ここでは、研究チームとのコミュニケーションに関する臨床試験参加者調査のための最良の質問と、それらを作成するための重要なヒントをいくつか紹介します。Specificを使用すれば、必要に応じたAIジェネレーターを利用して、このタイプの調査を数秒で構築できます。
研究チームとのコミュニケーションに関する臨床試験参加者調査で尋ねるべき、自由回答形式の最良の質問
自由回答形式の質問は強力です。単純なイエスかノーの答えを超えて、詳細を明らかにし、文脈を提供してくれます。誠実なストーリー、フィルターのないフィードバック、および具体的な改善分野を得たい場合は、常にそれらをお勧めします。
直近の研究チームとのやり取りについて説明してください。うまくいったこと、または改善できたことは何ですか？
研究チームにもっと明確に説明してほしいと思った情報は何ですか？
研究チームの誰かに連絡を取る際に経験した課題を共有できますか？
研究チームがどのようにコミュニケーションを取るかを改善するとしたら、どのようにしますか？
臨床試験中に抱えていたが聞くのをためらった質問や懸念は何ですか？
研究チームのメンバーがプロセスを簡単にしてくれたときのことについて教えてください。
研究中にもっと早く伝えられていればよかったと思ったことは何ですか？
研究チームからの情報や更新をどのように受け取りたいですか？
研究チームとのコミュニケーションによって発生したかもしれない誤解について説明してください。
研究チームとのコミュニケーションについて、将来の試験参加者にどのようなアドバイスをしますか？
このような自由回答形式のプロンプトは、より豊かな回答と文脈を引き出します。これは、臨床試験参加者の調査が41％から70％という非常に高い応答率を達成できる主な理由です。回答者の関与が深まることで、考え抜かれた会話形式の質問をする際に、より多くの行動可能な洞察を集めることができます。
研究チームとのコミュニケーションに関する臨床試験参加者のための単一選択の多項選択質問の最良例
単一選択の多項選択質問は、経験を定量化したり、参加者が迅速に回答するのを容易にしたりする必要があるときに最適です。これは会話を始めるための優れたイントロです。時には、短い一覧から選ぶことで参加者が考えを整理したり、最初の調査を圧倒的と感じなくしたりします。
質問: 研究チームからの全体的なコミュニケーションにどの程度満足していますか？
非常に満足
満足
普通
不満足
非常に不満
質問: 研究チームとのコミュニケーションの主な方法は何でしたか？
メール
電話
対面
オンラインポータル
その他
質問: 試験における役割と責任についてどのくらい頻繁に十分な情報を得ていると感じましたか？
常に
ほとんどの場合
時々
まれに
全くない
「なぜ？」をフォローアップとしていつ尋ねるべきか フォローアップとして「なぜ」を尋ねるのは、特定の選択の背後にある根本原因や理由を明らかにしたいときに最も有益です。たとえば、誰かが「不満足」を選択した場合、直ちに「どの点がコミュニケーションに対して不満だったのか教えてください」と聞くことで、より豊かなフィードバックを引き出し、会話を行動可能な改善分野に向けることができます。
「その他」の選択肢を何時、何故加えるべきか？ 人々を閉じ込めたり、予想外の経路や体験を見逃したりしないようにしたいとき、「その他」を加えることが重要です。常に「その他」をフォローアップしてください。たとえば、誰かがコミュニケーションチャネルとして「その他」を選択した場合、「どの方法を使用したかを指定してください」とフォローアップします。これにより、あなたのレーダーにない洞察が明らかになり、調査が参加者の現実に適応することを保証します。
戦略的な質問タイプのミックスを使用することを忘れないでください。また、フォローアップ戦略（たとえば、自動的な追跡質問）を利用することで、参加率と収集するデータの深さがさらに向上します。[3][4]
研究チームとのコミュニケーションに関する臨床試験参加者のためのネット・プロモーター・スコア（NPS）質問
ネット・プロモーター・スコア（NPS）は、回答者に、ここでの研究チームとのコミュニケーションを推薦する可能性を0から10までのスケールで評価するかどうかを尋ねる、標準化された指標です。臨床試験参加者のコミュニケーションに関する調査にとって適切です。これは、時間をかけて感情を追跡するための単純で、比較可能な指標を生成し、コホートや試験参加者の満足度を追跡するために研究環境で広く使用されています。既製のNPS調査を試してみますか？生成してみましょう。
フォローアップ質問の力
優れた調査は初期回答だけにとどまりません。SpecificのAIフォローアップ質問機能のように、その場で文脈を考慮したフォローアップを通じて、曖昧さを解消し、行動可能な詳細を探り、各参加者が真に聞かれていると感じることを確実にします。フォローアップを自動化することで、メールやスケジュールでの確認と比較して多くの時間を節約でき、1つのシームレスなセッションで複雑なフィードバックを集めることができます。
参加者:「時々、返信を待たなければなりませんでした。」
AIフォローアップ:「どのくらいの時間待たされたか、またそれがあなたの経験に与えた影響について詳しく教えてください。」
