Interpretive description: A flexible qualitative methodology for medical education research
Julie Thompson Burdine Sally Thorne Gurjit Sandhu
First published: 23 September 2020 https://doi.org/10.1111/medu.14380
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/medu.14380?af=R
定性的研究アプローチは、定量的方法論では対応できない関連する疑問に答えるために、ますます医学教育研究に統合されるようになってきている。しかし、研究者たちは、伝統的な質的方法論的アプローチが、その目的が医学教育の調査領域とは明らかに異なる分野の基礎と目的を反映していることを発見した(Thorne, 2016, Interpretive description. New York, NY: Routledge)。看護学の中で広く使われている質的研究手法である解釈的記述（ID）は、医学教育研究の中で質的データを分析するためのアクセスしやすく、理論的に柔軟なアプローチを提供している。解釈的記述（ID）は、実践的な成果を生み出しながら複雑な経験的な質問にも対応できるため、医学教育研究に適した方法論的な代替手段である。IDは、以前の確立された質的アプローチが提供する方法論的整合性を犠牲にすることなく、教育経験をめぐる知識の発展を可能にします
この方法論は、健康や病気の経験に関する質問に全体的、解釈的、関係性の観点から確実に答えるために、形式的に確立された質的伝統の限界に対処するために特別に開発された。ID のユニークな前提は、人間の経験が心理社会的現象と生物学的現象の間の複雑な相互作用によって構成されているという理解に対応していることである 。重要なことは、このアプローチは、様々な文脈、概念、分析的枠組みを導入しても再評価が可能であるという点で、非分類的であるということである。IDは、研究対象となる集団の認識と経験に基づいた包括的なエビデンスに基づく知識の開発を促進し、深い理解を深め、臨床実践を前進させる知識を生み出すための信頼性の高い透明性の高いプロセスを表している。
ID の方法論は、研究質問と選択した技術との関係、その認識論の性質と範囲、そして結果として得られる知識の限界を明確に理解した上で 行われなければならない。
・ 解釈的記述の適用を説明するための要約例
タイトル ：診断期間中の有益なコミュニケーション：患者の嗜好の解釈的記述
背景： 入手可能な研究のレビューは、患者のニーズや目標の多様で変化する性質が、エビデンスに基づいた最良のコミュニケーションガイドラインを作成するという問題にもたらす課題を明らかにしている。
研究の目的： 研究者は、診断期間中の認知的、社会的、感情的な状態をサポートする上で最も有用であると思われるコミュニケーションについて、どのような要素が説明しているのかについて患者の説明を記録することで、この複雑な課題を伝える知識に貢献しようとした。
サンプルの選択： 利便性/不幸のサンプリングデータ収集と分析 研究参加者は個別に面接を受けた。最初の面接の後、その後の面接は18ヵ月間、2ヵ月に1度、対面または電話で実施された。
IDの適用 ：IDアプローチは、包括的でエビデンスに基づいたがんコミュニケーションの開発が、がんケア消費者の認識によって適切に情報を得られるようにするために、コミュニケーションの出会いに関連した患者の主観的な経験を記録するために使用される。
コーディングと組織化： インタビューは、進行中のデータ分析から生じる発展的な概念化によって導かれ、新たな分析テーマの精緻化と、アカウント内およびアカウント間での帰納的解釈の明確化を可能にしています。
一定の比較分析： この手法により、研究者は診断期間などの個別の出来事に対する患者の認識を時間の経過とともに再検討することができ、その後の経験、考察、解釈の文脈の中で、患者の認識がどのように変化したり、進化したりしているのかを知ることができるようになった。
厳格さ： 振り返りと監査の証拠
分析的枠組みを構築するために使用される主な情報源は、研究者の経験的知識、既存の理論と研究、試験的または探索的研究、思考実験の4つである。
経験的知識の分析的枠組みは、教育実践の批判、評価の方法、学習成果の解釈など、医学教育の探究を支援することができる。研究者の経験はバイアスとみなされ、デザインから排除されるものとされてきたが、ID では研究者は研究の貴重な道具である。研究者の技術的な知識、研究背景、個人的な経験は、洞察の主要な源泉である。自分の洞察を既成のモデルに当てはめようとすると、議論が歪んでしまい、現象をフレーミングする新しい方法を明らかにすることが困難になる可能性がある。
