ここでは、参加の障壁について臨床試験参加者のアンケートで尋ねるべき最高の質問と、それらを作成する方法に関するヒントを紹介します。特定のサービスを使って数秒でカスタマイズされた会話型アンケートを生成することができます。
参加者の障壁を明らかにするための最良のオープンエンド質問
オープンエンドの質問は、参加者が本当の考え、感情、体験を表現する際に不可欠です。選択式の質問では見つけられない微細な障壁を明らかにするために最適です。以下は、参加の障壁に関する臨床試験参加者向けのオープンエンド質問トップ10です：
この臨床試験に参加することを決める前に最大の懸念は何でしたか？
試験中に直面し、やめることを考えた困難について説明してください。
参加に自信を持てるようにしたいと思った情報は何ですか？
参加が難しいと感じた物流的な障壁（交通手段やスケジュールなど）はありましたか？説明してください。
参加する意思決定に友人、家族、あるいはコミュニティがどのように影響しましたか？
試験中に文化的または言語的な障壁を経験または目撃しましたか？詳細を教えてください。
研究チームが将来的にあなたのような人々がより参加しやすくするためにできることは何ですか？
試験で十分に表現されていると感じましたか？そうでなければ何が欠けていましたか？
体験を改善するために特定のサポートやリソースはどのようなものが欲しかったですか？
参加者として直面した障害について何か他にシェアしたいことはありますか？
オープンエンドのフィードバックは、ユニークまたは予期しない問題を表面化させるのに役立ちます。これは、なぜ臨床試験の離脱率が最大30％に達するのかを理解するために特に重要です[1]。
障壁を定量化するための最高のシングルセレクト選択式質問
シングルセレクト選択式質問は、特定の障壁の有病率を測るのに最適です。また、素早く一般的な課題を共有したいときに会話を始めるのにも便利です。グループ間で結果を比較するのも簡単ですし、フォローアップ調査のためのトレンドを素早く特定することもできます。
質問:この臨床試験に参加しないと考えた主な理由は何でしたか？
試験について十分に知らなかった
副作用やリスクが心配だった
時間がない、またはスケジュールが不便だった
家庭や仕事の都合
交通手段や場所の問題
その他
質問:試験の参加者グループ（性別、人種、または背景面で）によって十分に表現されていると感じましたか？
はい
いいえ
わからない
質問:参加前に提供された臨床試験の情報をどれほど理解しやすかったですか？
非常に理解しやすかった
やや理解しやすかった
やや難しかった
非常に難しかった
「なぜ？」フォローアップする時 重要な障壁や最も肯定的な回答以外の選択肢を選んだ場合、その文脈をより良く理解するために「なぜ？」と尋ねます。たとえば、「交通手段や場所の問題」を選んだ回答者には、「交通の問題について教えてください。」といったフォローアップでさらに深堀りし、実行可能な洞察を得ることができます。
「その他」選択肢を追加する理由とタイミング 「その他」を含めることで、調査作成者が予期しなかった経験を参加者が共有できるようになります。このフォローアップでは、たとえば少数派として表現されていないと感じるようなユニークな障壁を明らかにし、それがなければ表面化しない可能性のあるものに対応する手助けになります。それはまた、試験で報告されている代表性の欠如やジェンダーの不均衡に対処するのに役立ちます[2][3]。
NPSスタイルの質問を含めるべきか？
NPS（顧客推奨度）は、他の人に試験参加をおすすめする可能性を測るシンプルな方法です。臨床試験参加者のアンケートにとても適しており、全体的な満足度をベンチマークし、改良が必要な領域を示します。たとえば、NPSが低い場合は、障壁が大きく広範に渡っていることを示唆しています。臨床試験参加者向けの専用NPSアンケートをここで作成することができます。
NPSの質問はまた、カスタマイズされたフォローアップの出発点としても優れており、（たとえば、「参加をおすすめする可能性をより高めるには何が必要ですか？」のように）プロセス全体で参加を妨げるボトルネックや要点を特定するのに有用です。そして、臨床試験への参加を断念する患者の70%以上が認識不足によるものであるため[1]、NPSのフォローアップはアウトリーチの改善点を特定することができます。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は、参加の障壁に関するアンケートのために不可欠です。動的なAIフォローアップ問題を使用することで（その仕組みの詳細はこちら）、あいまいさがデータノイズになる前にそれをキャッチできます。誰かがあいまいに答えた場合、システムは直ちにより深く掘り下げ、経験豊富なインタビュアーのような挙動をします。
