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摘要
簡介NetworkZ是一項由保險公司資助的全國性多學科模擬團隊培訓項目，適用於新西蘭所有外科團隊。NetworkZ是就地交付的，使用全身商業模擬器與定製手術模型集成。該方案已在全國推廣4年多，通過教員培訓和提供模擬資源建設當地能力。我們的目標是在新西蘭所有醫院通過定期模擬多學科培訓來提高團隊合作，從而改善手術患者的預後。
和分析方法我們的主要假設是，接受NetworkZ手術後，患者的手術結果將得到改善。我們的次要假設是，團隊合作過程將會改善，治療傷害索賠將會下降。此外，我們將探討影響NetworkZ實施和可持續性的因素，並識別其引入後的組織變化。本研究采用階梯楔簇設計。這項幹預措施將每年向五個區衛生委員會的四個隊列推廣。第一年的分配是有目的的，隨後隨機分組。主要結局衡量指標是使用現有國家管理數據庫中的患者數據，在90天內存活天數和出院天數。次要結果措施將包括分析術後並發症和治療損傷索賠，團隊合作和安全文化的調查，手術室觀察和利益相關者訪談。
道德和傳播我們相信，這是第一次在全國範圍內實施手術團隊培訓幹預措施，也是評估全國醫療團隊團隊培訓幹預措施的一個獨特機會。通過使用現有的大型管理數據集，我們有可能展示手術患者結果的差異。這將對那些在醫療保健團隊合作、質量改進和患者安全領域工作的人感興趣。新西蘭衛生和殘疾倫理委員會批準(#16/NTB/143)。
試驗注冊號碼澳大利亞和新西蘭臨床試驗注冊ID ACTRN12617000017325，通用試驗編號為U1111-1189-3992。
- 手術
- 患者安全
- 模擬
- 多學科
- 團隊合作
- 協議
這是一篇根據創作共用署名非商業性(CC BY-NC 4.0)許可發布的開放獲取文章，該許可允許其他人以非商業的方式發布、重新製作、改編、構建本作品，並以不同的條款授權他們的衍生作品，前提是正確引用了原始作品，給出了適當的榮譽，表明了所做的任何更改，並且使用是非商業性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
來自Altmetric.com的統計
本研究的優勢與局限性
該研究使用一種混合方法來測試NetworkZ訓練幹預的有效性，在整個國家的真實環境中實施。
我們的主要結果測量指標“存活天數和90天出院天數”是一種對手術結果的整體測量，使用的是從國家行政數據庫中常規收集的健康數據。
項目的推出遵循了階梯式楔形分組設計，其中場地的隊列以隨機順序從基線逐步移動到實施後的狀態。
開展培訓方案取決於醫院是否願意參與，以及醫院自身對課程日期和數量的限製。這可能會損害階梯楔形設計的純度。
隨著時間的推移，可能會受到另一個因素的影響，這是我們設計的一個局限性。
背景
因醫療而對患者造成的意外傷害是造成全球疾病負擔的一個主要因素。1在評估住院病人預後的研究的係統回顧中2外科手術與39.6%的不良事件相關，通常與住院期間的意外傷害相關。溝通障礙導致許多醫療事故3.和前哨事件。在一項研究中，溝通失敗影響了手術室中30%的團隊互動，4在另一項研究中，它們導致了43%的手術錯誤。5即使劇院的工作人員努力維持良好的關係，盡量減少緊張，6紀律筒倉,7專業的競爭8和層次結構3.為有效溝通製造障礙。
醫療保健研究和質量機構推薦團隊培訓作為患者安全策略。9團隊訓練已被證明可以改善溝通。10 11有一些證據表明，它可以改善團隊流程、臨床流程以及潛在的患者結果。12日13團隊培訓已被證明可以改善安全文化，鼓勵高可靠性組織中常見的態度和行為。14模擬經常用於團隊訓練計劃中。15日16本研究方案著重於國家模擬團隊訓練計劃的評估。
