ここに、訪問負担についての臨床試験参加者調査のための最高の質問のいくつかと、それらを作成して豊かで誠実なフィードバックを得るためのヒントがあります。数秒で訪問負担に関する臨床試験参加者調査を作成したい場合は、Specificを使用して、AIに特化したプロンプトとスマートなフォローアップに基づくものを生成できます。
訪問負担に関する臨床試験参加者調査に最適なオープンエンドの質問
オープンエンドの質問は、表面的な情報を超えて参加者が実際のストーリーやコンテキストを共有できるようにします。感情的な負担の理解や参加者が試験訪問中に直面する予期しない課題を発見するなど、単純な統計以上のものが欲しいときに最適です。研究によれば、参加者は訪問関連のストレスや物流上の障害のためにしばしば研究を中止します。実際、離脱者の38%はストレスの多い訪問が主な理由で臨床試験を中断しており、適切な質問で深掘りする必要性を強調しています。 [1]
最近の臨床試験訪問に関する体験を教えてください。どのような課題に直面しましたか？
試験訪問のための移動要件が日常生活や予定にどのような影響を与えますか？
クリニック訪問のどの側面が、個人的に最もストレスや不便を感じますか？
訪問の参加を困難にする特定の要因（交通、駐車、仕事からの時間など）はありますか？
訪問負担のために臨床試験の中止を考えたことがありますか？もしそうなら、何がその決定に最も近づけたのでしょうか？
訪問プロセスをあなたにとってより簡単または負担が少ないものにするにはどうすればよいですか？
訪問の長さや頻度が参加を続ける意欲にどのように影響しますか？
訪問の物流を管理する際に試験スタッフからの支援を感じますか？なぜまたはなぜそうではないのですか？
参加者のようなあなたにとっての研究訪問の手間を減らすための提案はありますか？
訪問のスケジュールや旅行に関連する他人が見過ごしがちな予期しない課題について教えてください。
このようなオープンエンドの質問は、課題の背後にある「なぜ」を明らかにし、行動につながる変化を刺激することができ、参加者からの豊富で制限のない詳細を提供します。
訪問負担に関する臨床試験参加者調査に最適なシングルセレクト選択肢質問
シングルセレクト選択肢質問は、経験を数量化し、トレンドを比較したり、参加者が段落長のフィードバックに時間をかけられない場合の回答を容易にするために最適です。また、会話を始めやすくし、参加者を詳細なフォローアップ質問に準備させるための素晴らしいアイスブレーカーです。時には、空白のテキストボックスを処理するよりも選択肢を選ぶ方がよりアクセスしやすくなります。定量的な質問は、研究者がどれだけの時間をかけて移動しているのか、あるいはどのプロセスが最も障害になるのかというようなパターンを特定するのに役立ちます。例えば、33%の臨床試験患者が最大1時間の移動時間を報告し、22%がそれ以上の時間をかけて移動していると知っています。これらのデータは、簡単な回答リストで簡単に収集できます。 [1]
質問: 臨床試験サイトへの移動には通常どれくらいの時間がかかりますか？
30分未満
30分から1時間
1時間以上
その他
質問: 訪問プロセスのどの部分が最も負担だと感じますか？
サイトへの移動
クリニックでの時間
訪問のスケジュールまたは再スケジュール
書類作業とチェックイン
質問: 研究訪問のためにスケジュールを変更することがどれくらいありますか？
決してない
まれに
時々
しばしば
「なぜ？」とフォローアップするタイミング「クリニックでの時間」を主な障害として選んだ場合は、「なぜこの部分が難しいのですか？」と尋ねる絶好の機会です。フォローアップは、根本的な原因を掘り下げます—例えば、不快な待合室や予測不可能な遅延です。
「その他」選択肢を追加するタイミングと理由「その他」オプションは、リストでカバーされていないユニークな負担を参加者に指摘させることができます—例えば、「子供の世話」や「サイトのアクセス性」など。 「その他」の後のフォローアップ質問は、固定の選択肢からは得られない驚くべき洞察をもたらします。
訪問負担に関する臨床試験参加者調査のためのNPS
NPS（ネットプロモータースコア）は、参加者に臨床試験の体験を他の人に勧める可能性を尋ねることで、訪問プロセス全体の満足度を測る強力な指標です。特に訪問負担においてはネガティブな体験が離脱や口コミへの悪影響を引き起こすため、重要です。特定の訪問負担質問とNPSを組み合わせることで、「何が」と「どれだけ悪い」の両方を捉えることができます。このトピックのNPS調査を開始したいですか？Specificの自動NPSビルダーを試して、その効果を確認してください。
