Základy metodologie výzkumu pro nelékařské zdravotnické profese

Transkript

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.
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.
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
Metodologická východiska výzkumů v nelékařských zdravotnických oborech
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
Etické zásady výzkumné práce v nelékařských zdravotnických oborech
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
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.
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
Ukázka aplikace kvantitativního
výzkumu
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).
Denzin, N. K., & Lincoln, Y. S. (2005). The sage handbook of qualitative research (3rd ed.).
Thousand Oaks; London; New Delhi: Sage Publications.
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;
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.
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.
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;
118
Miles, M. B., & Huberman, M. A. (1994) Qualitative Data Analysis (2nd ed.). Thousand Oaks;
London; New Delhi: SAGE Publications.
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
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
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
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)
Absolvování
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)
Potřeba eliminace rizika vzniku
KVO
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)
Mechanismy
eliminace
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)
Vyhodnocení
dodržování pravidel „zdravého“
životního stylu
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
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)
Absolvování
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)
Potřeba eliminace rizika vzniku
KVO
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)
Vyhodnocení
dodržování pravidel „zdravého“
životního stylu
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)
z životního stylu
Kouření
Stravování
Pohyb
Odpočinek
ALESPOŇ NĚJAKÁ
PÉČE O VLASTNÍ
ZDRAVÍ
O VLASTNÍ ZDRAVÍ
(OSTATNÍ)
(NEDBALÍ)
vůbec nekouří
kouří denně
výživu
snaží se omezit
množství jídla
přejídá se
často sportuje
sportuje občas
vůbec nesportuje
dopřává si dostatečný odpočinek
si odpočinout
nedopřává si odpočinek
DOSTATEČNÁ PÉČE
O VLASTNÍ ZDRAVÍ
(AKTIVNÍ)
vyvodil pro sebe
důsledky
Potřeba eliminace
rizika KVO
eliminovat rizika
Rodinné zázemí
Pracovní zátěž
odkládá reagovat
zvažuje „pro“
NEPEČUJE
a „proti“
vůbec neovlivňuje
při práci „zápasí“ se
stresem
poddává se stresu
přijetí
kompenzace
vytěsnění
dodržuje pravidla
stylu
situační uplatňování
pravidel „zdravého“
životního stylu
stylu
podpora
péče o zdraví
130
Tabulka 8 – Antonín (Ostatní)
z životního stylu
Kouření
Stravování
Pohyb
Odpočinek
ALESPOŇ NĚJAKÁ
PÉČE O VLASTNÍ
ZDRAVÍ
O VLASTNÍ ZDRAVÍ
(OSTATNÍ)
(NEDBALÍ)
vůbec nekouří
kouří denně
výživu
snaží se omezit
množství jídla
přejídá se
často sportuje
sportuje občas
vůbec nesportuje
si odpočinout
DOSTATEČNÁ PÉČE
O VLASTNÍ ZDRAVÍ
(AKTIVNÍ)
vyvodil pro sebe
důsledky
Potřeba eliminace
rizika KVO
eliminovat rizika
Rodinné zázemí
Pracovní zátěž
odkládá reagovat
zvažuje „pro“
NEPEČUJE
a „proti“
vůbec neovlivňuje
stresem
poddává se stresu
přijetí
kompenzace
vytěsnění
dodržuje pravidla
stylu
životního stylu
stylu
podpora
péče o zdraví
131
Tabulka 9 – Albert (Aktivní)
z životního stylu
Kouření
Stravování
Pohyb
Odpočinek
ALESPOŇ NĚJAKÁ
PÉČE O VLASTNÍ
ZDRAVÍ
O VLASTNÍ ZDRAVÍ
(OSTATNÍ)
(NEDBALÍ)
vůbec nekouří
kouří denně
výživu
snaží se omezit
množství jídla
přejídá se
často sportuje
sportuje občas
vůbec nesportuje
si odpočinout
DOSTATEČNÁ PÉČE
O VLASTNÍ ZDRAVÍ
(AKTIVNÍ)
vyvodil pro sebe
důsledky
Potřeba eliminace
rizika KVO
eliminovat rizika
Rodinné zázemí
Pracovní zátěž
odkládá reagovat
zvažuje „pro“
NEPEČUJE
a „proti“
vůbec neovlivňuje
stresem
poddává se stresu
přijetí
kompenzace
vytěsnění
dodržuje pravidla
stylu
životního stylu
stylu
podpora
péče o zdraví
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.
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
Rigorózní práce obhájena na Filozofické fakultě Univerzity Palackého v Olomouci (Katedra
sociologie a andragogiky) v roce 2008.
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.
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.
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
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.
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
+ 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
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.
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
Ukázka protokolu systematického
review
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

Transkript

Podobné dokumenty

sborník přednášek - České centrum evidence

studijní příručka - urosksoj.army.cz

(2015). Systematická review ve zdravotnictví

KEEP CALM SURVIVE CAMP

stáhnout soubor

Prevence a odstranění poškozování a nedostatku respektu při

stáhnout soubor

(2015). Evidence-Based Health Care

Sociálně kognitivní teorie v činnosti lektorů pracujících se

anotace přijatých projektů soutěže iga 2015

Klugar, M. (2014). Evidence-Based Healthcare, jeho role v českém

stolní_ČÍŇAN_2013_Sestava 1.qxd