新西蘭480萬人口的醫療保健由20個不同規模的區衛生局提供，最小的區衛生局為約32 000人提供服務，最大的區衛生局為60多萬人提供服務。每個地區醫院都包括一家或多家公立醫院。新西蘭有一個全國性的無過錯保險公司——事故賠償公司(ACC)，該公司為受傷的事故受害者提供賠償，包括在治療後受傷(稱為“治療性受傷”)。在過去5年裏，受傷治療的數量和費用都有所增加。2015/2016年，ACC接受了8881項醫療和手術治療傷害索賠，產生的費用為4.18億新西蘭元。為了減少這些事件造成的人員傷亡和財政損失，ACC在5年內投資了4500萬新西蘭元，用於減少治療損傷、手術、手術部位感染、壓力損傷和產婦護理等項目。17其中1000萬美元用於資助一個多學科的模擬團隊培訓項目NetworkZ。
網絡z方案在手術室現場運行，由通常一起工作的全部外科小組在新西蘭所有公立醫院實施。目的是在每個醫院的手術部門建立定期的團隊模擬，輔以額外的30-60分鍾的講習班，包括發言、積極傾聽、結構化的回顧和移交，以及閉環溝通。
該課程得到NetworkZ講師課程的支持，該課程培訓DHB員工在DHB提供該課程。該計劃的完整描述可在以下網站找到www.networkz.ac.nz而在在線補充材料1．
在一項試點研究中，來自奧克蘭兩家大型醫院的20個手術團隊參加了奧克蘭大學患者安全模擬中心的NetworkZ，對參與者進行了積極評估，並通過觀察團隊合作提高了分數。18 - 20全國推廣現在提供了一個機會，以測試團隊訓練在全國範圍內對手術結果的影響。
我們建議，一項團隊訓練方案要對團隊合作和交流產生廣泛和持久的影響，就必須滿足若幹條件。它應該包括通常一起工作的團隊，並在工作場所和他們自己的環境中進行。它應該由一個多學科小組製定和實施。它應該有一個良好的團隊合作的理論框架，教育方法和實施。在最初的實施階段之後，培訓應由當地“擁有”和領導(而不是由外部強加)，培訓應提供“足夠劑量”，使大多數工作人員參與培訓。
NetworkZ的教育框架借鑒了Kolb的工作21和Boud等22體驗式學習和反思性實踐，擁抱跨專業學習，洞察他人的信念和角色，挑戰假設和加強團隊成員之間的社會聯係。它借鑒了薩拉斯和同事們概念化的有效團隊合作特征的循證模型。23這種模式的關鍵特征是領導力、適應性、相互績效監控、後備行為和團隊導向。其基礎要素是共享的思維模式、清晰簡潔的溝通以及相互信任和尊重。
我們的實施策略建立在Bate的工作之上，24和Dixon-Woods等．25我們認為，促進成功實施計劃的因素包括組織支持和對項目的共同承諾，領導參與，員工賦權和網絡，吸引臨床冠軍，以及建立員工的內在動機。24日26日因此，網絡z方案的實施將向當地項目和教員小組、高級管理人員的參與和資源籌措提供廣泛的初步支助，並遵循培訓教員的模式，使其融入當地和長期可持續性。教師參加為期2天的教師研討會，在他們接管課程時，會提供完整的在線學習包，並提供現場反饋和評估。最初的DHB課程由NetworkZ的教員領導，指導當地教師，使他們能夠獨立運行課程。通過集中審查參與者評估和課程結束報告、NetworkZ教員訪問講師認證和定期高級講師課程，持續監測模擬培訓的質量。實現策略在中有更詳細的描述在線補充材料1．
NetworkZ的目標是通過在新西蘭醫院嵌入定期模擬的多學科團隊培訓，改善手術室團隊的團隊合作和溝通，從而改善手術患者的結果。
方法
在本研究中，我們將解決以下假設和研究問題。
主要的假設
我們的主要假設是，在實施NetworkZ後，手術患者的預後將得到改善，這體現在存活天數和出院超過90天(DAOH90)．
二次假設
我們的兩個第二個假設是:(1)團隊合作和溝通過程將得到改善;(2)ACC治療傷害索賠的數量和成本將在引入我們的培訓計劃後下降。
定性研究的問題
我們的目的是:探索促進或阻礙NetworkZ實施的因素;了解長期可持續性的要求;識別NetworkZ實施後工作場所發生的變化類型。
試驗設計
這是一項混合方法研究，采用階梯楔形、聚類隨機質量改進設計(參見圖1)．有四組，每組五個dhb。隨機化過程:20名DHB被分為5組人口規模相似的組，根據公開的衛生部關於每個DHB服務的人口規模的數據計算。第一個隊列包括根據開始實施的能力，從這五組中每組中有意挑選的一名DHB。在這個初始選擇之後，從每個大小組中隨機選擇一個DHB，然後用於隊列2和隊列3。其餘的dhb包括隊列4。換句話說，在幹預期2、3和4(隊列2、3和4)開始時，從每個規模組中隨機抽取一名DHB。