このアプローチはデータの明確性と質を向上させます。調査の回答率は参加者が積極的に関与している場合に向上します。複数のフォローアップ方法を組み合わせることで、70％以上の回答率向上が示されています。[4]対照的に、静的な初期質問のみに頼ると、解釈に時間を要し、再訪が必要になる曖昧な反応が多くなります。
フォローアップはいくつ聞くべきか？ 一般的には、ターゲットを絞ったフォローアップ質問を2〜3つ聞くことで、完全な文脈を把握しつつ、簡潔さを保つことができます。Specificを利用することで制限を設定し、十分な洞察が得られたら次のトピックに移行するように会話を促進できます。これにより使いやすくなります。
これが会話形式の調査になる理由—調査は冷たいフォームを記入しているのではなく、注意深い研究者と会話しているように感じられ、正直で豊かなフィードバックを促します。
調査結果のAI分析。 自由回答やフォローアップ質問によって生成される定性的データにもかかわらず、回答の分析は今や容易です。AI駆動のツール（Specificの分析機能のような）を使用することで非構造化の回答を理解し、トレンドを特定し、フィードバックを要約し、改善点をハイライトします。数百のストーリーを収集しても、AIの要約機能が混乱を明瞭に変えます。
会話形式の、自動プロービングの新しい波がどのように機能するかを理解する最良の方法は、自分で調査を生成し、それと対話することです。どれだけ迅速に深掘りできるか、回答者にはどれだけ自然に感じられるかを体験してください。
ChatGPTや他のGPTに強力な調査質問を生成させるためのプロンプト
ChatGPT（またはどんな先進的な言語モデルでも）を使用して質問を考案する際には、明確なプロンプトを提供することが重要です。目標、対象者、文脈から始めると最良の結果が得られます。
簡単なスタートとして次を使用してください:
臨床試験参加者を対象とした調査で、研究チームとのコミュニケーションに関する自由回答形式の質問を10個提案してください。
文脈に関連する文を数行加えると、より具体的で役立つアイデアを得ることができます。例えば:
私たちは臨床試験に参加している成人を対象としたフィードバック調査を設計しています。私たちの主な目標は、スケジュール、リスク、更新情報、参加者の健康状態に関する研究チームのコミュニケーションを改善することです。率直で詳細な回答を促す、自由回答形式の質問を10個提案してください。
質問を取得した後、カテゴリを求めます:
質問を見て、それらをカテゴリー分けしてください。カテゴリーを結果とし、質問をその下にリストしてください。
その後、あなたに最も関連するカテゴリに基づいて、有効な回答をAIに依頼してください:
"更新の明確さ"と"研究チームの応答性"カテゴリのために10の質問を生成してください。
この方法により、調査の内容がさらに洗練されます—これはボトムラインで、SpecificのAI調査生成ツールが高速な結果を得るためのプロンプトエンジニアリング専門家設計の方法と一致します。
会話形式の調査とは？（そしてなぜAI調査生成がすべてを変えるのか？）
会話形式の調査は対話のために作られた現代の調査です—単に質問をして、静的な回答を待つのではなく、リアルタイムのプロービングを利用して、賢いインタビュアーとの会話のように感じられる完全なストーリーを得ます。
実際には、会話形式の調査は伝統的なフォームと異なる点をいくつか列挙します:
手動調査作成 | AI生成の会話形式調査 |
|---|---|
すべての質問とロジックを自分で作成 | 目的を述べ、AIにより完全な調査を瞬時に生成 |
一貫性のある、万人向けの質問 | 自動生成された文脈に敏感なフォローアップを伴った動的な質問 |
参加者にはしばしば非個人的に感じられる | 実際の会話のように感じられる—高い関与と正直さ |
自由回答の分析に手動作業が必要 | AI内蔵の分析、要約、およびトレンド検出 |
時間を要し、多くの場合静的 | 機敏—適応が容易、立ち上げが早く、作成者と回答者の両方にとって手間いらず |
結果として、より良いデータとより幸せな回答者—特に、すべての視点が重要であり文脈がすべてである臨床試験のように微妙な設定においては、これは非常に貴重です。ステップバイステップガイドが必要な場合は、研究チームとのコミュニケーションに関する臨床試験参加者の調査を作成するための詳細なチュートリアルを参照してください。
なぜ臨床試験参加者の調査にAIを使用するのか？ 臨床試験は平均を上回る応答率を有し、良好なフォローアップデザインがそれをさらに高めることができます。AI調査ツールはこれらの調査を起草、展開、分析するのを非常に簡単にするだけでなく、最も貴重な資産である回答者の関与とフィードバックの質を最大化するのを助けます。AI調査の例を自分で試してみて、回答者と研究者の体験がどれほど異なるかを確認してください。迅速でプロフェッショナルな会話調査で、Specificはチームと参加者の双方にとって、最高のユーザエクスペリエンスを提供します。
この研究チームとのコミュニケーション調査の例を今すぐご覧ください
会話形式の調査でアクション可能な、文脈に富んだフィードバックを収集し、従来の調査では見逃してしまう洞察を発見しましょう。質問を即座にライブにし、フローを個別化し、本日、臨床試験参加者とのより良いコミュニケーション方法を見つけてください。
