik relevantních zdrojů literatury bude vyhledáno. Přesto, že iniciální vyhledání hodně napoví, může se stát, že systematické review objeví takzvaný informační GAP, čili že pro položenou review otázku neexistují v daném čase relevantní vědecké důkazy.

Vyhledávání relevantní literatury Pro systematické review je vyhledání relevantní literatury stěžejní. K tomu, aby byla literatura co nejrelevantnější, slouží právě sestavení dobré review/klinické otázky, čemuž pomáhá základní nástroj PICO. Extenzivní vyhledávání literatury může zahrnovat opakující se výsledky (Khan, Kunz, Kleijnen & Antes, 2011). Už při registraci protokolu systematického review musí být detailně naplánována a popsána vyhledávací strategie spolu s termíny, které budou použity, a zdroji, které budou zahrnuty. Pokud je systematické review zaměřeno na zdravotnickou tématiku, vyhledávání literatury je uskutečňováno v příslušných databázích jak pro publikovanou, tak pro nepublikovanou (tzv. šedou) literaturu. Pro zdravotnictví a jemu příbuzné obory jsou to následující důležité databáze: • MedLine (dostupný veřejně z platformy PubMed, obsahující bibliografické záznamy od roku 1966), • EMBASE (obsahuje bibliografické záznamy od roku 1974), • Cinahl (dostupný v Národní lékařské knihovně od roku 2010, zaměřená na ošetřovatelství a „pomocné“ zdravotnické obory),

182


• Scopus (abstrakty a citace recenzované literatury s širokým zaměřením), • Web of Science (databáze se širokým zaměřením 256 disciplín provozovaná společností Thomson Reuters), • Tripdatabase (on line od roku 1997, zaměřuje se na zodpovídání klinických otázek), • Bibliographica Medica Čechoslovaca (BMČ – existuje od roku 1947 a zachycuje veškeré publikace vztahující se k lékařství v České a Slovenské republice), • PsycInfo (záznamy literatury z psychologie a příbuzných behaviorálních a společenských věd od roku 1967), • Nursing@Ovid (založená jako ošetřovatelská a lékařství příbuzná databáze MedLine), • Open Grey (multidisciplinární evropská databáze, shromažďuje technické nebo výzkumné zprávy, disertace, konferenční materiály), • ProQuest (shromažďuje literaturu, jakou jsou příspěvky z konferencí, vládní zprávy, méně citované zdroje, netradiční typy dokumentů), • Current Controlled Trials (nezávislá databáze obsahující randomizované kontrolované studie), • COS Conference Papers (poskytuje citace příspěvků a posterů z konferencí). Při vyhledávání zdrojů literatury je důležité postavit dobře vyhledávací strategii. Vyhledávací strategie vychází z nástroje PICO – ten představuje základní klíčová slova pro tvorbu vyhledávací strategie. Protože definování jednotlivých PICO částí se soustřeďuje zejména na precizování pacientů, intervence, popř. srovnání a výstupů, pro vyhledávací strategii samo o sobě není dostatečné, proto je nutné rozšířit jej o synonyma. K tomu lze využít tzv. MeSH termíny. Je možné vyhledávat jednak v českých databázích a vyhledávačích, pokud se však tvoří vyhledávací strategie pro tvorbu systematického review, je třeba vyvinout vyhledávací strategii v angličtině (Klugarová, 2015).

183


Aby bylo nalezeno co nejvíce relevantních výsledků, je třeba poskládat synonyma dohromady. K tomu slouží tzv. booleovské operátory – základní jsou AND, OR a NOT. Ty mají základ v logice a mohou spojit vyhledávaná slova dohromady, zúžit je, nebo je úplně eliminovat. Jako příklad může být uvedeno: kombinováním slov oxygenoterapie OR kraniotrauma budou vyhledány všechny citace, ve kterých bude jedno z dané dvojce slov obsaženo. Na druhé straně spojením slov oxygenoterapie AND kraniotrauma budou vyhledány citace, ve kterých budou muset být nalezeny oba termíny oxygenoterapie a kraniotrauma. Zkombinováním slov oxygenoterapie NOT kraniotrauma budou vyhledány citace, které obsahují pouze slovo oxygenoterapie, ale budou vyřazeny citace, které obsahují slovo kraniotrauma. Je důležité upozornit, že operátor NOT by se měl používat opatrně. Všeobecně lze říci, že operátor OR se používá ke zkombinování všech slov – synonym a MeSH termínů zachycujících část PICO. Operátor AND se používá k propojení jednotlivých částí PICO Khan, Kunz, Kleijnen, Antes (2011) OR (oxygenoterapie OR kraniotrauma)

oxygeno terapie

kranio trauma

184


AND (oxygenoterapie AND kraniotrauma)

oxygeno terapie

kranio trauma

NOT (oxygenoterapie NOT kraniotrauma)

oxygeno terapie

kranio trauma

Obrázek 26 Booleovské operátory

185


Vyhledávání relevantní literatury má svá pravidla. JBI popisuje 3 základní pravidla respektive tříkrokovou vyhledávací strategii, která by měla být dodržena: » Iniciální vyhledávání dle review otázky většinou zahrnuje Medline, Cinahl, Embase, slouží k rozšíření klíčových slov a pro tvorbu vyhledávací strategie. V této fázi se „ladí senzitivita a specificita“ vyhledávací strategie a podle toho se také vyhledávací strategie upravuje, pokud je to potřeba. » Sestavením vyhledávání pro specifické databáze pro každou databázi zahrnutou v protokolu (JBI, 2014). Každá databáze má svůj specifický slovník. Proto je používán tzv. MeSH (Medical Subject Headings) tezaurus klíčových slov, který je průběžně aktualizován a pomáhá s tvorbou vyhledávací strategie pro jednotlivé databáze. Khan, Kunz, Kleijnen, Antes (2011) v druhé fázi doporučuje projít vyhledané citace z hlediska relevance review otázky a u těch, které budou z hlediska review otázky relevantní, vyhledat plnotexty potřebné pro další krok. Extenzivní vyhledávání v databázích je základním komponentem důvěryhodnosti systematického review. Proto je vyhledávání uskutečňováno nejen v oficiálních databázích, ale také v online zdrojích tzv. šedé literatury nebo nepublikované literatury, která by měla být do tvorby systematického review také zahrnuta. K tomuto typu literatury se počítají např. závěrečné práce a disertační práce, zprávy, blogy, technické poznámky a návody, nezávislé výzkumy nebo dokumenty vydané a publikované vládními agenturami. Akademickými institucemi a dalšími skupinami, které nejsou distribuovány a indexovány jako komerční vydavatelé. Všechny tyto práce se dají kriticky zhodnotit a zařadit do systematického review na základě stanovené rigorózní metodologie. » Zhodnocení celého seznamu literatury a všech studií, které jsou vybrány pro hodnocení vyhledávání doplňkových studií (JBI, 2014). Khan, Kunz, Kleijnen, Antes (2011) doporučují projít všechny vybrané rukopisy a stanovit kritéria, podle kterých studie budou buď zahrnuty, nebo vyloučeny z tvorby syntézy vědeckých poznatků. I při vyhledávání se mohou objevit limity. Ty je nutné zmínit již při tvorbě protokolu systematického review. Tyto limity se mohou týkat např. stáří studie či publikace, dostupnosti zdrojů (protože některé studie jsou dostupné pouze na placených platformách) nebo jazyka či konkrétního léčiva. V případě, že se hledané požadované léčivo začalo vyrábět od určitého roku (např. 2001), je zbyteč-

186


né vyhledávat vědecké důkazy před tím. Pak tedy bude vyhledávání nastaveno od roku 2001. Při tvorbě systematického review (nikoliv jeho protokolu) se všechny studie, které byly vyhledány, zaznamenávají, ať už byly vyhodnoceny jako relevantní, či nerelevantní. Protože výsledky musí být vždy transparentní, sestavuje se ze všech studií tzv. flow chart. Jedná se o diagram, ve kterém je názorně vyobrazeno, jak celé hodnocení ve stanovených krocích probíhalo.

