Umsetzung und Bewertung des BE-FIT-Programms (BE-FIT)

Gebrechlichkeit und postoperative Komplikationen sind die Prädiktoren für erhöhte Pflegekosten bei älteren Patienten, die sich in Alberta einer Notfall-Bauchoperation unterzogen haben. Darüber hinaus sind ältere Patienten häufig anfälliger für die körperlichen Belastungen nach größeren Operationen, einschließlich der Risiken von Stürzen und Behinderungen. Es gibt zunehmend Hinweise darauf, dass tägliche Bewegung und körperliche Aktivitäten den Genesungs- und Entlassungsprozess älterer Patienten verbessern können. Anhand eines zweiarmigen Studiendesigns werden wir testen, ob der Beginn eines Frühmobilisierungsprogramms die Rate des funktionellen Rückgangs bei postoperativen älteren Patienten verringern kann.

Die Studie wird in einem Akutkrankenhaus in Alberta, Kanada, durchgeführt. Die Ermittler werden ein Qualitätsverbesserungsprogramm BE-FIT (Bedside Reconditioning for Functional Improvements) auf der Grundlage der Implementierungsstrategie Mobilization of Vulnerable Elders (MOVE) implementieren. BE-FIT ist ein evidenzbasiertes Trainingsprogramm, das sich auf frühe Mobilisierung und Erholung konzentriert, indem Bettruhe minimiert, funktionelle Aufgaben gefördert und Selbstmanagement gefördert werden. Die Intervention besteht aus einem Übungsplan am Krankenbett, der während des gesamten Krankenhausaufenthalts durchgeführt wird. Es wird unabhängig durchgeführt, ohne dass zusätzliches Rehabilitations- oder Gesundheitspersonal erforderlich ist. Die Ermittler werden pädagogische Interventionen durchführen, um die Patienten, das Personal und die Familien dabei zu unterstützen, eine Änderung der Praxis und des Verhaltens von einem sitzenden zu einem körperlich aktiven Mobilisierungsansatz im chirurgischen Bereich der Akutversorgung zu erreichen und aufrechtzuerhalten. Kontrollpatienten erhalten die übliche Behandlung ohne den zusätzlichen Trainingsplan.

BE-FIT wird in chirurgischen Einheiten an 3 Demonstrationsstandorten (University of Alberta Hospital (UAH), Foothills Medical Center (FMC) und Misericordia Community Hospital (MCH)) implementiert. Einheiten können allgemeine Chirurgie, HNO-Chirurgie und Urologie umfassen. Die Forschung umfasst alle Patienten ≥ 65 Jahre, die in die Krankenhausabteilungen (Notfall- oder Wahlabteilungen) aufgenommen wurden.

Die Studie orientiert sich an der Knowledge-to-Action-Cycle-Theorie (K2A) und dem Quality Implementation Framework (QIF) mit unterbrochenem Zeitreihen (IT)-Design. Vor der Implementierung des Programms werden die Ermittler Bereitschaftsbewertungen, die Identifizierung von Moderatoren und Hindernissen für die postoperative Mobilität und Co-Designs mit Patienten durchführen. Um die Auswirkungen unseres Programms zu messen und zu analysieren, wird das primäre Ergebnis den Prozentsatz der „Out-of-Bed“-Ereignisse bewerten, gemessen anhand einer unterbrochenen Zeitreihe von Mobilitätsaudits; Zu den sekundären Ergebnissen gehören: Zeit bis zur Mobilität, Aufenthaltsdauer, Komplikationsinzidenz und Krankenhauskosten. Das quasi-experimentelle, unverblindete, unterbrochene Zeitreihendesign (ITS) wird in drei Phasen durchgeführt: Präintervention (10 Wochen); während der Intervention (16 Wochen); Postintervention (20 Wochen). Ein Präinterventionsmodell wird erstellt, indem die ersten Zeitpunkte über 10 Wochen verwendet werden, um das primäre Ergebnis zu analysieren. Um zu beurteilen, ob dieses Modell die Baseline angemessen beschreibt, wird eine Schätzung der Zeitreihenmodelle für die gesamten 84 Zeitpunkte (vor und nach der Intervention) durchgeführt. Um die Auswirkungen des BE-FIT-Übungsprogramms auf das Behandlungsergebnis zu untersuchen, verwenden die Forscher segmentierte lineare Regressionsmodelle und korrigieren die Modelle für die Autokorrelation nach Bedarf mit der Cochrane-Orcutt-Methode. Daraus wird die mediane tägliche Verweildauer für jede Woche im Studienzeitraum berechnet, unterteilt in Prä-, Während- und Post-Intervention. Regressionsmethoden werden zur Bewertung des Mobilisierungsergebnisses verwendet, um den Trend der mittleren Aufenthaltsdauer zu untersuchen und zu vergleichen. Eine Vorher-Nachher-Analysemethode wird für Komplikationen, funktionelle Leistung und Patientenzufriedenheit angewendet. Regressionsmodelle werden unter Verwendung des sparsamen Ansatzes, der multivariablen linearen (oder transformierten linearen) Regression und der logistischen Regression erstellt. Potentielle verwirrende Baseline-Variablen (d. h. Alter, Geschlecht, Standort des Patienten vor der Aufnahme, Aufnahme der Diagnose usw.) werden in das Modell eingegeben und beibehalten, wenn sie statistisch berücksichtigt werden (p < 0,05). und/oder klinisch wichtig. Die gesundheitsökonomische Bewertung schätzt die mittleren Kosten für verschiedene Unterkategorien unter Verwendung geeigneter Regressionsmodelle für verzerrte Kostendaten, angepasst an potenzielle Risikounterschiede. Die Auswirkungen auf die Funktion und Lebensqualität des Patienten werden mit Short Performance Physical Battery (SPPB) und EQ-5D-Fragebögen bewertet.