参加者:「混乱していたので、参加しないつもりでした。」
AIフォローアップ:「プロセスについてどの部分が具体的に混乱を招いたのか、詳しく教えてください。医学用語、スケジュール、または他の何かが原因ですか？」
フォローアップをいくつ聞くべきか？一般的には2〜3回のフォローアップで文脈を完全に把握できるので、参加者の回答が明確になり次第、進むスキップさせることができます。これによりアンケートが流れるように進行し、参加者の時間を尊重します。
これにより会話型アンケートが構築されます — 参加者がリアルタイムで回答し、インタビューが自然に進化し、それぞれのインサイトに対し豊かな文脈を捉えます。
AI応答分析 — これらのニュアンスのある長々としたオープンエンドの回答を分析するのは、GPT駆動のツールのおかげで簡単です（参加者フィードバックのためのAIアンケート分析の仕組みをこちらで学ぶことができます）。長くて散らかった回答でも、障壁を統合し、フィードバックをグループ化し、スケールで改善のテーマを見つけることができます。
これらの自動の会話型フォローアップは重大な変化をもたらします。試してみてください—参加者のアンケートを生成し、エンゲージメントとデータの深みの違いを見てください。
参加者の障壁の質問を作るためにGPTをどのようにキューするか
ChatGPTや他のAIを使用してアンケートの質問を考案したい場合、シンプルなプロンプトから始めますが、最良の結果を得るために常にコンテキストを追加してください。例えば：
基本的なプロンプト:
臨床試験参加者の参加障壁に関するオープンエンドの質問を10件提案してください。
オーディエンス、目標、背景の詳細を指定すると、より良い結果が得られます。例えば：
私たちは、最近がん治療薬の試験に参加した成人参加者を対象とした調査チームです。遭遇した障壁（物流、感情、コミュニケーション）を特定することが目標です。これらの障壁に関する詳細な洞察を引き出すためのオープンエンドの質問を10件提案してください。
最初のリストができたら、さらに整理して：
質問を見てカテゴライズしてください。カテゴリーを質問ごとにアウトプットしてください。
次に、カテゴリーごとに深堀りします：
「物流の障壁」、「表現と包括」、「医学情報の理解」というカテゴリーに対して質問を10件生成します。
会話型アンケートとは何か（そしてなぜAIがゲームを変えるのか）？
会話型アンケートは、AIエージェントを使用して参加者と自然でチャットのような方法で対話し、質問を行い、聞き、必要に応じて明確化し、さらに深く掘り下げます。従来のアンケート形式とは異なり、このプロセスは参加者の入力に柔軟に適応します。AIが質問のロジック、トーン、およびフォローアップの分岐を自動的に処理してくれるので、会話するようにニーズを伝えるだけで、アンケートを構築することができます。AIを活用してアンケートを作成する手順をこちらで見ることができます。
手動でのアンケート | AI生成のアンケート |
|---|---|
長い設定時間、手動での編集 | プロンプトからの即時作成 |
会話型体験なし | 自然なチャットのような感触 |
一般的で堅牢な構造 | 各参加者にダイナミックに適応 |
質的データの分析が困難 | 内蔵のAI応答分析 |
なぜ臨床試験参加者のアンケートにAIを使用するのか？ あらゆる障壁を予想して計画することはほとんど不可能です。会話AIアンケートは、参加者のプライベートな状況に合わせて問題を動的に浮き彫りにし、参加者のエンゲージメントを大いに向上させます。例として、障壁を調査するAIアンケートは、曖昧な回答からすぐに珍しい恐れ（または考慮していなかったトレンド）に焦点を当てることができるかもしれません。
Specificはこれに特化しており、クリエイターと参加者双方に最高のユーザーエクスペリエンスを提供し、フィードバックが楽しく、浅いフォームフィールドではなく深い洞察に自然に流れ込むようになります。
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会話型アンケートが臨床試験参加者にとって何が本当に重要かをどのように明らかにするかを実際にご覧ください。迅速かつ柔軟で、簡単に分析するために設計されています。参加への障壁を文脈の中で捉え、根本原因を表面化し、フィードバックから行動へと素早く移行します。