Obrázek 27 Flow chart vývojový graf selekce studií (upraveno dle Klugar, Klugarová & Marečková, 2015)

187


Hodnocení relevance studií Před hodnocením relevance studií je nutné si stanovit kritéria pro zahrnutí, nebo vyřazení studie. Systematické review si klade za cíl syntetizovat nejlepší dostupné vědecké důkazy, proto je nutné zahrnout studie s nejlepším vědeckým důkazem. Existuje proto mnoho postupů a nástrojů k hodnocení relevance vědeckých studií. Aby nebylo nutné procházet plnotexty všech vyhledaných materiálů, provádí se hodnocení studií ve dvou základních krocích. Prvním je screening titulu/abstraktu, druhým potom screening plnotextů. • Screening titulu/abstraktu – Poté, co jsou vyhledány podle vyhledávací strategie všechny dostupné studie z vybraných databází, dochází k jejich hodnocení. Na obrázku 27 byl např. celkový počet všech vyhledaných studií 2412. Aby výzkumník nemusel procházet plnotexty všech vyhledaných studií, podívá se nejdříve na titul dané studie, popř. abstrakt, aby zjistil, jestli je název studie výstižný a obsahuje všechny informace, které jsou potřebné. V titulu či abstraktu hledá stanovené PICO – to mu pomůže odhalit, jestli je studie pro daný výzkum relevantní, nebo ne. Pokud relevantní není, může ji „zahodit“. Pokud relevantní je, postupuje k dalšímu hodnocení. Na flow chartu výše (obrázek 27) lze vidět, že z celkového počtu studií bylo 1583 studií vyřazeno kvůli nevhodnému titulu či abstraktu, který nesplňovat kritéria stanovená v PICO. • Screening plnotextů Pokud výzkumník najde PICO v titulu či abstraktu, je dalším krokem screening celého textu studie. I v rámci celého textu výzkumník hledá PICO. Nejčastěji bývá PICO popsáno a je dohledatelné v části „Metodika“. Na uvedeném flow chartu (obrázek 27) bylo PICO dohledáno v plnotextu 62 studiích, v 35 z nich bylo nerelevantní, tudíž studie byly vyřazeny.

Hodnocení metodologické kvality studií neboli kritické hodnocení Na výše uvedeném grafu je naznačeno, jak probíhá selekce studií při tvorbě systematického review od počátku do momentu, kdy jsou vybrány relevantní studie, které budou zahrnuty do systematického review. Dalším logickým krokem je kritické hodnocení relevantních studií. Pro kritické hodnocení studií,

188


existuje celá řada standardizovaných i nestandardizovaných nástrojů, detailně o této problematice pojednává Klugar (2015a, 2015 b). Existují čtyři základní typy systematické chyby (nebo zkreslení, anglicky bias), kterých se výzkumník může dopustit záměrně i nezáměrně v rámci výzkumu: • selektivní systematická chyba – vzniká u výzkumů, kde se porovnávají navzájem dvě nebo více skupin. Selektivní chyba se tedy týká zejména způsobu rozdělení participantů do výzkumných skupin, • performační systematická chyba – nastává, pokud se objeví rozdíly v administrované intervenci. Tyto rozdíly se mohou objevit na straně výzkumníka (záměrně či nezáměrně intervenci změní) nebo participanta, popř. na obou stranách, pokud je známý způsob intervence. Výsledky tím pádem mohou být vědomě zkreslené, • detekční systematická chyba – nastává ve chvíli, kdy výzkumník, který hodnotí výsledky, používá k hodnocení jiná kritéria nebo postupy, než byly původně zamýšleny, nebo hodnotí výsledky podle toho, do jaké skupiny patří participant na výzkumu, • úbytková systematická chyba – nastává tehdy, pokud dojde k úbytku participantů v takové míře, že to může zkreslit výsledky výzkumu. Úbytky se mohou vyskytnout v různé míře v obou skupinách (JBI, 2014). Ještě před tím, než dva nezávislí hodnotitelé začnou s procesem kritického hodnocení, dochází k jejich tzv. standardizaci. Tento proces je důležitý proto, aby nedocházelo k rozdílnému hodnocení z hlediska stanovených kritérií. Standardizací se tedy zabraňuje jak náhodné chybě, tak zkreslení skrz subjektivní chybu. Pokud by došlo k situaci, kdy hodnotící kritéria budou posuzována hodnotiteli rozdílně, jednou z možností je společná diskuze a z ní vyplývající konsenzus. Pokud hodnotitelé nebudou schopni se dohodnout, do tohoto procesu se vloží třetí nezávislý hodnotitel, který rozhodne.

189


Extrakce dat Extrakce dat se zaměřuje na identifikování relevantních informací z primárních studií, která budou zahrnutá do systematického review. Také pro extrakci dat byly vyvinuty nástroje, které lze použít. V JBI je extrakce dat prováděna analytickým softwarem s názvem SUMARI v našem příkladu by to byl JBI-MASTARI formulář pro extrakci dat viz příloha č. 2 za kapitolou 8. Extrakce dat je opět prováděna dvěma nezávislými hodnotiteli. Studie mohou mít několik výstupů, nicméně systematické review by mělo zodpovídat pouze review otázku. Proto je nutné na začátku pečlivě definovat populaci, resp. pacienty, jejich věk nebo třeba lékařskou historii, případné komplikace atd. Data, která budou získána, záleží na review otázce. Tato data mohou být buď dichotomická, nebo kontinuální. Extrakce dat zahrnují čísla participantů s intervencí (n) a celkovým počtem (N) participantů ve výzkumné i kontrolní skupině. To znamená, že n/N, proto budou existovat dva sloupce dat pro jakýkoliv výstup výzkumu (jeden pro výzkumnou skupinu, jeden pro kontrolní skupinu). Ve formuláři v příloze č. 2. je uvedeno, jaká data se ze studií extrahují, pro meta-analýzu jsou potřeba podle typu studie intervaly spolehlivosti, p-hodnoty, odds ratios (OR), relative risk (RR), atd.

Syntéza dat V protokolu SR by měl být popsán plánovaný přístup syntézy dat. Syntéza kvantitativních dat může být jak popisná (narativní) nebo statistická (meta-analýza) (JBI, 2014). V průběhu přípravy protokolu autoři SR přesně nevědí, jaká data budou extrahovat, a zda bude možné provést meta-analýzu. Nicméně vzhledem k zaměření SR a review otázce je obvykle možné předpokládat, jaký typ dat se bude pravděpodobně extrahovat. Statistické zpracování dat pomoci meta-analýzy je podmíněno jejich homogenitou. Pozn.: PŘÍKLAD: Syntéza dat Kvantitativní data, pokud to bude možné, budou zpracována statisticky pomocí meta-analýzy pomocí JBI-MAStARI. Všechny výsledky budou zadávány dvojitě. Věcná významnost bude vyjádřena pomocí „odds ratio“ neboli poměru šancí v případě kategorických dat nebo rozdílů vážených průměrů v případě kontinuálních dat a jejich 95% intervalu spolehlivosti na základě chí-kvadrátu. Rozdíly v efektu terapie budou zjišťovány vzhledem ke kritériím pro zařazení a vyloučení studií.