サンプルNPS質問:
0から10のスケールで、（すべての訪問要件を考慮して）この臨床試験への参加を友人や同僚に勧める可能性はどのくらいですか？
この単一の質問—「あなたのスコアの主な理由は何ですか？」というフォローアップが続くことで、参加者の感情を訪問関連の負担に直接結びつけます。
フォローアップ質問の力
実感のある調査回答を求めるなら、自動フォローアップ質問がゲームチェンジャーです。単純な回答ではなく、ライブインタビューのように重層的なストーリーや詳細なコンテキストを得ることができます。私たちは、Specificに自動フォローアップ機能を組み込んで、調査がまるで思慮深い研究者のようにリアルタイムで反応できるようにしました。
参加者:「訪問が長すぎる。」
AIフォローアップ:「具体的に何が訪問を長く感じさせるのか教えていただけますか？待ち時間、手続き自体、またはその他のことですか？」
フォローアップなしでは推測だけが残ります。しかし、一回の適切な探究的質問で全体のストーリーが解き明かされます。
フォローアップをいくつ聞くべきか？ 通常、2-3回の適切なフォローアップで十分に明確にし、深く掘り下げることができます。それ以上だと参加者が疲れるリスクがあるので、回答が明確になった時点で先に進むことを許可するのが賢明です。Specificでは、この振る舞いを無縫補でコントロールできます。
これは対話的調査です—参加者は、単にボックスを埋めるのではなく、自分を本当に理解しようとする人物と話していると感じます。対話的調査は、より本物のフィードバックを生み出します。
AI調査応答分析—たとえ多くの自由形式の応答や微妙なフィードバックがあっても、結果の分析は簡単です。AIはすべての返信をクリック一つで読み、要約し、テーマ化することができます—クリニカルトライアル調査のためのAI分析完全ガイドをご覧ください。
このような自動フォローアップは、完全に新しい調査の実施方法です—調査を生成して、参加者の負担をどれだけ深く理解できるかを発見してください。
ChatGPT（または任意のGPT）に、訪問負担に関する臨床試験参加者調査の質問を作らせる方法
新しいアイディアや新しい角度を求めるのであれば、ChatGPT（またはあらゆる高度なGPT）に促すことは、一人でブレインストーミングするよりも迅速で生成的なことが多いです。シンプルに始めてみましょう:
訪問負担に関する臨床試験参加者調査のための10個のオープンエンド質問を提案してください。
より賢い結果が欲しいですか？プロジェクト、対象者、目標、または参加者が持ちうる一般的な問題を説明してください。これはより豊かな例です:
私は臨床試験参加者がサイト訪問に参加する際の難点をより理解するための調査をデザインしています。参加者は年齢が異なり、都市部と農村部の両方に住んでいます。試験では毎月のサイト訪問が行われ、時間がかかる手続きが含まれています。彼らを最も苦しめること、それに対する改善策について意見を引き出すための10個のオープンエンド質問を提案してください。
次に、AIに整理を手伝わせましょう:
質問を見てカテゴリー分けしてください。カテゴリーとその下の質問を出力してください。
そして、選ばれた分野をより深く探ります:
「移動の物流」や「クリニック体験」といったカテゴリの質問を10個生成してください。
この反復的アプローチによって、包括的で調整された調査コンテンツが得られ、チームが開始前に確認し適応させることができます。
対話的な調査とは何ですか？
従来の調査は静的な質問をして、回答者がリストから選んだり短い回答を書かせたりします。しかし、SpecificのようなAIを活用した対話的な調査はそれだけにとどまりません：聞き取り、フォローアップをして、会話に応じてダイナミックに適応します。その結果、回答は豊富になり、参加者の体験はより魅力的で自然なものになります。
手動調査 | AI生成対話型調査 |
|---|---|
すべての回答者に同じ静的質問リスト | フォローアップ質問でダイナミックに適応 |
冷たくまたは非人間的に感じることがある | 人間的で、共感的、そして対話的に感じる |
作成と更新に時間がかかる | Specificのようなプロンプトベースの生成器を用いた生成、反復、編集が容易 |
オープンテキストフィードバックのスケールでの分析が困難 | 自動化されたAI駆動分析で瞬時に洞察を抽出 |
なぜAIを臨床試験参加者調査に使用するのか？AIは、複雑な回答者の旅を迅速に生成しパーソナライズし、参加者体験の微妙な違いを明らかにし、研究—フィードバックループ全体を迅速かつ行{