Verbesserung der Pflege in Pflegeheimen durch Feedback zu Leistungsdaten (INFORM)

Hintergrund:

Der Zweck dieses Projekts besteht darin, eine maßgeschneiderte Intervention systematisch zu evaluieren, die sich an die Leiter klinischer Mikrosysteme (Pflegestationen) in stationären Langzeitpflegeeinrichtungen (Pflegeheimen – NH) richtet. Die Intervention dient der Rückmeldung von Leistungsdaten zur Verbesserung. Dieses Projekt ist ein Schlüsselelement eines langfristigen Forschungsprogramms (Translating Research in Elder Care – TREC), das sich auf die Weiterentwicklung der Wissensübersetzungswissenschaft konzentriert. Ziel von TREC ist es, die Qualität der Pflege zu verbessern und dadurch die Lebensqualität älterer Erwachsener in NHs und das Arbeitsleben ihrer Pflegedienstleister zu verbessern. TREC konzentriert sich insbesondere auf die wichtige Rolle des Organisationskontexts (veränderbare Elemente der Arbeitsumgebung) auf der Ebene des klinischen Mikrosystems (klinische Einheit) in NHs.

Ziele:

1. Bewerten und vergleichen Sie ein Standard-Feedback und zwei unterstützte, zielgerichtete Feedback-Strategien
2. Bewerten Sie die Nachhaltigkeit und die langfristigen Auswirkungen jeder Strategie
3. Verfeinern Sie eine praktische, unterstützte Feedback-Strategie für den Einsatz in NHs, die sich an die Leiter klinischer Mikrosysteme richtet

Design: Pragmatische, dreiarmige, parallele, Cluster-randomisierte Studie; geschichtete permutierte Blockrandomisierung; Basisbewertung, einjähriger Interventionszeitraum, Bewertung nach der Intervention und einjähriges Langzeit-Follow-up. NHs werden nach dem Zufallsprinzip dem Standard-Feedback (SF), dem Basic Assisted Feedback (BAF) oder dem Enhanced Assisted Feedback (EAF) zugewiesen.

Rahmen: Stratifizierte (Region nach Größe nach Betreiber) Zufallsstichprobe von 67 förderfähigen NHs aus vier Regionen in zwei Provinzen: Alberta (Edmonton, Calgary) und British Columbia (Fraser Health, Interior Health). Einrichtungen beteiligen sich an einer Längsschnitt-Beobachtungsstudie (Teil von TREC), die eine umfangreiche Datenbank auf Bewohner-, Personal-, Einheits- und Einrichtungsebene erstellt.

Zufällige Zuordnung: Die Kohorte von 67 NHs wird rekrutiert. Alle Websites haben dem Standard-Feedback zugestimmt und erwarten es. 22 Einrichtungen (60 förderfähige Einheiten) wurden nach dem Zufallsprinzip der SF, 22 Einrichtungen (70 förderfähige Einheiten) der BAF und 23 Einrichtungen (73 förderfähige Einheiten) der EAF zugewiesen. Einrichtungen, die BAF oder EAF zugeordnet sind, werden angesprochen und erhalten zusätzliches Feedback. Den Managern wird das spezifische zusätzliche Feedback (die Behandlung) erklärt, das sie erhalten werden, sie sind jedoch hinsichtlich der Gruppenzuordnung blind.

Stichprobe: Ziel der Intervention sind Leiter der Pflegeeinheiten innerhalb der NHs. Um Kontaminationseffekte zu vermeiden, erfolgt die Randomisierung auf Einrichtungsebene, wobei alle einbezogenen Abteilungsleiter derselben Einrichtung die gleiche Feedback-Intervention erhalten. Um die Stichprobengröße zu bestimmen, wurde ein computersimulationsbasierter Stichprobengrößenansatz angepasst, der mehrere wiederholte Messungen in drei Studienarmen und die komplexe verschachtelte Struktur (in jeder Pflegeeinheit verschachtelte Zeitpunkte und innerhalb von Einrichtungen gruppierte Einheiten) berücksichtigte. Trennschärfe und Stichprobengröße wurden auf der Grundlage eines Mixed-Effects-Regressionsmodells geschätzt. Anhand von Daten aus der vorherigen TREC-Phase (2007–2012) wurden die erforderlichen Parameter geschätzt, die in das Modell eingegeben werden müssen. Es wurde angenommen, dass SF das primäre Ergebnis (Formal Interactions [FI]-Score) um 0,2 erhöht, BAF den FI-Score um 0,4 erhöht und EAF den FI-Score um 0,6 erhöht. Bei einer angenommenen Trennschärfe von 0,90, einem Signifikanzniveau von 0,05 und einer Fluktuationsrate von 25 % werden insgesamt 144 Pflegeeinheiten benötigt (48 NHs mit einer durchschnittlichen Anzahl von drei Einheiten oder 72 NHs mit einer durchschnittlichen Anzahl von zwei Einheiten). .