190

Výsledky systematického review

Závěrečné části (protokolu) systematického review Součástí protokolu systematického review i samotného systematického review je taky část, která se nazývá „konflikt zájmu“. Tato část musí být zahrnuta do systematického review proto, aby byla přislíbena a deklarována skutečnost, že výzkumník se nedopustil žádného konfliktu zájmu a je si vědom zodpovědnosti za výzkum, který provádí. Poslední částí (protokolu) systematického review je tzv. acknowledgements, což znamená dedikace – může to být dedikace pracovišti, kolegům, instituci, případně projektu. Stejně jako u jiných publikovaných a tvořených vědeckých výstupů i u tvorby systematického review musí být vždy obsažena použitá literatura, popř. přílohy. Celá podkapitola 8.1 byla věnována tvorbě protokolu. Následující kapitola bude věnována dalším částem systematického review.

8.2 Výsledky systematického review Mezinárodně neexistuje žádný standardizovaný přístup, jak strukturovat výsledky a zjištění systematického review. Důležité je poskytnout především detailní popis výsledků vyhledávání, kritického hodnocení, extrakce dat a syntézi dat (Klugar, 2015). U prezentace výsledků je nezbytné, aby studie, ze kterých budou dělány závěry, byly co nejvíce homogenní, a to např. z hlediska věku, pohlaví či vybraných proměnných. Heterogenita se hodnotí buď vizuálně, nebo se počítá pomocí statistického testu, například z chí-kvadrátu za použití stanovených hodnot váhy studií a velikosti účinků primárních studií. Pokud bychom hodnotili heterogenitu vizuálně na forest plotu viz obrázek 28, na první pohled vidíme, že heterogenita na uvedeném příkladu je poměrně vysoká. Heterogenita sleduje rozdílnost proměnných v datech studií. Pokud je heterogenita příliš vysoká, meta-analýza systematického review není validní a výsledky by se měli prezentovat pouze v narativní formě. Výsledky meta-analýzy systematického review jsou graficky zpracovávány do tzv. forest plotů/meta-view grafů. Při dalším ohledání obrázku č. 28, můžeme vidět, že do systematického review bylo zahrnuto 5 studií. Svislá čára ve středu se nazývá „no effect line“. Ta ukazuje, jestli studie vykazují

191


efekt, nebo ne. Může začínat od čísla 1 nebo 0 (v závislosti na tom, jestli se jedná o data dichotomická nebo kontinuální). Pouze studie Study 2 vyšla podpůrně, ostatní studie protínají „no effect line“, což znamená, že nevyšly podpůrně. Černý diamant, který protíná „no effect line“ určuje, že tato meta-analýza neprokázala žádný efekt (ani pozitivní, ani negativní vzhledem ke sledované intervenci) (JBI, 2014; Klugar, 2015a). Více je o této problematice v českém jazyce uvedeno v práci Klugara (2015a).

Obrázek 28 Ukázka forest plotu (upraveno dle JBI, 2014)

8.3 Diskuse výsledků systematického review Cílem této části je shrnout a diskutovat zjištění (včetně síly vědeckého důkazu) pro každý výstup systematického review. V diskuzi jsou diskutovány pouze informace, které jsou obsaženy v systematickém review, nepřináší žádnou jinou literaturu nebo poznatky než ty, které byly systematickým vyhledáváním identifikovány. V rámci diskuze jsou popsány argumenty, proč je např. účinnost intervence validní nebo její dopad a výsledky identifikované v protokolu. Tyto informace jsou relevantní zejména pro stakeholdery, poskytovatele zdravotnické péče, pacitenty nebo tvůrce politik. V diskuzi by měly být zmíněny následující pojmy: • Byly problémy identifikované v době hledání relevantní literatury? • Jaké limity byly nalezeny u zahrnutých primárních studií? • Jak výsledky systematického review korespondují s poznatky, které se v současné době týkají daného tématu?

192


• Je výsledky možné generalizovat na celou populaci participantů/nastavení zdravotnické péče atd.? • Jaké jsou potenciální limity systematického review? (JBI, 2014).

Závěry V sekci „Závěry“ by měla být poskytnuta obecná interpretace zjištění v kontextu dalších vědeckých důkazů a detailní diskuze daného tématu vycházejícího ze zjištění. Závěry by měly zahrnovat: • shrnutá hlavní zjištění systematického review, • témata příbuzná s kvalitou výzkumu v rámci oblasti zájmu.

Implikace pro praxi formou GRADE Doporučení pro praxi by měla být detailní, ale musí být založena na dokumentovaných výsledcích ze zjištění. Doporučení musí být jasné, stručné a jednoznačné. K tomuto slouží nástroj zvaný GRADE. Tento nástroj je pro JBI systematická review platný od 1. 3. 2014.

193


JBI stupně doporučení „Silná“ doporučení pro určitou strategii zdravotnického man„Silná“ doporučení pro určitou strategii zdravotnického managementu, kde: agementu, kde:

1.

Je jasné, že žádoucí účinky převažují nežádoucí účinky strategie;

2.

Je vědecký důkaz o odpovídající kvalitě podporující jeho použití;

3.

Existuje benefit/výhoda nebo neexistuje žádný dopad na využívání zdrojů;

4.

Hodnoty, preference a zkušenosti pacienta byly vzaty v úvahu.

Stupeň A

Stupeň A

„Slabá“ doporučení pro určitou „Slabá“ doporučenímanpro určitou strategii zdravotnického managementu, kde: strategii zdravotnického agementu, kde:

1.

Žádoucí účinky se zdají, že převažují ty nežádoucí, ačkoliv to není jasné;

2.

Existuje vědecký důkaz o podpoře jeho užití, ačkoliv nemusí být vysoce kvalitní;

3.

Existuje benefit/výhoda, žádný vliv nebo minimální dopad na využívání zdrojů;

4.

Hodnoty, preference a zkušenosti pacientů mohou nebo nemusí být brány v úvahu

Stupeň B

Stupeň B

Implikace pro výzkum Implikace pro výzkum, stejně jako implikace pro praxi, vychází z realizovaného výzkumu. Jsou to identifikované mezery, na které se narazilo v rámci prováděného výzkumu – malý výzkumný vzorek, nedostatek relevantní literatury, metodologické nedostatky apod.