階梯式楔簇隊列設計。
將比較1號隊列dhb第一個NetworkZ課程開始前1年的幹預前期(對照)和4號隊列過渡期結束後1年的幹預後期(對照)的結果。過渡時期從一個群組的DHB培訓開始開始，持續15個月，在此期間該群組至少有三分之一的工作人員應參加課程。我們認為，幹預的影響至少要到15個月後才能明顯顯現，到那時，相當一部分工作人員將接受幹預培訓並具有幹預經驗。在過渡期間不會收集定量數據。我們選擇階梯式楔形簇設計，因為它適合於分階段的質量改善項目，在該項目中，個體參與者不能隨機進行幹預或控製27(見圖1)．
研究人群
研究方案中包括兩個不同的人群:外科患者和外科工作人員。
患者人群
我們將納入2016年2月1日至2022年4月30日期間在新西蘭公立醫院接受手術的患者，以評估患者結果。我們將從新西蘭衛生部收集的可靠的行政數據集“國家最小數據集”(NMDS)中獲得我們主要假設的結果數據。該數據集提供了新西蘭所有公立醫院入院和出院的保密和全麵記錄，包括人口統計數據、國際疾病分類(ICD)的診斷代碼、程序、住院時間和每次入院相關的死亡率。2017年，NMDS納入了330353例公共資助的手術。28NetworkZ的資金使我們能夠為團隊提供五個主要外科專科的培訓:普通科、矯形科、泌尿科、耳鼻喉科和整形外科。
有關納入和排除標準，請參見表1．
患者樣本量和功率分析
樣本為所有在研究期間在公立醫院接受手術並在納入的專科組中住院至少一晚並正在接受手術的患者。根據NMDS曆史數據估計，在6年的研究期間，這一數字約為55萬例。
我們的樣本量主要是實用的。我們的設計(即階梯楔形)和主要結果變量(即DAOH)都對傳統的樣本量計算構成了重大障礙。盡管如此，我們還是對模擬數據進行了實證功率分析。我們從每個DHB的曆史數據中生成平滑的抽樣分布。這些曆史數據揭示了dhb的隊列結構，而且dhb內聚類患者可能會出現在我們未來的研究數據中。我們還生成了每個分布的版本，通過扁平化或強調數據中的峰值來在給定的分位數上施加差異(即，較大的晚期峰值意味著更多的DAOH患者)。利用我們研究的招募參數，我們生成了1000個模擬幹預效果的合成數據集。我們使用Wilcoxon-Mann-Whitney U檢驗對對照組和幹預組進行比較，並通過1000次隨機排列隊列之間的位點來評估計算統計量的顯著性。我們的模擬表明，在α=0.05時，大於95%的功率可以檢測到一個或多個DAOH在中位數的幹預效果，以及兩個或多個DAOH在0.25分位數的幹預效果。我們可以應用分位數回歸風險調整來統計評估小於一個DAOH的差異(即未經調整的DAOH數據的最小分辨率)。
手術室工作人員人數
NetworkZ的目標是培訓在新西蘭公立醫院手術室工作的大多數合格工作人員。因為有四個隊列，包括2017年至2020年的分階段年度推廣，在研究期間，符合條件的手術室工作人員參加培訓的預期比例為:隊列1的100%，隊列2的75%，隊列3的50%，隊列4的25%，這是我們樣本量估計的基礎。就調查而言，分析單位是個人，而就觀察而言，分析單位是戰區隊。看到表1用於納入和排除標準。
手術人員總數
根據專家注冊委員會和醫院人員編製名單，我們估計以下人數:730名專科醫生;專業麻醉師~ 750;手術室護士~1800人;麻醉技術人員~ 480。(總= ~ 3800名員工)
手術室工作人員樣本量估計
調查將包括所有符合納入標準的員工。在引入NetworkZ之前的3個月內，我們將對每個DHB中的5 - 10例病例進行評級，並在該DHB的過渡期之後立即進行評級。在研究過程中，這一數字將在網絡z前和網絡z後時期分別達到100和200人。以前的工作表明，幹預前和幹預後的不到20例病例可以檢測到世界衛生組織結核控製標準(whoobars) 7點量表的一個點的差異2980%的情況下。我們正在進行更多的觀察，以獲得跨dhb的代表性樣本。
結果測量
主要結果測量(解決主要假設)
該研究的主要轉歸指標為存活天數和90天後出院天數(DAOH)90)，最近被證實為手術背景。30.
