41 5.2 Analisi dei dat
5.3.1 Questionario JSE-HPS
Iniziamo analizzando i risultati relativi al questionario JSE-HPS, volto a misurare soggettivamente il livello di empatia degli studenti rispettivamente alle somministrazioni dello stesso prima e dopo il seminario. Il questionario, essendo composto da 20 items, al fine di fornire un’interpretazione grafica dei dati ottenuti meglio interpretabile, gli stessi verranno analizzeremo a gruppi di 5.
I questionari somministrati, sia in fase pre-seminario che post-seminario, sono stati rispettivamente 122 per un totale di 244; di questi, ne sono stati analizzati:
• 112 tra quelli somministrati pre-seminario; 10 scartati perché incompleti;
42
• 110 tra quelli somministrati post-seminario; 10 scartati perché incompleti e 2 non pervenuti.
I dati ottenuti sono stati riportati in tabelle comparative tra i dati raccolti pre-seminario e quelli raccolti post-seminario in modo da avere per ogni affermazione
proposta dal questionario un confronto immediato. Le tabelle riportano, per ogni item i seguenti dati:
• Item: numero dell’affermazione,
• Affermazione: affermazione proposta dal questionario allo studente, • Min: minimo valore ottenuto tra le risposte date
• Max: massimo valore ottenuto tra le risposte date
• Mediana: valore mediano ottenuto tra tutte le risposte date • IQR: range interquartile (range tra 3° quartile e 1° quartile)
Per la rappresentazione grafica dei risultati ottenuti è stata usata la tipologia di grafici box and whiskers.
Sotto ogni tabella saranno riportate le rappresentazioni grafiche dei dati riportati in tabella.
43
Tabella 1: item 1-5 della JSE-HPS
Min Max Mediana IQR Min Max Mediana IQR
1
La comprensione dello stato emotivo dei pazienti e dei loro familiari da parte dei professionisti sanitari non influisce sull'esito delle cure.
1 7 7 1 5 7 7 0
2
I pazienti si sentono meglio quando i professionisti sanitari comprendono i loro stati emotivi.
1 7 7 1 2 7 7 0
3 Per un prefessionista sanitario è difficile vedere le cose da un punto di vista dei pazienti 1 7 4 2 3 7 6 1,75
4
Nella realazionetra professionista sanitario e paziente la comprensione del linguaggio del corpo è tanto importante quanto la comunicazione verbale.
2 7 7 1 1 7 7 0
5
Il senso dell'umorismo del professionista sanitario contribuisce ad un migliore risultato clinico.
1 7 5 2 5 7 6 1
pre-seminario post-seminario Item affermazione
Grafico 1: items 1-5 HSE-HPS pre-seminario
44
Tabella 2: Item 6-10 della HSE-HPS
Min Max Mediana IQR Min Max Mediana IQR
6 Poiché le persone sono diverse, è difficile
vedere le cose dal punto di vista dei pazienti. 1 7 4 3 3 7 5 2
7
Durante il colloquio con i pazientinon è importante prestare attenzione ai loro stati emotivi.
1 7 7 0 4 7 7 0
8
L'attenzione nei confronti delle esperienze personali dei pazienti non influisce sull'esito delle cure.
1 7 6 1 2 7 7 1
9
I professionisti sanitaridovrebbero provare a mettersi nei panni dei pazienti quando si prendono cura di loro.
1 7 6 2 4 7 7 0
10
I pazienti apprezzano la comprensione del loro stato emotivo da parte del professionista sanitario in quanto tale comprensione è terapeutica di per sé
2 7 6 1 5 7 7 1
pre-seminario post-seminario Item affermazione
Grafico 3: Item 6-10 JSE-HPS pre-seminario
45
Tabella 3: Item 11-15 JSE-HPS
Min Max Mediana IQR Min Max Mediana IQR
11
Le malattie possono essere curate solo con trattamenti mirati ; pertanto i legami emotivi tra professionisti sanitari e pazienti non hanno un'influenza negativa sugli esiti delle cure.
1 7 7 1 3 7 7 0
12
Chiedere ai pazienti che cosa stia accadendo nelle loro vite personali non è d'aiuto per la comprensione dei loro problemi di salute.
2 7 7 1 1 7 7 0
13
I professionisti sanitari dovrebbero provare a comprendere che cosa sentono e pensano i loro pazienti prestando attenzione hai loro messaggi non verbali ed al linguaggio del corpo.