Závěr kapitoly Tvorba systematického review je složitá, avšak velice důležitá a ceněná práce, která je časově náročná a nelze ji uspěchat. Prvním krokem k tvorbě systema-

194


tického review je iniciální vyhledávání a zaregistrování názvu zamýšleného systematického review, dále publikace protokolu systematického review u jedné ze světových institucí zabývajících se sekundárním výzkumem nebo nezávisle v odborných periodicích. Tvorba systematického review může trvat až jeden až tři roky a vyžaduje týmovou práci. Z hlediska náročnosti a rigoróznosti systematického review jsme ukázali, že taková práce musí mít vždy nejméně dva autory – několik základních kroků je zdvojeno. Nicméně tento výzkumný výstup představuje nejvyšší úroveň vědeckého důkazu, který by měl vést ke změně praktického přístupu a měl by tak znamenat benefity pro zdravotníky, pro pacienty, pro zdravotnický management a pro zdravotnickou praxi. Vzhledem k tomu, že se jedná o výzkum velice užitečný pro klinickou praxi a pro implementaci poznatků vědy a výzkumu do praxe, je světovými lídry v sekundárním výzkumu (JBI, Cochrane), dokonce doporučováno, zejména u témat a problémů, které zatěžují populaci, přinášet aktualizace vědeckých důkazů, tedy aktualizovat systematická review každé 2 až 3 roky.

Doporučená literatura k dalšímu studiu Del Mar, Ch., Doust, J. & Glasziou, P. (2006). Clinical Thinking. Blackwell Publishing, BMJ Books. Glasziou, P., Del Mar, Ch. & Salisbury, J. (2003). Evidence-Based Practice Workbook. Blackwell Publishing, BMJ Books. Glasziou, P., Irwig, L. & Aronson, J. K. (2008). Evidence-Based Medical Monitoring from Principles to Practice. Blackwell Publishing, BMJ Books. Klugar, M. (2015). Systematická reivew ve zdravotnictví. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci. (V tisku). Marečková, J., Klugarová, J., Klugar, M., Jarošová, D., Zeleníková, R., & Gurková, E. (2015). Evidence-Based Healthcare: Zdravotnictví založené na vědeckých důkazech. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci. (V tisku). Melnyk, B. M., Fineout-overholt, E. (2011). Evidence-Based Practice in Nursing and Healthcare. Lippincoot Williams and Wilkins, Wolters Kluwer. Rothman, K. J. (2012). Epidemiology: An Introduction. Oxford University Press. The Joanna Briggs Institute (2014). Joanna Briggs Reviewwr’s Manual: 2014 Edition. JBI. The Joanna Briggs Institute (2014). Joanna Briggs Grades of Recommendation. JBI, dostupné z http://www.joannabriggs.org/jbi-approach.html#tabbed-nav=Grades-of-Recommendation.

195

Bibliografické citace: Evans, D. & Pearson, A., (2001). Systematic reviews: gatekeepers of nursing knowledge. Journal of Clinical Nursing. 10, 5, 593–599. doi: 10.1046/j.1365-2702-2001.00517.x Glazsiou, P., Irwing, L. Bain, Ch. & Colditz, G. (2001). Systematic reviews in healthcare: A Practical Guide. Cambridge, The Press Syndicate of the University of Cambridge. Grimes, D. A. & Schulz, K. F. (2002). An Overview of Clinical Research: the Lay of the Land. Lancet. 359, 9003, 57–61. Higgins, J. P. T. & Green, S. (2008). Cochrane Handbook of Systematic Reviews of Intervention. Southern Gate, Sussex, Wiley-Blackwell. Khalid, K., Kunz, R., Kleijnen, J. & Antes, G. (2011). Systematic Reviews (2nd ed.). UK, Hooder Arnold. Klugar, M. (2015)a. Systematická reivew ve zdravotnictví. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci. (V tisku). Klugar, M. (2015)b. Kritické hodnocení In J. Marečková, J. Klugarová, M. Klugar, D. Jarošová, R. Zeleníková, & E. Gurková (Eds.), Evidence-Based Healthcare: Zdravotnictví založené na vědeckých důkazech. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci. (V tisku). Klugarova, J. (2015). Vyhledávací strategie. In J. Marečková, J. Klugarová, M. Klugar, D. Jarošová, R. Zeleníková, & E. Gurková (Eds.), Evidence-Based Healthcare: Zdravotnictví založené na vědeckých důkazech. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci. (V tisku) Jakešová, P. a kol. (2014). Právní gramotnost v medicíně (1st ed.). Olomouc, VUP. The Joanna Briggs Institute (2014). Joanna Briggs Reviewwr’s Manual: 2014 Edition. University of Adelaide, JBI. The Joanna Briggs Institute (2013). CSRTP Trainers’Guide. University of Adelaide, JBI.


9

9


Miloslav Klugar, Dagmar Tučková a kol.__________

Stručný přehled

Následující ukázka protokolu systematického rewiew je uvedena v anglickém jazyce tak, jak bývá publikována v zahraničních vědeckých časopisech. Ukázka byla vybrána autory publikace v návaznosti na kapitolu Metodologie sekundárního výzkumu, neboť je podrobnou ukázkou aplikace teoretických základů popsaných v kapitole 8. Ukázka je dostupná na http://joannabriggslibrary.org/index.php/ jbisrir/article/view/1598/2303

The effectiveness of hyperbaric oxygen therapy on mortality in adults with craniotrauma: a systematic review protocol Miloslav Klugar, PhD1,2 Ivana Nytra, MS1

197


Soňa Bocková, MS1 Jitka Klugarová, PhD1,2 Zuzana Kelnarová, PhDr1 Jana Marečková, PhD1,2 1

The Czech Republic (Middle European) Centre for Evidence-Based Health Care: an Affiliate Center of the Joanna Briggs Institute: Department of Social Medicine and Public Health, Faculty of Medicine and Dentistry, Palacký University Olomouc 2 Centre for Research and Science, Faculty of Health Sciences, Palacký University Olomouc Corresponding author: Ivana Nytra [email protected]

Review question/objective What is the effectiveness of hyperbaric oxygen therapy (HBOT) on the mortality of patients with craniotrauma?

Background Craniotrauma and traumatic brain injury (TBI) is a major health problem worldwide and across all ages. It is a major cause of death and disability.1,2 Disability, as a result of TBI, has significant functional, social and economic consequences.2,3 According to the Institute of Health Information and Statistics in the Czech republic, TBI occurs at a frequency of 150 cases per 100,000 inhabitants which is about 36 000 per year; in 2009, 32,589 cases was hospitalized.4 Traumatic brain injury in the age group of 45 years was the leading cause of death in 2003;1 however, more recent studies showed a variation in age groups and a shift towards older adults, especially in high income countries.5 A TBI incidence of 150 to 300 cases per 100,000 people per year has been reported in North America and Europe. Over 200 cases per 100,000 are admitted to hospital in Europe. The incidence is even worse in low-income and middle-income countries.6 The World Health Organization estimates that TBI will be the third highest cause of global mortality and disability by 2020.7