Intervention:

Alle drei Gruppen erhalten einen persönlichen Verbreitungsworkshop (Feedback von Forschungsdaten zu veränderbaren Aspekten des Pflegestationskontexts). Die SF-Gruppe erhält keine zusätzliche Intervention. Die BAF- und EAF-Arme erhalten in Abständen von sechs Monaten zusätzlich einen persönlichen Zielsetzungsworkshop und zwei Support-Workshops. Support-Workshops werden im BAF-Zweig virtuell und im EAF-Zweig persönlich stattfinden. Darüber hinaus erhält die EAF-Abteilung bei Bedarf E-Mail- und Telefonsupport. Das Feedback umfasst Daten zu vier Aspekten des Organisationskontexts, die routinemäßig in TREC mit dem validierten Alberta Context Tool (ACT) gemessen werden. Vier von zehn ACT-Konzepten wurden für einen besonderen Schwerpunkt ausgewählt: 1) die Anzahl der formellen Interaktionen (FIs), die Pflegehelfer mit anderen Anbietern und mit Patienten/Familien haben; 2) die Menge an Slack Time, die Pflegehelfer haben; 3) Bewertungspraktiken (Feedback der Einheit) und 4) Sozialkapital. Die Intervention soll die Leistung in diesen Kontextaspekten verbessern. Interventionsziel ist das Führungsteam des klinischen Mikrosystems (klinische Einheit) innerhalb von NHs: Stationspflegemanager und der Pflegedirektor.

Primäres Ergebnis: Formale Interaktionen (FI), definiert als formeller Austausch durch geplante Aktivitäten, die den Wissenstransfer fördern können (Details siehe Abschnitt „Ergebnisse“). Frühere TREC-Studien (2007–2012) haben eindeutig gezeigt, dass einige Kontextbereiche der ACT das Potenzial haben, größere Auswirkungen auf die Qualität der Pflege und die Umsetzung von Veränderungen zu haben. Von diesen hat FI den größten Einzeleffekt. Auf Mikrosystemebene erzielte keine Einheit einen Wert über 1,9 (max. Die mögliche Punktzahl ist 4) und der Mittelwert lag bei 1,3, was erheblichen Raum für Verbesserungen lässt. Die Korrelation von FI mit dem gesamten ACT-Kontextscore beträgt 0,5, und Kombinationen von FI plus drei zusätzlichen ACT-Konzepten (Evaluation, Sozialkapital, Slack Time) erhöhten die Korrelation auf 0,8. Feldbefragungen ergaben, dass Pflegemanager an FI als umsetzbarem Konzept des Einrichtungskontexts interessiert sind und es als vorrangig zugängliches Ziel für Maßnahmen und Veränderungen betrachten. FI stellt den umsetzbarsten, kostengünstigsten und am einfachsten zu verbessernden Kontext zur Qualitätssteigerung dar, da die Verbesserungsmechanismen leicht verfügbar sind. FI nutzt vorhandene Ressourcen und erfordert nur geringe Investitionen, die über organisatorische Anpassungen hinausgehen (Planung von Schulungen oder Sitzungen, Entwicklung von Lehrmaterialien zur Verbreitung von Forschungsergebnissen usw.). Schließlich und vor allem ist FI auch ein naheliegendes Ziel. Aus der Literatur zum Organisationsverhalten geht klar hervor, dass die Zielsetzung nicht zu weit entfernt sein darf.