DAOH提供了一種衡量患者傷害的整體方法，包括死亡率和在指數事件(在此情況下，為外科手術)之後的確定天數(在本案例中為90天)的出院時間。31住院天數包括手術後直至出院的天數，以及在規定的術後90天內重新入院的天數。DAOH90評分將受到死亡率和延長住院時間或導致再次入院的任何並發症的影響。DAOH90沒有離開醫院就死亡的病人的評分為零，但在90天內活著和離開醫院的任何一天都將被計算在內。
DAOH索引程序90將僅限於住院至少一晚的患者。這樣做的理由是將患者人群限製在不良事件風險較高的人群，並增加當患者在最終手術前入院接受診斷程序時，90天期間從最終手術開始的可能性。計算DAOH時，90天內的手術入院將扣除90天90．此外，我們將探討每個DHB中參加NetworkZ課程的員工比例的影響。在二次分析中，我們還將分別計算出院天數和死亡率，以梳理出這些因素對主要轉歸的個體影響。分析將遵循主要結果測量的分析程序。
統計分析
使用階梯楔形聚類設計，我們將分析networkz前組和networkz後組在每個患者結果測量上的差異。數據將被分為networkz前(控製)、過渡和幹預後的幹預類別(見圖1)．
由於DAOH的高度傾斜和雙峰性質90得分(見圖2)，我們將使用非參數Wilcoxon-Mann-Whitney秩和檢驗作為我們的主要檢驗，以導出NetworkZ實現前後分布之間的總體差異的統計量。為了評估差異的顯著性，我們將統計數據與10 000個隨機排列的簇(即DHB)和序列(即隊列)的值進行比較。我們的排列測試與湯普森的不同，等32因此，我們將不使用周期內比較。該程序產生的檢驗統計數據的分布可能不以零為中心，特別是在對照與幹預比較與總體時間效應相混淆的情況下。由於這個原因，觀察到的檢驗統計量將與生成的分布的中心進行比較。我們已經在R中實現了這個。33置換試驗不改變單個患者的入院時間，而是將單個患者與他們隊列中的所有其他患者進行置換，因為他們將根據他們的實際時間和他們被置換的隊列序列之間的相互作用被分配到幹預中。因此，曼惠特尼U測試的零分布將解釋數據集中的任何總體時間影響。
基於2011年7月1日至2016年6月30日的曆史數據的DAOH分布的概率密度圖(藍色點)，以及在中位數處模擬1天的差值(紅色實心)。注意y軸上的平方根變換。
然後，我們將在0.1、0、25、0.75、0.9分位數上進行分位數回歸，以表征兩個分布之間的任何差異。該分位數回歸將包括時間(手術的月份和年份)，以便調整模型中的時間效應、隊列、DHB(隊列內)和幹預因素。為了評估1隊列dhb的有目的抽樣的影響，我們將使用隊列2、3和4的數據重新運行上述分析，從而進行敏感性分析。
次要結果測量(解決次要假設)
團隊合作觀念調查
團隊合作認知調查是為了配合NetworkZ (網上補充資料2)．項目是從Salas描述的有效團隊的行為中提取的等23並通過與專家組的審查和協商一致加以完善。該調查將針對所有定期在手術室工作的專業手術室工作人員進行。
這項調查將在DHB開始培訓之前的3個月內進行，並在過渡時期結束時(15個月)重複進行。全國各地dhb的工作人員將被分配唯一的機密標識符。這些標識符將用於調查中，以匹配參與者幹預前和幹預後的調查回答，並確定他們是否參加了NetworkZ。
分析
團隊合作前和團隊合作後認知調查總分和子量表得分將使用廣義線性混合模型(GLMM)進行評估。分析將包括隊列術語，DHB(隨機效應嵌套隊列)，幹預，月和年，主要比較采用隊列作為幹預效果的複製。將考慮小樣本相關性。此外，我們還將探討每個地區發展部受過培訓的員工比例的影響。
手術安全文化調查