198


Mass et al.,8reported that TBI is classified by clinical severity, as determined by Glasgow Coma Scale (GCS); structural damage, as determined by computer tomography scans (CT) or magnetic resonance (MR); and the mechanism of TBI, whether closed or penetrating. There are three recognized degrees of TBI: mild; moderate; and severe.8,9,10 Traumatic brain injury could appear as a monotrauma, which means that only the brain is affected by injury. Traumatic brain injury could also manifest as part of a polytrauma, in which injury of two or more physical regions or organ systems are present, with at least one of the injuries being life-threatening.11 According to clinical and experimental results reported by Adamidese et al.,3 brain damage may not solely be caused by primary injury alone, but may progress during the following hours and days as secondary damage. 3,12 Menon13 analogously stated that the basic principle for neuro-intensive care is that ischemia due to injury leads to further damage of brain tissues. The causes of secondary damage can be intracranial (brain lesions, edema, increased intracranial pressure, seizures, vasospasm, and infection) or general (hypotension, hypoxia, hyper/hypocapnia, hyper/hypoglycemia, anemia, coagulopathy, pyrexia, electrolyte imbalance, and infection).3 According to Gopinath et al.14 and Bouma et al.,15 the reduction of the brain blood flow and brain supply occurs within the first 24 hours. A lack of oxygen leads to a reduction of oxidative phosphorylation. The resources of glucose obtained from anaerobic glycolysis are used for output of energy.This process causes an excessive accumulation of lactate and deprives the energy for protein synthesis. Bergsneider et al.,16 Lifshitz et al.,17 Verweij et al.18 and Sahni et al.19 reported that this inefficient anaerobic metabolism leads to a reduction of energy in cells and initiates a cascade of biochemical processes that causes mitochondrial dysfunction, prolonged metabolism and death of cells. Ng et al. reported that cell death, such as necrosis and apoptosis, does not appear only in the areas immediately surrounding the site of injury, but also in further areas.20 Van der Brink et al. also presented results that showed the significant correlation of the partial pressure of oxygen in brain tissue ischemia and the end outcome.21 Many standard therapeutical approaches can be used for the care of traumatic brain injury patients, with the exception of standard intensive care monitoring. the specific values that should be measured and calculated include intracranial pressure, cerebral blood flow, cerebral perfusion pressure, jugular blood oxygen and lactate. The general aim for the care of traumatic brain injury patients is to optimize cerebrovascular haemodynamics including head elevation to 30°, sedation, paralysis, barbiturate-induced coma, cerebrospinal fluid drainage, artificial ventilation-appropriate oxygenation, osmotherapy, therapeutic hypo-

199


thermia, hyperventilation, decompressive craniotomy.3,8 Hyperbaric oxygen therapy (HBOT) is not used as standard therapy.3,25 Hyperbaric oxygen therapy as a potential treatment has been discussed since the beginning of hyperbaric medicine.12 Hyperbaric oxygen therapy is characterized by inhalation of pure oxygen (FiO2 = 100 %) in a hyperbaric chamber under pressure that is higher than atmospheric pressure, which is 1 ATA (atmosphere absolute).22,23 The range of pressure used for HBOT is between 1.5 ATA and 3 ATA for 30 to 120 minutes.3,12,19,22,24–29 An inhalation of oxygen at a pressure of 3 ATA increases partial pressure of arterial oxygen to 200 kPa and more,which leads to the dissolution of O2/100 ml blood in plasma from 6.6 to 6.8 ml. This quantity of oxygen is sufficient for the metabolic needs of basic vital organs and tissues.30 According to Huang and Obenhaus,22 HBOT was shown to be neuro-protective in many neurological diseases. Theoretically, the usage of HBOT should lead to a decrease in brain cell damage as well as mortality. Pressure that is above atmospheric increases oxygen delivery to brain cells and enhances aerobic metabolism, which leads to the restoration of mitochondrial functions.25 The clinical studies of varied design, including randomized controlled trials (RCTs), quasi-experimental, and case studies, were focused on substantiating the effect of HBOT on the damaged brain as a result of TBI. Patients included into these studies had suffered from acute or chronic TBI of mild to severe degree, both in civilian and military environment. Adults with TBI of varied causes were also included. The size of patient groups was below 170 patients. The examined HBOT was set from 1.5 ATA for 60 minutes to 2.4 ATA for 90 minutes. The number of HBOT sessions received by patients was between30 to 40.19,23–29,31Most of the studies investigated the effect of HBOT alone or as an additional therapy to standard regimen.19,26,27,29,31 Other studies compared outcomes in patients who had underwent HBOT against those who were treated by standard regimen or NHO.24,28 Rockswold et al.25 compared HBOT combined with NBH against standard regimen. Investigators were focused on examining heterogeneous outcomes using various scales, including Glasgow Outcome Scale (GOS),25 Disability Rating Scale (DRS), Rancho Los Amigos Scale (RLAS),19 and Glasgow Coma Scale (GCS).19,23–29,31 A range of monitored variables were also examined, including intracranial pressure (ICP), continuous metabolic monitoring (microdialysis of lactate, glucosis, pyruvate), critical level of brain tissue PO2, cerebral blood flow (CBF), oxygen toxicity markers (IL–6, IL–8), and mortality.24,25,27 The Joanna Briggs Institute Database of Systematic Reviews and Implementation Reports, Cochrane Library and PROSPERO register were searched for

200


systematic reviews conducted on the same topic. A systematic review focused on HBOT in the context of TBI was previously conducted in 2004 by Bennett et al.32 and published in 2012 by the same authors.33 The title of the systematic review from 2012 was „Hyperbaric oxygen therapy for the adjunctive treatment of traumatic brain injury“.33 This systematic review was conducted according to Cochrane methodology. Authors included solely RCTs that compared the effects of treatments with HBOT against those without HBOT. Participants were patients suffering from acute TBI as a result of blunt injury and had been admitted to intensive care unit or intensive neurosurgical units. Authors divided outcomes in two groups: primary (functional outcomes and mortality) and secondary (activities of daily living, ICP, magnetic resonance imaging, progress in GCS, adverse effects of HBOT, and cost-effectiveness). Compared to the systematic reviewss conducted by Bennett et al.,33 we will follow Joanna Briggs Institute methodology and we will not focus only on RCTs but also on other types of study designs as well. For many reasons, including financial, technical, capacity etc., it is particularly difficult to conduct RCTs of high quality in the field of hyperbaric medicine. On the other hand, there are a lot of studies of high quality with designs other than RCTs. As specified in our inclusion criteria, we do not solely include acute TBI but will also include chronic TBI. Bennett et al. 33 included studies with patients below the age of 18. We will therefore exclude any studies that involved children. Moreover, it is particularly important to look at the critical status of patients with acute craniotrauma and the initiation of HBOT, as some authors have recommended postponing HBOT until the patient is stabilized.34 Collectively, we will consider the initiation of HBOT in acute craniotrauma patients as part of the intervention for the systematic review. • within the first 24 hours, • after 24 hours, • after 48 hours, • after „stabilization“ of patients (one week). Our systematic review will be conducted at the end of 2014, more than two years since the systematic review by Bennett et al.33 was written, thus more recent studies could be found. This review will undertake rigorous, systematic, consecutive and logical steps, which are aimed to critically appraise, summarize, analyze, and interpret co-

201


llected data to present existing knowledge about the effects of HBOT on mortality of adults with cranial trauma.

Keywords craniotrauma; hyperbaric oxygen therapy; mortality; systematic review; Traumatic Brain Injury

Inclusion criteria Types of participants Adults, who are over 18 years, with craniotrauma of various severity, including mild, moderate, severe, or duration, including acute and chronic. Patients with isolated craniotrauma or with craniotrauma in the context of polytrauma will also be included. Children, who are under 18 years, and adults who have atraumatic brain injury will be excluded.

Types of intervention This review will consider studies that investigated the effect of hyperbaric oxygen therapy for 30 to 120 minutes at 1.5 ATA to 3 ATA. Studies in which HBOT was administered up to 40 sessions per patient will also be considered. According to the critical status of patients, the application of HBOT at different times at acute and chronic craniotrauma will also be considered: • within the first 24 hours, • after 24 hours, • after 48 hours, • after „stabilization“ of patients (one week), • chronic status.