1 7 7 0 4 7 7 0
14 Credo che l'emozione non abbia posto nel
trattamento delle malattie. 1 7 7 0 3 7 7 0
15
L'empatia è un'abilità terapeutica senza la quale il successo di un professionista sanitario è limitato
1 7 7 1 4 7 7 1
Item affermazione pre-seminario post-seminario
Grafico 5: Item 11-15 JSE-HPS pre-seminario
46
Tabella 4: Item 16-20 LSE-HPS
Min Max Mediana IQR Min Max Mediana IQR
16
Le malattie possono essere curate solo con trattamenti mirati ; pertanto i legami emotivi tra professionisti sanitari e pazienti non hanno un'influenza negativa sugli esiti delle cure.
1 7 7 1 4 7 7 0
17
Chiedere ai pazienti che cosa stia accadendo nelle loro vite personali non è d'aiuto per la comprensione dei loro problemi di salute.
1 7 6 2 4 7 6 2
18
I professionisti sanitari dovrebbero provare a comprendere che cosa sentono e pensano i loro pazienti prestando attenzione hai loro messaggi non verbali ed al linguaggio del corpo.
1 7 3 2 4 7 6 1
19 Credo che l'emozione non abbia posto nel
trattamento delle malattie. 1 7 6 2 2 7 7 1
20
L'empatia è un'abilità terapeutica senza la quale il successo di un professionista sanitario è limitato
1 7 7 0 4 7 7 0
Item affermazione pre-seminario post-seminario
Grafico 7: Item 16-20 JSE-HPS pre-seminario
47
Per ogni studente è stato calcolato il punteggio complessivo dei pesi Likert scelti per ogni item facendo la somma dei punteggi; abbiamo ottenuto così per ogni studente un valore compreso tra 20 e 140 dove, all’aumentare del valore corrisponde una maggiore abilità empatia.
L’analisi dei risultati ottenuti sono stati riportati in una tabella (vedi tabella 5), e di seguito rappresentati graficamente (vedi grafico 9), che mette a confronto i livelli delle abilità empatiche degli studenti, pre-seminario e post-seminario, indicando, come già espresso per ogni item, il minimo ed il massimo punteggio rilevato, il valore mediano e l’IQR.
Grafico 9: totali JSE-HPS pre-seminario e post-seminario Tabella 5: totali JSE-HPS pre-seminario e post-seminario
Punteggi totali Min Max Mediana IQR
JSE-HPS Pre-seminario
54
134
119
13,25
48
Riportiamo inoltre, la distribuzione di frequenza dei punteggi complessivi del questionario JSE-HPS, raggruppati per cut-off di 10 punti, in modo da confrontare i risultati tra quelli somministrati pre-seminario e quelli somministrati post-seminario
(vedi grafico10).
Grafico 10: Distribuzione di frequenza punteggi complessivi JSE-HPS
Per ogni item del questionario JSE-HPS è stato utilizzato il T test a due code per dati appaiati per determinarne la significatività statistica. Di seguito riportiamo per ogni item, le tabelle esemplificative del calcolo statistico effettuato per ogni item e come ultima riportiamo la tabella relativa alla determinazione del T test a due code per dati appaiati per determinare la significatività statistica dei punteggi complessivi ottenuti da ogni studente relativamente al questionario JSE-HPS.
49
P (T<=t) due code = 5.53x10-6 < 0.05. Statisticamente significativo
P (T<=t) due code = 0.031< 0.05. Statisticamente significativo
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 6,2 6,854545455
Varianza 1,959633028 0,180483736
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,064791253 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -4,779483969
P(T<=t) una coda 2,76299E-06 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 5,52598E-06 t critico due code 1,98196749
Item 1
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 6,509090909 6,772727273
Varianza 0,986155129 0,452460384
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson -0,127355613 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -2,179999482
P(T<=t) una coda 0,015704217 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 0,031408434 t critico due code 1,98196749
50
P (T<=t) due code = 2.14x10-9 < 0.05. Statisticamente significativo
P (T<=t) due code = 0,12 > 0.05. Statisticamente non significativo
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 4,290909091 5,363636364
Varianza 1,969641368 1,132610509
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,04523056 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -6,531556651
P(T<=t) una coda 1,06958E-09 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 2,13916E-09 t critico due code 1,98196749
Item 3
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 6,509090909 6,7
Varianza 0,802668891 0,964220183
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,081341426 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -1,571305827
P(T<=t) una coda 0,059505006 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 0,119010012 t critico due code 1,98196749
51
P (T<=t) due code = 2.34x10-17 < 0.05. Statisticamente significativo
P (T<=t) due code = 8.19x10-07 < 0.05. Statisticamente significativo
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 4,890909091 6,318181818
Varianza 1,859549625 0,347372811
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,009339455 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -10,1109499
P(T<=t) una coda 1,18885E-17 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 2,3777E-17 t critico due code 1,98196749
item 5
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 4,227272727 5,227272727
Varianza 3,168056714 1,259799833
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,102490843 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -5,232057838
P(T<=t) una coda 4,09536E-07 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 8,19073E-07 t critico due code 1,98196749
52
P (T<=t) due code = 0.25 > 0.05. Statisticamente non significativo
P (T<=t) due code = 0.001 < 0.05. Statisticamente significativo
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 6,754545455 6,872727273
Varianza 0,884153461 0,185487907
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson -0,077848633 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -1,164637384
P(T<=t) una coda 0,12335422 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 0,24670844 t critico due code 1,98196749