手術安全文化調查測量與手術安全相關的態度和行為34調查得分可以預測術後30天死亡風險。35衛生質量和安全委員會(HQSC)對新西蘭境內的調查術語作了微小改動。總部質量管理中心每兩年對所有營運劇院員工進行一次全國調查。這項調查是匿名的，但包括人口統計數據，如DHB和職業角色。HQSC於2017年2月進行了調查，隨後的政府計劃於2019年2月和2021年2月進行調查。
分析
scss前和scss後的總分和子量表得分將使用GLMM進行評估。分析將包括隊列術語，DHB(隨機效應嵌套隊列)，幹預，月和年，主要比較采用隊列作為幹預效果的複製。將考慮小樣本相關性。
世衛組織外科安全檢查表管理觀察
我們將使用世界衛生組織行為錨定評級量表(whoobars)的觀察工具，該工具由我們的研究組成員開發並驗證29日36(見網上補充資料3)．who obars測量手術安全檢查表(SSC)的管理質量。在新西蘭，SSC幾乎是普遍使用的，它提供了一個標準化的機會，與手術團隊的其他成員分享重要信息。團隊合作和溝通的變化應該反映在這一措施中。who obars觀察病例的選擇將是每個DHB 3天評級期內可用病例的方便樣本，並將包括符合NetworkZ資格標準的任何外科病例。我們將記錄觀察到的每個團隊的唯一員工標識符，以便在NetworkZ之後對參加NetworkZ課程的團隊中員工的數量和角色產生影響。為了生成可靠的分數，我們將使用一係列視頻和實際的戲劇案例來培訓評分員。
分析
該分析將使用GLMM比較手術團隊在networkz幹預前和networkz幹預後的whoobars均值和分量表得分。分析將包括隊列術語，DHB(隨機效應嵌套隊列)，幹預，月和年，主要比較采用隊列作為幹預效果的複製。將考慮小樣本相關性。我們還將進行探索性分析，以調查培訓人員的比例是否緩和了培訓前和培訓後的差異。
ACC治療傷害索賠的數量和費用
為了提供幹預的財政結果的指示，將使用NetworkZ針對的外科專業相關的索賠來分析提交給ACC的手術治療損傷索賠。我們將不包括與NetworkZ所不包括的專業相關的索賠。我們將在初步分析中采用階梯楔形設計建立的相同時間段內使用相同的患者群體來分析ACC數據。該分析將使用GLMM比較networkz實施前和networkz實施後的索賠數據。分析將包括隊列術語，DHB(隨機效應嵌套隊列)，幹預，月和年，主要比較使用群組作為NetworkZ效應的複製。將考慮小樣本相關性。我們將對索賠的數量和成本進行單獨分析。
NMDS捕捉到術後並發症
為了提供有關患者安全的次要數據，我們打算檢查NMDS中可用的術後並發症。國家診斷信息係統收集了醫療記錄中記錄的因手術並發症而出現的新診斷和手術期間醫療事故實例的信息。這些數據將在同一時期內使用相同的患者群體進行分析，作為初步分析。
病假記錄
改進團隊合作有可能減少工作人員留用和病假的使用。我們將由DHB評估員工每月的病假天數，以評估該計劃實施後員工的病假是否有所減少。
定性測量(針對定性研究問題)
我們將對每個隊列進行訪談，以解決三個定性研究問題。我們將對參與NetworkZ項目的DHB工作人員進行半結構化的訪談，訪談對象為項目組成員或講師。我們將通過NetworkZ數據庫確定潛在的參與者，抽樣的目的是包括大小dhb、不同的專業團體和不同角色的人的一係列觀點。當沒有新的主題出現，現有的主題被充分描述時，采樣將繼續到數據充足的地步。我們預計每個隊列的樣本量為20-30次訪談。采訪的時間將在過渡時期，在NetworkZ實施期間。在進行框架分析或一般專題分析之前，訪談將使用NVivo進行轉錄和編碼。
患者和公眾參與
本研究方案的製定過程中沒有患者或公眾參與。
道德和傳播
該方案已於2017年1月5日在澳大利亞和新西蘭臨床試驗登記處注冊，最後更新日期為2018年8月7日。該方案的標題是“評估網絡z:多學科團隊培訓能否提高新西蘭手術的安全性?””