202


The effect of hyperbaric oxygen therapy will be compared against standard intensive care regimens, including neurointensive care monitoring, head elevation to 30°, sedation, paralysis, barbiturate-induced coma, cerebrospinal fluid drainage, artificial ventilation-appropriate oxygenation, osmotherapy, therapeutic hypothermia, hyperventilation, and decompressive craniotomy.

Types of outcomes This review will consider studies that included the following outcome measures: overall mortality,long-term effect on cognitive-behavioral functions measured by any standardized scales any time after HBOT; and oxygen supply improvement for brain tissues as measured by oxygen tension in brain tissue (P brO2;local), cerebral venous oxygen saturation monitoring (SjO2; global), cerebral perfusion pressure (CPP), intracranial pressure (ICP) values before HBOT and after HBOT.

Types of studies This review will consider both experimental and epidemiological study designs including randomized controlled trials, non-randomized controlled trials, quasi-experimental, before and after studies, prospective and retrospective cohort studies, case control studies and analytical cross sectional studies for inclusion.

Search strategy The search strategy aims to find both published and unpublished studies in all languages. Studies with abstracts in English, Czech and Slovak language will be taken into consideration. A three-step search strategy will be utilized in this review. An initial limited search of Medline and CINAHL will use keywords, such as „hyperbaric oxygen therapy“, „traumatic brain injury“, „craniotrauma“ (see below search strategy). Following this, the title, abstract and index term of each article will be analyzed. A second search using all identified keywords and index terms will then be undertaken in the following databases: Medline, CINAHL, Embase, Tripdatabase, Nursing @ovid, Web of Science, UPTODATE.

Thirdly, the reference list of all identified reports and articles will be searched for additional studies.

203


Studies published in all languages will be considered for inclusion in this review if they contain an abstract written in English, Czech or Slovak. If necessary, the Joanna Briggs Collaboration will be kindly asked for help/cooperation with translation.

The databases to be searched include: » Medline @Ovid MEDLINE(R) » CINAHL (CINAHL® Plus with Full Text) » Embase » Scopus » Tripdatabase » Nursing @Ovid » Web of Science » UPTODATE » Pedro » Bibliographica Medica Czechoslovaca The search for unpublished studies will include: MedNar, ClinicalTrials.gov, The Grey Literature Report, Current Controlled Trials, Cos Conference Papers Index, Scirus, dissertation theses (ProQuest), etc.

Initial keywords to be used will be: (1.) craniotrauma OR traumatic brain injury OR head injury OR traumatic cerebral lesion OR traumatic brain lesion OR traumatic cerebral injury OR brain injury OR traumatic head injury

204


(2.) hyperbaric oxygen therapy OR hyperbaric oxygen OR hyperbaric oxygen treatment OR hyperbaric chamber OR hyperbaric oxygenation OR hyperbaric treatment OR hyperbaric therapy OR hyperbaric medicine OR HBOT (3.) 1 AND 2.

Assessment of methodological quality Papers selected for retrieval will be assessed by two independent reviewers (MK and IN) for methodological validity prior to inclusion in the review using standardized critical appraisal instruments from the Joanna Briggs Institute Meta Analysis of Statistics Assessment and Review Instrument (JBI-MAStARI) (Appendix I). Any disagreements that arise between the reviewers will be resolved through discussion, or with a third reviewer.

Data collection Data will be extracted from papers included in the review using the standardized data extraction tool from JBI-MAStARI (Appendix II). The data extracted will include specific details about the interventions, populations, study methods and outcomes of significance to the review question and specific objectives. If there are data missing or incomplete, the authors of primary studies will be contacted by reviewers. Two reviewers will extract data independently. If there is disagreement, a third reviewer will be involved.

Data synthesis Quantitative data will, where possible, be pooled in statistical meta-analysis using JBI-MAStARI. All results will be subject to double data entry. Effect sizes expressed as odds ratio (for categorical data) and weighted mean differences (for continuous data) and their 95% confidence intervals will be calculated for analysis. Heterogenity will be assessed statistically using the standard Chi-square. Variations in treatment effect according to our inclusion criteria (intervention differences, study designs, study quality and population differences) will be explored using subgroup analysis. Where statistical pooling is not possible the findings will be presented in narrative form including tables and figures to aid in data presentation where appropriate.

205


Conflicts of interest All the reviewers have no potential conflicts of interest to declare.

Acknowledgements This study is supported by the grant of IGA UP entitled „Testing of JBI Software for conducting systematic review with the topic: Effect of hyperbaric oxygen therapy in adults with traumatic craniotrauma“ and the grant of European Social Funds entitled „Support of Human Resources in Science and Research in Non-medical Healthcare at the Faculty of Health Sciences at Palacký University Olomouc“.

References Adamides, A. A. Winter, C. D. Lewis, P. M. Cooper, D. J. Kossmann, T. Rosenfeld, J. V. Current controversies in the management of patients with severe traumatic brain injury. ANZ J Surg.2006; 76 (3):163–74. Andriessen T. M., Horn J., Franschman G., van der Naalt J., Haitsma I., Jacobs B., et al. Epidemiology, severity classification, and outcome of moderate and severe traumatic brain injury: a prospective multicenter study. Journal of neurotrauma. 2011; 28(10):2019–31. http://dx.doi.org/10.1089/neu.2011.2034 PMid:21787177 Bennett M. H., Trytko B., Jonker B. Hyperbaric oxygen therapy for the adjunctive treatment of traumatic brain injury. The Cochrane database of systematic reviews. 2004(4):Cd004609 PMid:15495120 Bennett M. H., Trytko B., Jonker B. Hyperbaric oxygen therapy for the adjunctive treatment of traumatic brain injury. The Cochrane database of systematic reviews. 2012;12:Cd004609.PMid:23235612 Bergsneider, M. Hovda, D. A. Shalmon, E. Kelly, D. F. Vespa, P. M. Martin, N. A. et al.. Cerebral hyperglycolysis following severe traumatic brain injury in humans: a positron emission tomography study. J Neurosurg.1997; 86(2):241–251. http://dx.doi.org/10.3171/ jns.1997.86.2.0241 PMid:9010426 Bouma, G. J. Muizelaar, J. P. Choi, S. C. Newlon, P. G. Young, H. F.. Cerebral circulation and metabolism after severe traumatic brain injury: the elusive role of ischemia. J Neurosurg.1991; 75(5):685–693. http://dx.doi.org/10.3171/jns.1991.75.5.0685 PMid:1919689 Bruns, J., Jr. Hauser, W. A. The epidemiology of traumatic brain injury: a review. Epilepsia. 2003; 44 suppl 10:2 10. http://dx.doi.org/10.1046/j.1528 1157.44.s10.3.xPMid:14511388