パイロット研究は、教育の革新性を検証し、問題解決を検証し、教育的介入とそのプログラム的な意味合いを探るために実施することができる。パイロット研究は、時間と労力をかける価値があり、特に、潜在的な研究対象者が持っている概念を明らかにするのに役立つのであれば、それだけの価値がある。
思考実験は、理論と経験に基づいて、研究デザインで生じる「もしも」の疑問に答えるためのものである。思考実験は、結果を予測するという意味ではなく、研究者が現在の世界での研究の実現可能性を記述するために研究者を最適な位置に置く投機的思考を行うために、新しい教育セッションやカリキュラムのアイデアの研究を戦略的に位置づけるための様々なオプションを調整するのに役立つかもしれない。
医学教育におけるID法の利点は、研究者が母集団の主観的な現実をよりよく理解できるようになることである。慎重に選択されたサンプリング技術を用いれば、比較的少数の参加者から研究の質問に答えるのに十分な詳細なデータが得られるかもしれない。情報量の多いデータ収集に有益なサンプリング戦略には、重要情報提供者、基準、強度、層化された目的別標本、クリティカルケースなどがある。
IDでは、データ収集と分析は同時に行われ、それぞれが反復プロセスの中で他方に情報を提供する。質的研究でデータを収集するためによく用いられる手法は、個人面接、フォーカスグループ、観察である。ソーシャルメディア資源を統合するための方法論には、コード化されテーマ別に分析された歴史的データを使用する観察モデル、研究者がユー ザーと関わり伝統的に分析されている情報を収集する対話型モデル、歴史的データや対話型データを質的パターンを 識別できるオンラインツールで分析する分析モデルなどがある 。
IDでは、コーディングは「ボトムアップ」で行われ、既存の理論を用いてデータに適用可能なコードを特定するのではなく、研究者がデータからコードを生成することを意味します。1 行ごとの詳細なコーディングは避けられ、大まかな質問をすることになる。
コーディングによってデータ内のつながりを作ることができるようになると、分析は、最初の理論的な足場からの選択肢の検討を含めて、解釈へと進む。分析と解釈が深まるにつれて、データからより複雑なイメージが構築されていきます。テーマは研究者がデータセットの説明を作成するのを支援するための実用的なツールとなる。
定数比較分析は、質的データを分類し比較するために用いられる帰納的プロセスである。根拠のある理論のための知識を生成するために開発されたが、IDは一定の比較分析の原則を利用して、所見の検証と位置を補強し、統合され、一貫性があり、もっともらしい、データに近い分析からの解釈をサポートしている。
一定の比較分析には、次の6つの方法論的ステップが含まれます：データへのはめ込み、最初のテーマ別テンプレートの開発、テンプレートに基づいたデータの整理、データの凝縮と反映、類似の参加者カテゴリー内のデータの比較と対照、および異なる参加者カテゴリーとのデータの比較と対照。
収集された情報に基づいて、研究者は次のインタビューのためにインタビューガイドを修正する必要があるかどうかを評価しなければなりません。分析プロセスは、参加者の解釈に直接関わる主要なテーマを特定することから始まります。 分析の過程では、さまざまな可能性が生まれる可能性があり、研究者は全体を統合し、研究の問題に取り組むのに最適なものを選ばなければならない。
厳密さを確立するためには、研究方法論は、分析の枠組み、サンプルの選択、データソース、データ分析に関する健全な原則に従わなければならない。
ID研究では、内省が鍵となります。研究者は、日記をつける、同僚とのオープンな対話を維持する、研究プロセスを内省するなど、多くの方法で内省を実践することができ、研究者が自分の価値観、意見、経験が研究のプロセスや結果にどのように影響を与えているかを認識するのに役立ちます。
研究者が独立した精査を利用する一つの方法は、結果が現象の専門家の理解とどの程度一致しているか、あるいは拡大しているかを検討することである。これは、参加者からの情報が従来の知識や先行研究からの知見と矛盾している可能性があり、知識の統合にはそのような緊張感の理解が必要となる場合に特に有用である。研究者は分析プロセスの監査証跡を作成することが推奨される。これは、生データを最終的な解釈に変換する際に行われたステップと決定の記録です。
ID は、個人の主観的な経験を捉えながら、研究対象となる現象の中のより広範なパターンからの教訓を引き出すという点で、医学教育研究者のニーズを満たしている
ID研究の実施において、研究者は、適切な理論展開を確実にするために、方法論的な一貫性、サンプリングの充足性、およびサンプリング、データ収集、分析の間の動的な関係の構築を保証しなければならない。そのため、ID研究の完全性は、何を含めるか、何を除外するか、何に気付き、何を無視するかを選択するなど、研究者の決定を適切に説明できるかどうかにかかっている。また、質の高さは、研究結果がどの程度まで適用可能であり、妥当性があり、意図された対象者に関連性があると 思われるかにも左右される 。