討論
NetworkZ是針對提高外科手術安全性的全球需求的全國性回應。據我們所知，這將是第一次在全國範圍內實施手術團隊培訓計劃。能否獲得在全國範圍內例行收集的健康數據是我們評估可行性的關鍵。
NetworkZ團隊訓練的獨特之處包括:與電腦化全身電腦化人體模型相結合的交互式手術模型，讓手術團隊的所有成員都能參與;在真實的手術室中使用真實的團隊進行現場培訓;提供模擬資源和教員培訓，以建立當地獨立運行課程的能力。
研究優勢
這是一項全國性的研究，涉及多個地點和大量數據。如果DAOH存在的話，這足以顯示其差異。獲得定期在全國範圍內收集的關於醫院事件的高質量數據是一項主要優勢，沒有這些數據，這項研究就不可行。
我們的主要預後指標DAOH是一種相對較新的手術患者預後指標，最近在手術環境中得到驗證。30.DAOH90，提供對任何死因、延長住院時間或再次入院敏感的手術結果的整體評估。從NMDS的數據中得出的這種測量方法可靠且經濟有效，而且是客觀的。
階梯式楔形簇設計非常適合於不可能(或至少高度不可行)隨機化個別案例或參與者的質量改進措施。27日37它特別適合於隨時間推移推出的計劃。
我們研究的另一個優勢是混合方法。次要結果測量和定性數據可以為NetworkZ帶來的變化提供支持證據，並提供補充的見解，以了解該計劃是否如預期的那樣工作，以及該計劃為何工作或不工作。
研究的不足之處
團隊培訓幹預措施可能需要一段時間才能產生效果，因此，由於采樣太早，我們可能無法檢測到效果。由於我們的資助合同規定了在初始隊列中實施培訓的時間框架有限，所以第1隊列dhb不是隨機選擇的，而是有目的地選擇的，因為我們與這些dhb有現有的關係。在現實世界中，探索質量改進措施的效果預計會有局限性，包括對標準化、隨機化和對照組的影響。例如，培訓的實施取決於DHBs是否願意支持NetworkZ，當地員工是否願意承擔講師培訓，DHB員工是否願意參加課程。
盡管有許多措施來實現一致的、高質量的培訓，但在各個地區的地方工作人員承擔在自己的環境中實施該方案的責任時，在實現NetworkZ提供的標準化方麵仍存在挑戰。
由於其他因素有可能隨著時間的推移逐步影響患者的預後，我們無法證明這些變化歸因於NetworkZ。這將通過階梯楔形設計和通過調查和觀察的團隊合作措施的三角測量在一定程度上減輕。
結論
在我們由公共資金資助的行政協調會的財政支持下，有一個獨特的機會來執行和評估一項針對新西蘭所有公立醫院全部手術室團隊的全國性團隊培訓倡議。通過使用現有的大型管理數據集，我們有可能通過這種質量改進團隊培訓計劃來展示手術患者結果的差異。
致謝
作者特別感謝Kaylene Henderson, Jane Torrie, Richard Hamblin和Ian Civil在NetworkZ項目的開發和交付中所做的不懈努力，以及對其評估的持續支持。
參考文獻
腳注
貢獻者JMW和AFM構思了原始方案並起草了原始手稿。JMW、AFM、JAL、PB、DC、CF、ALG、MRM、CSW對協議的開發、細化和統計分析做出了貢獻。所有作者都對起草的手稿進行了批判性的評價，並對寫作做出了重要的智力貢獻。所有作者閱讀並通過了最終提交的手稿。
資金NetworkZ的交付和評估由新西蘭事故賠償公司資助，並得到了澳大利亞和新西蘭麻醉學院的資助(2017道格拉斯約瑟夫教授獎，項目編號DJ17/001)和彩票健康研究基金(項目編號:R-LHR-2017-49141)。
相互競爭的利益AM是新西蘭健康質量和安全委員會主席和SaferSleep LLC的董事。AM和CSW都持有SaferSleep LLC的股份。
發表患者同意書不是必需的。
倫理批準這項研究已獲得新西蘭健康和殘疾倫理委員會(HDEC)的批準(#16/NTB/143)。
出處和同行評審不是委托;外部同行評議。
請求的權限
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