206

Dobscha S. K., Campbell R., Morasco B. J., Freeman M., Helfand M. VA Evidence based Synthesis Program Reports. Pain in Patients with Polytrauma: A Systematic Review. Washington (DC): Department of Veterans Affairs (US); 2008. Dolezal, V. Hyperbaricka oxygenoterapie: Tema: Oxygenoterapie. Postgradualni medicina: odborny casopis pro lekare.2003; 5(4):398-400. Golden, Z. Golden, C. J. Neubauer, R. A.. Improving neuropsychological function after chronic brain injury with hyperbaric oxygen. Disabil Rehabil.2006; 28(22):1379–86. http://dx.doi. org/10.1080/09638280600638364 PMid:17071569 Gopinath, S. P. Robertson, C. S. Contant, C. F. Hayes, C. Feldman, Z. Narayan, R. K. et al. Jugular venous desaturation and outcome after head injury. J Neurol Neurosurg Psychiatry.1994; 57 (6):717–723. Hájek M., Slaný J., Maršálková, J., Tichavská J., Němcová P., Lutzová M., et al. Efektivita hyperbarické oxygenoterapie u pediatrických pacientů léčených v Centru hyperbarické medicíny Ostrava - retrospektivní shrnutí výsledků za pětileté období. IV. Ostravské dny hyperbarické medicíny a Mezinárodní workshop hyperbarické medicíny založené na důkazech: sborník přednášek: 18.–20. června 2014, Rožnov pod Radhoštěm. Ostrava: Ostravská univerzita v Os travě, lékařská fakulta, 2014:24-26. Harch, P. G. Andrews, S. R. Fogarty, E. F. Amen, D. Pezzullo, J. C. Lucarini, J. et al. A phase I study of low-pressure hyperbaric oxygen therapy for blast-induced post-concussion syndrome and post-traumatic stress disorder. J Neurotrauma.2012; 29(1):168-185. http:// dx.doi.org/10.1089/neu.2011.1895 PMid:22026588 Helms, A. Evans, A. W. Chu, J. Sahgal, A. Ostrowski, R. Sosiak, T. et al. Hyperbaric oxygen for neurologic indications--action plan for multicenter trials in: stroke, traumatic brain injury, radiation encephalopathy & status migrainosus. Undersea Hyperb Med.2011; 38(5):309-319.PMid:22013758 Huang, L. Obenaus, A.. Hyperbaric oxygen therapy for traumatic brain injury. Med Gas Res.2011; 1(1):21. http://dx.doi.org/10.1186/2045-9912-1-21 PMid:22146562 Lancet Neurol. The changing landscape of traumatic brain injury research. Lancet Neurol.2012; 11(8): 651. http://dx.doi.org/10.1016/S1474-4422(12)70166-7 Lifshitz, J. Sullivan, P. G. Hovda, D. A. Wieloch, T. McIntosh, T. K. Mitochondrial damage and dysfunction in traumatic brain injury. Mitochondrion.2004; 4(5-6):705–713. http://dx.doi. org/10.1016/j.mito.2004.07.021 PMid:16120426 Maas, A. I. Marmarou, A. Murray, G. D. Teasdale, S. G. Steyerberg, E. W.. Prognosis and clinical trial design in traumatic brain injury: the IMPACT study. J Neurotrauma. 2007; 24(2):232-238. http://dx.doi.org/10.1089/neu.2006.0024 PMid:17375987 Maas A. I., Stocchetti N., Bullock R. Moderate and severe traumatic brain injury in adults. Lancet neurology. 2008; 7(8):728–41. http://dx.doi.org/10.1016/S1474-4422(08)70164-9 Menon, D. K.. Brain ischaemia after traumatic brain injury: lessons from 15O2 positron emission tomography. Curr Opin Crit Care.2006; 12(2):85–89. http://dx.doi. org/10.1097/01.ccx.0000216572.19062.8f PMid:1654378114.

207

Ng, I. Yeo, T. T. Tang, W. Y. Soong, R. Ng, P. Y. Smith, D. R.. Apoptosis occurs after cerebral contusions in humans. Neurosurgery.2000; 46(4):949–956. http://dx.doi. org/10.1227/00006123-200004000-00034 http://dx.doi.org/10.1097/00006123200004000-00034 PMid:10764270 Rockswold, S. B., Rockswold, G. L., Zaun, D. A., Zhang, X., Cerra, C. E., Bergman, T. A., et al. A prospective, randomized clinical trial to compare the effect of hyperbaric to normobaric hyperoxia on cerebral metabolism, intracranial pressure, and oxygen toxicity in severe traumatic brain injury. Journal of Neurosurgery.2010; 112(5):1080–1094. http://dx.doi. org/10.3171/2009.7.JNS09363 PMid:19852540 Rockswold, S. B., Rockswold, G. L., Zaun, D. A., Liu, J. A prospective, randomized Phase II clinical trial to evaluate the effect of combined hyperbaric and normobaric hyperoxia on cerebral metabolism, intracranial pressure, oxygen toxicity, and clinical outcome in severe traumatic brain injury. Journal of Neurosurgery.2013; 118:1317–1328. http://dx.doi. org/10.3171/2013.2.JNS121468 PMid:23510092 Rockswold, S. B. Rockswold, G. L. Vargo, J. M. Erickson, C. A. Sutton, R. L. Bergman, T. A. et al.. Effects of hyperbaric oxygenation therapy on cerebral metabolism and intracranial pressure in severely brain injured patients. J Neurosurg.2001; 94(3):403–411. http://dx.doi. org/10.3171/jns.2001.94.3.0403 PMid:11235943 Rockswold, G. L. Ford, S. E. Anderson, D. C. Bergman, T. A. Sherman, R. E. Results of a prospective randomized trial for treatment of severely brain-injured patients with hyperbaric oxygen. J Neurosurg.1992; 76(6):929–934. http://dx.doi.org/10.3171/ jns.1992.76.6.0929 PMid:1588426 Roozenbeek B., Maas A. I., Menon D. K. Changing patterns in the epidemiology of traumatic brain injury. Nature reviews Neurology. 2013; 9(4):231-6. http://dx.doi.org/10.1038/ nrneurol.2013.22 PMid:23443846 Sahni, T. Jain, M. Prasad, R. Sogani, S. K. Singh, V. P. Use of hyperbaric oxygen in traumatic brain injury: retrospective analysis of data of 20 patients treated at a tertiary care centre. Br J Neurosurg.2012; 26(2):202–207. http://dx.doi.org/10.3109/02688697.2011.626879 PMid:22085249 Soldatovic-Stajic B., Misic-Pavkov G., Bozic K., Novovic Z., Gajic Z. Neuropsychological and neurophysiological evaluation of cognitive deficits related to the severity of traumatic brain injury. European review for medical and pharmacological sciences. 2014; 18(11):1632–7. PMid:24943974 Stoller K. P. Hyperbaric oxygen therapy (1.5 ATA) in treating sports related TBI/CTE: two case reports. Medical gas research. 2011; 1(1):17. http://dx.doi.org/10.1186/2045-9912-1-17 PMid:22146303 PMCid:PMC3231948 Ustav zdravotnickych informaci a statistiky CR. Zdravotnicka rocenka cr 2012 / czech health statistics 2012. Ustav zdravotnickych informaci a statistiky CR.2013: 1–276. PMCid:PMC3689140 Van den Brink, W. A. van Santbrink, H. Steyerberg, E. W. Avezaat, C. J. Suazo, J. A. Hogesteeger, C. et al.. Brain oxygen tension in severe head injury. Neurosurgery.2000;

208

46(4):868-878. http://dx.doi.org/10.1227/00006123-200004000-00018 http://dx.doi. org/10.1097/00006123-200004000-00018 PMCid:PMC3231802 Verweij, B. H. Muizelaar, J. P. Vinas, F. C. Peterson, P. L. Xiong, Y. Lee, C. P. Impaired cerebral mitochondrial function after traumatic brain injury in humans. J Neurosurg.2000; 93(5):815–820. http://dx.doi.org/10.3171/jns.2000.93.5.0815 PMid:11059663 Wolf, G. Cifu, D. Baugh, L. Carne, W. Profenna, L. The effect of hyperbaric oxygen on symptoms after mild traumatic brain injury. J Neurotrauma.2012; 29(17):2606–2612. http://dx.doi. org/10.1089/neu.2012.2549 PMid:23031217 World Health Organization. Projections of Mortality and Burden of Disease to 2030: Deaths by Income Group [internet]. 2014 [cited 2014 June 6]. Available from: http://www.who.int/ healthinfo/global_burden_disease/projections/en/.

