CHƯƠNG 2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.4. XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU
2.4.1. Xử lý và phân tích số liệu định lượng
Số liệu định lượng được nhập vào phần mềm Epi Info7, độc lập bởi 2 nghiên cứu viên. Sử dụng phần mềm R để phân tích số liệu. Các phương pháp phân tích thống kê cơ bản được dùng để phân tích mơ tả, các test thống kê được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa 2 nhĩm trước và sau đào tạo (trước và sau can thiệp). Với các biến định lượng phân bố chuẩn sử dụng t-test để so sánh 2 nhĩm, phân bố khơng chuẩn sử dụng Mann Whitney test. Với các biến định tính sử dụng test Chi bình phương khi giá trị mong đợi >=5 hoặc Fisher's exact test khi giá trị mong đợi <5 để so sánh. Với biến về thái độ và hành vi THAT để cĩ thể so sánh được với các nghiên cứu trên thế giới chúng tơi tiến hành cĩ chuyển từ biến dạng thang likert sang biến nhị phân ("rất khơng đồng ý" và "khơng đồng ý" được chuyển thành "khơng đồng ý"; mức "rất đồng ý" và "đồng ý" được chuyển thành "đồng ý", mức
"trung lập hoặc khơng ý kiến" được chuyển thành giá trị missing).
Mơ hình phân tích hồi quy đa biến được sử dụng xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tuân thủ quy định hoặc hướng dẫn về THAT để từ đĩ tìm ra giải pháp phù hợp nhất. Tất cả các biến phụ thuộc và độc lập đều được xác định thơng qua bộ câu hỏi khảo sát trong phụ lục 01. Tất cả các biến độc lập được xác định trong mơ hình yếu tố dự đốn sử dụng các biện pháp phịng ngừa đảm bảo an tồn khi sử dụng thuốc độc tế bào (mơi trường làm việc an tồn) được đưa vào phân tích. Tồn bộ 21 biến độc lập dựa theo nghiên cứu của tác giả Martha được đưa vào để phân tích. Biến phụ thuộc là "tơi luơn tuân thủ các quy định hoặc hướng dẫn từ các cán
bộ y tế khác để đảm bảo an tồn khi tiếp xúc với thuốc chống ung thư".
Để đảm bảo tính nhất quán nội tại của bộ câu hỏi. Cronbach’s alpha của các nhĩm yếu tố đưa vào phân tích được tính tốn và chấp nhận với Cronbach’s alpha>0,6. Sử dụng kỹ thuật BMA (Bayesian Model Averaging) để mơ tả và phân tích dữ liệu chọn ra mơ hình tối ưu dựa trên nguyên tắc lựa chọn mơ hình cĩ xác suất hậu nghiệm (posterior probability) lớn nhất và giá trị BIC thấp nhất. Một số cơng thức dùng tính tốn các chỉ số được trình bày ở bảng 2.11 [12].
Bảng 2.11. Cơng thức sử dụng để tính tốn các chỉ số
TT Các chỉ số Cách tính
1 Chỉ số về kinh tế
1.1 Mức khấu hao TSCĐ theo từng hạng mức
1.2 Tổng chi phí labo thuốc CUT qua các năm
Khấu hao TSCĐ + Khấu hao SCL + Chi phí nhân cơng + Chi phí vận hành
1.3 Giá trị Thu
1.4 NPV (net present value)
= − + − = n t t r Ct Bt NPV 0 ) 1 ).( ( 1.5 BCR (benefit-cost ratio) = − = − + + n t t n t t r Ct r Bt 0 0 ) 1 .( ) 1 .( 1.6 IRR 2 1 1 1 2 1 ( ) NPV NPV NPV r r r IRR − − + =
1.7 Hiệu suất tiết kiệm (giá trị)
2 Chỉ số về an tồn
2.1 Tỉ lệ câu hỏi dạng cĩ/ khơng
2.2 Tỉ lệ câu hỏi nhiều lựa chọn
2.3 Tỉ lệ câu hỏi theo thang likert
2.4 ĐTB của câu hỏi theo thang likert
2.5 ICC
2.6
Tỉ lệ thiếu hoặc sai thơng tin trên đơn hố trị liệu hoặc pha chế (đánh giá đơn)
2.7
Tỉ lệ thiếu thuốc so với phác đồ/ thuốc khơng thuộc phác đồ (đánh giá đơn)
Các câu hỏi đánh giá về kiến thức THAT của điều dưỡng được đánh giá là đúng cĩ nghĩa là tuân theo hướng dẫn THAT đã được cơng bố. Đáp án đúng của các câu hỏi được trình bày ở phụ lục 09.