Sekundäre Ergebnisse:

1. ACT-Kontextmaße: Feedback, Sozialkapital, organisatorische Lücke – Zeit
2. Mitarbeiterergebnisse: Forschungsnutzung, psychologische Befähigung, Arbeitszufriedenheit
3. Bewohnerergebnisse: Qualitätsindikatoren aus dem Resident Assessment Instrument – ​​Mindestdatensatz 2.0 (RAI): zunehmende Schmerzen, abnehmende Verhaltenssymptome. Der RAI wird international zur umfassenden geriatrischen Beurteilung des gesundheitlichen, körperlichen, geistigen und funktionellen Status von NH eingesetzt. In Kanada ist seine Verwendung in mehreren Provinzen/Territorien sowie vom Canadian Institute of Health Information für die nationale Berichterstattung vorgeschrieben.
4. Ergebnisse der Einheiten und Einrichtungen: Reaktion auf schwerwiegende Beinaheunfälle, bürgerschaftliches Verhalten der Manager in der Organisation, Leistungsberichte, Aktivitäten zur Qualitätsverbesserung

Prozessbewertungen:

1. Umfragen zur Werkstattbewertung
2. Checklisten für Interventionsprotokolle zur Bewertung der Liefertreue des Workshops
3. Fokusgruppen mit Führungsteams direkt vor dem ersten Support-Workshop und einen Monat vor dem zweiten Support-Workshop
4. Kostenrechnung des Eingriffs

Statistische Analyse:

Primäranalyse: Um die Wirksamkeit der drei Feedback-Interventionen bei der Verbesserung des FI-Scores zu vergleichen, werden Regressionsmodelle mit gemischten Effekten verwendet. Die Modelle berücksichtigen mehrere Messungen innerhalb jeder Einheit und die Gruppierung von Einheiten innerhalb der Einrichtungen. Alle Analysen werden an die drei Schichtungsvariablen der TREC-Anlagenstichprobe (Region, Eigentümer-Betreiber-Modell und Anlagengröße) angepasst. Die Eigenschaften von Einheiten und Einrichtungen werden zu Studienbeginn anhand deskriptiver Statistiken verglichen. Auf dieser Grundlage werden Modelle an Basisvariablen angepasst, die sich zwischen den Behandlungsgruppen deutlich unterscheiden. Die Daten werden daraufhin bewertet, ob sie die Annahmen dieses Modells erfüllen (multivariate Normalität, Linearität, normalverteilt, unkorrelierte Residuen, zufällige Effekte mit Mittelwert Null) und die Modelle werden entsprechend angepasst. Es wird eine Intention-to-Treat-Analyse durchgeführt, da diese den pragmatischen Charakter der Studie am besten widerspiegelt. Diese Ergebnisse werden mit einer As-Treat-Analyse verglichen, die die Einhaltung/Nichteinhaltung der Intervention besser widerspiegelt. Die Berichterstattung über diese Ergebnisse erfolgt gemäß den Richtlinien der Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT).

Sekundäre Analysen: Änderungen der sekundären Ergebnisse (Bewohnerergebnisse, d. h. RAI-Qualitätsindikatoren, Personalergebnisse und Organisationsvariablen) werden im Laufe der Zeit in jedem Studienarm überwacht und die Ergebnisse werden zwischen den drei Studienarmen mithilfe deskriptiver Statistiken und statistischer Prozesskontrolle verglichen Methoden und geeignete Signifikanztests (t-Tests für normalverteilte, lineare, kontinuierliche Ergebnisse; nichtparametrische Tests für Variablen, die diese Annahmen nicht erfüllen; Chi-Tests für kategoriale Ergebnisse). Jeder Einheit der Intervention wird eine dichotomische Variable (verbessert/nicht verbessert) zugewiesen. Anschließend werden mithilfe einer logistischen Regression mit Verbesserung als Ergebnis die Auswirkungen des Kontexts (unter Verwendung von ACT-Skalen), der Verwendung bewährter Verfahren und der Personalmerkmale auf die Verbesserung untersucht. Zu diesem Zweck wurde ein zuverlässiges Klassifizierungssystem für einzelne Kontrollkarten entwickelt.