Přílohy: Příloha č. 1: Hodnotící nástroj MAStARI Příloha č. 2: Data extraction instruments MAStARI

209

210

211

212

213

Závěr Učebnice, kterou jste právě prostudovali, je úvodem do problematiky metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese. Teoretická základna každého vědního oboru se utváří a rozšiřuje výzkumem, který znamená hledání poznatků, odhalování dosud neznámých souvislostí a příčin. Výzkum v ošetřovatelství přispívá k rozvoji teorie a vědecké základny informací o ošetřovatelství. Text seznámil čtenáře se základními pojmy a termíny užívanými v metodologii vědy. Učebnice rozvíjí vědomosti týkající se metodologie a je návodem k realizaci vybraných metod výzkumu a to kvalitativního, kvantitativního, smíšeného a sekundárního. Upozorňuje na etické stránky realizace výzkumu a nabádá k opatrnosti při formulaci výzkumných závěrů. Text rovněž seznámil s možnostmi statistického zpracování výsledků výzkumů. Kapitola Metodologická východiska, typy výzkumů a etické zásady výzkumné práce v nelékařských zdravotnických oborech vysvětlila podstatu metodologického myšlení před zahájením vědecké a výzkumné práce a význam vědeckých pojmů a terminologie vědeckých oborů. Seznámila s obecnými metodami výzkumné práce v nelékařských zdravotnických oborech, objasnila odlišnost vědeckých a výzkumných postupů ve vztahu k výzkumnému paradigmatu a objasnila etické principy v oblasti publikování výzkumných výsledků a v oblasti výzkumu s lidskými účastníky. Je zde zdůrazněna nutnost vytvoření informovaného souhlasu a schválení navrženého výzkumného procesu etickou komisí. Tato kapitola rovněž naučila čtenáře rozlišit typy biomedicínských, populačních výzkumů a výzkumů ve zdravotnickém managementu. V kapitole byly vybrány ty informace, které jsou nezbytné pro provedení výzkumu v oblasti nelékařských zdravotnických oborů. Druhá kapitola seznámila s kvantitativním výzkumem, popsala průřezový kvantitativní výzkum, naučila čtenáře formulovat výzkumnou otázku, cíl, sestavit nulovou a alternativní hypotézu. Kapitola popsala jednotlivé fáze výzkumu včetně způsobu jejich realizace. Kvantitativní výzkum zachycuje realitu pomocí měřitelných proměnných. Jeho cílem je mimo jiné nalézt vzájemné vztahy mezi těmito proměnnými. Kapitola dále seznámila čtenáře se základy statistického zpracování dat a umožnila mu aplikovat vybrané statistické metody zpracování výsledků. Ukázka aplikace kvantitativního výzkumu je příkladem aplikace získaných dovedností při realizaci kvantitativního výzkumu ve zdravotnictví.

214

Kapitola Metodologie kvalitativního výzkumu poskytla čtenáři základní informace o kvalitativním výzkumu a metodice jeho realizace a uvedla jej do kvalitativní analýzy dat s využitím metody zakotvené teorie. Jediná obecně uznávaná definice kvalitativního výzkumu neexistuje. Předmětem kvalitativního výzkumu je studium každodenního života lidí v jejich přirozených podmínkách, proto se sleduje výzkumný problém z perspektivy aktéra, v jeho životním kontextu a v jeho vlastní interpretaci. V následující kapitole je demonstrována metoda zakotvené teorie na praktické ukázce, která je využitelná při tvorbě designu kvalitativního výzkumu. V kapitole Metodologie smíšeného výzkumu byl vysvětlen pojem smíšený výzkum, byly představeny základní rozdíly kvantitativního a kvalitativního výzkumu a typologie výzkumných designů smíšeného výzkumu. Kapitola pojednává o smíšeném výzkumu jako o poměrně novém komplexním způsobu uchopení zkoumané problematiky. Smíšený výzkum kombinuje kvantitativní a kvalitativní přístupy, popřípadě ve více fázích výzkumu kombinuje více metod v rámci jednoho výzkumného přístupu. Ukázka odlišných přístupů smíšeného výzkumu umožnila čtenáři seznámit se více možnostmi realizace smíšeného výzkumu. Kapitola pojednává i o metodě triangulace jako kombinování metod ve studiích zaměřujících se na jeden fenomén, který tato metoda umožní hlouběji prozkoumat a pochopit. Aplikace smíšeného výzkumu byla demonstrována na ukázce Dostupnost zdravotnické péče v okrese Olomouc. Cílem další kapitoly bylo popsat, co je to sekundární výzkum a jaká jsou jeho specifika. Tato kapitola definovala PICO a jeho části a rovněž čtěnáři vysvětlila, co je to review otázka a jaké jsou části protokolu systematického review a samotného systematického review. Sekundární výzkum je synonymem systematickému review neboli syntéze vědeckých důkazů. Jedná se o systematické review z primárních výzkumů, která se zpracovává rigorózními metodologickými postupy a představuje tak nejvyšší úroveň dostupného vědeckého důkazů, který může pomoci klinickým pracovníkům při rozhodování v praxi nebo pomoci implementaci vědeckých důkazů do praxe. Kapitola je uceleným průvodcem, který čtenáři umožnil zorientovat se ve složité problematice tvorby systematického review. Poslední kapitola byla praktickou ukázkou protokolu systematického review. Po prostudování učebnice by měl být čtenář schopen najít a zhodnotit nejvhodnější metodu zkoumání zvolené problematiky. Měl by být schopen definovat kvantitativní, kvalitativní, smíšený a sekundární výzkum. Ukázky aplikace uve-

215

dených metod jsou příkladem, který může čtenáře inspirovat k tvorbě vlastního designu výzkumu.

Šárka Vévodová Za kolektiv autorů přejeme čtenářům, aby učebnice byla přínosem v rozvoji vědeckých kompetencí všem nelékařským zdravotnickým pracovníkům a umožnila jim tak zkvalitnit výzkum ve zdravotnictví a jeho výstupy.

Vévodová Šárka & Ivanová Kateřina a kolektiv

Právní gramotnost v medicíně Výkonná redaktorka Mgr. Šárka Vévodová, Ph.D.

Vydala Univerzita Palackého v Olomouci Křížkovského 8, 771 47 Olomouc www.vydavatelstvi.upol.cz www.e-shop.upol.cz [email protected]

Olomouc 2015 ISBN 978-80-244-4770-4 VUP 2014/1024 NEPRODEJNÁ PUBLIKACE

Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese. Vévodová Šárka & Ivanová Kateřina a kolektiv

Recommend Documents