2.4.2. Xử lý và phân tích số liệu định tính
Sau mỗi cuộc phỏng vấn sâu, nghiên cứu viên thực hiện phỏng vấn và tác giả luận án bàn bạc và thống nhất kiểm tra tất cả các thơng tin đã được ghi chép. Đặc biệt để đảm bảo nội dung bám sát theo mong muốn của tác giả luận án với tất cả các cuộc phỏng vấn sâu đặc biệt là những cuộc phỏng vấn được thực hiện ban đầu với mỗi nhĩm đối tượng đều được gỡ băng ngay và nghe lại để cùng trao đổi và thống nhất. Tất cả băng được gỡ và sử dụng phần mềm Nvivo 7 hỗ trợ phân tích số liệu.
Sử dụng phương pháp phân tích theo nội dung (qualitative content analysis) theo hướng dẫn của Graneheim & Lundman để phân tích số liệu định tính. Phương pháp này giúp mơ tả và hiểu được những gì người ta trải qua, nghĩ đến, biết đến và làm khi thực hiện pha chế, kê đơn và THAT khi sử dụng thuốc cho người bệnh. Q trình phân tích là q trình kết hợp của sự mơ tả (descriptive level) và giải nghĩa nội dung (interpretive level). Quá trình mơ tả nĩi đến các nội dung cụ thể (manifest content) và mơ tả những gì nhìn thấy ngay được của bản gỡ băng. Quá trình giải thích nội dung là nĩi về nội dung hàm chứa đằng sau bản dịch (latent content) và ý nghĩa sâu xa của nội dung đĩ [39]. Trong thực tế q trình mơ tả và giải thích nội dung rất khĩ phân biệt rõ ràng vì hai quá trình này đều giải nghĩa về hiện tượng. Tuy nhiên khác nhau về mức độ hiểu sâu và khái qt. Trong q trình phân tích, tác giả đã đọc rất kỹ nội dung phân tích ở các mức độ diễn giải khác nhau để hiểu sâu sắc ý nghĩa và sự gắn kết của số liệu. Đầu tiên, tác giả luận án tự nghe băng và đọc tất cả bản gỡ băng để hiểu hết nội dung, ý nghĩa của các cuộc phỏng vấn sâu. Sau đĩ trao đổi trực tiếp với nghiên cứu viên tiến hành phỏng vấn sâu để thống nhất về các cách hiểu. Đơn vị phân tích (meaning units) được chọn là những đoạn phản ánh cùng nội dung theo từng chủ đề phỏng vấn. Rút gọn nội dung phân tích được tiến hành theo hai bước, mơ tả sát thực nội dung gốc và giải nghĩa những ẩn ý đằng sau. Các đơn vị phân tích được đọc và so sánh để tạo thành những nhĩm chủ đề phụ (sub themes). Một vài chủ đề nổi bật trong các cuộc phỏng vấn sâu sẽ được tìm ra bằng cách so sánh và sắp xếp các chủ đề phụ. Cuối cùng tác giả luận án so sánh kết quả giữa các cuộc phỏng vấn sâu giải quyết các câu hỏi nghiên cứu và quyết định chủ đề chính.