Item 7
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 6,127272727 6,609090909
Varianza 1,433194329 0,570558799
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson -0,096658345 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -3,423688302
P(T<=t) una coda 0,000435686 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 0,000871372 t critico due code 1,98196749
53
P (T<=t) due code = 7.14x 10-8 > 0.05. Statisticamente significativo
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 5,936363636 6,781818182
Varianza 2,078482068 0,337281068
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,038051787 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -5,781811695
P(T<=t) una coda 3,56912E-08 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 7,13824E-08 t critico due code 1,98196749
Item 9
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 6,181818182 6,690909091
Varianza 0,884070058 0,307256047
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,020803222 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -4,937024978
P(T<=t) una coda 1,43736E-06 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 2,87471E-06 t critico due code 1,98196749
54
P (T<=t) due code = 0.049 < 0.05. Statisticamente significativo
P (T<=t) due code = 0.004 < 0.05. Statisticamente significativo
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 6,318181818 6,754545455
Varianza 1,778565471 0,480483736
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson -0,15292421 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -2,870618662
P(T<=t) una coda 0,00246126 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 0,00492252 t critico due code 1,98196749
Item 11
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 6,154545455 6,609090909
Varianza 1,489658048 0,937531276
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson -0,095910046 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -2,926396479
P(T<=t) una coda 0,002086991 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 0,004173982 t critico due code 1,98196749
55
P (T<=t) due code = 0.06 > 0.05. Statisticamente non significativo
P (T<=t) due code = 0.02 < 0.05. Statisticamente significativo
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 6,672727273 6,854545455
Varianza 0,901084237 0,19883236
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,059900186 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -1,861670959
P(T<=t) una coda 0,032671709 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 0,065343419 t critico due code 1,98196749
Item 13
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 6,481818182 6,772727273
Varianza 1,407923269 0,470809008
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,056854118 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -2,282937638
P(T<=t) una coda 0,012186941 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 0,024373881 t critico due code 1,98196749
56
P (T<=t) due code = 1.97x10-5 < 0.05. Statisticamente significativo
P (T<=t) due code = 8.7x10-5 < 0.05. Statisticamente significativo
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 5,827272727 6,6
Varianza 2,859799833 0,462385321
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,011169448 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -4,463712713
P(T<=t) una coda 9,85847E-06 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 1,97169E-05 t critico due code 1,98196749
Item 15
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 6,272727273 6,754545455
Varianza 1,227689741 0,333694746
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,019545783 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -4,076923077
P(T<=t) una coda 4,34999E-05 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 8,69997E-05 t critico due code 1,98196749
57
P (T<=t) due code = 1.7x10-7 < 0.05. Statisticamente significativo
P (T<=t) due code = 1.20x10-24 < 0.05. Statisticamente significativo
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 5,081818182 6,109090909
Varianza 2,626271893 1,107256047
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,005477785 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -5,589998751
P(T<=t) una coda 8,47949E-08 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 1,6959E-07 t critico due code 1,98196749
Item 17
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 3,145454545 5,709090909
Varianza 2,914428691 0,868723937
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson -0,088478072 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -13,33636326
P(T<=t) una coda 6,01835E-25 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 1,20367E-24 t critico due code 1,98196749
58
P (T<=t) due code = 0.00 < 0.05. Statisticamente significativo
P (T<=t) due code = 0.00 < 0.05. Statisticamente significativo
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 5,745454545 6,372727273
Varianza 2,907089241 1,079983319
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,142056904 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -3,524806663
P(T<=t) una coda 0,000310424 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 0,000620848 t critico due code 1,98196749
Item 19
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 6,472727273 6,918181818
Varianza 1,517597998 0,149207673
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,043466888 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -3,664498525
P(T<=t) una coda 0,000192235 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 0,00038447 t critico due code 1,98196749
59
P (T<=t) due code = 5.58x10-130 < 0.05. Statisticamente significativo
Test t: due campioni accoppiati per medie
Variabile 1 Variabile 2
Media 239,0727273 351,4636364
Varianza 209,4258549 451,2968307
Osservazioni 110 110
Correlazione di Pearson 0,981808867 Differenza ipotizzata per le medie 0
gdl 109
Stat t -156,0661619
P(T<=t) una coda 2,7897E-130 t critico una coda 1,658953458 P(T<=t) due code 5,5794E-130 t critico due code 1,98196749