Vorhersage der Personalpersonalanforderungen aus routinemäßig gesammelten Daten (PREDICT-NURSE)

Hintergrund: Genug Krankenschwestern auf Krankenhausstationen sind für die Patientensicherheit von entscheidender Bedeutung, aber es ist schwierig, unterschiedliche Zahlen und Patientenbedürfnisse zu planen. Fast alle akuten NHS-Trusts in England verwenden das SNCT-Tool (Nice-Nice-Haft Safer Nursing Care), um Personalentscheidungen zu treffen. Dieser Ansatz ist jedoch arbeitsintensiv und erfordert die Erfassung von Daten speziell, um die Personalanforderungen zu messen, und nicht durch Daten, die für die Verwaltung oder das Pflegemanagement gesammelt wurden.

Ziel: Entwickeln Sie eine Methode zur Messung der Nachfrage nach Pflegepersonal in Krankenhäusern mit Routinedaten, um Einrichtungen zu planen (Anzahl der Beschäftigten), die Angemessenheit der Personalabteilung in Echtzeit zu überwachen und die sichere und effiziente Bereitstellung von Mitarbeitern zu informieren.

Design: Eine retrospektive Beobachtungsstudie über Stationen hinweg, die akute somatische Erwachsene bilden (d.h. Nicht psychische Gesundheit) stationäre Versorgung in 5 allgemeinen Krankenhaus -Trusts, Vorhersagen der Personalbekämpfung von Krankenschwestern aus routinemäßig gesammelten Daten und die Validierung dieser Vorhersagen gegen Patienten- und Anpassungsergebnisse. Algorithmen werden gemäß dem benutzerzentrierten Design und durch Inszenierung von Patienten entwickelt, um Erfahrungen mit Krankenschwesterpersonal und Auswirkungen auf die Entwicklung von Algorithmen zu verstehen.

Arbeitstream (WS) 1 Ziel: Verstehen Sie, was für Krankenschwestern und Manager bei der Verwendung von Personalwerkzeugen funktioniert/nicht funktioniert, und integrieren Sie dies in das Algorithmus -Design. Methode: Benutzerorientiertes Entwurfsansatz umfasst i) eine nationale Umfrage unter Personalmatronen und Hauptpflegeinformationsbeauftragten, um herauszufinden, wie Personalinstrumente verwendet werden, und die Verfügbarkeit/Qualität/Qualität der Patientendaten, ii) Workshops mit Krankenschwestern und Pflegehörnern, um die Personalunterstützungsbedürfnisse bei verschiedenen Zeitpunkten zu verstehen, iii) Workshops mit dieser Gruppe plus NHS IT-Manager und sorgt für ALGORITHM-Design-Überlegungen.

WS2 -Ziel: Entwickeln Sie statistische/maschinelle Lernalgorithmen, um die Anforderungen an die Personalpersonal aus routinemäßig verfügbaren Patientendaten abzuschätzen. Methode: Da es keinen "Goldstandard" für die Messung der Personalpersonalanforderungen gibt, werden die Forscher zunächst Messungen aus dem SNCT replizieren, ein Tool für die Klassifizierung der Patientenschärfe/Abhängigkeit. Sie entwickeln alternative Algorithmen, einschließlich der Replikation der individuellen Klassifizierungen/Abhängigkeiten von Patienten und Abhängigkeiten und der Replikation der Personalanforderungen für eine ganze Station. Sie werden Personalentscheidungen bei verschiedenen Zeitpunkten in Betracht ziehen. Prädiktorvariablen stammen aus den Daten der Verwaltungs- und Pflegeplandaten.

WS3 -Ziel: Bewerten Sie die Gültigkeit von Algorithmen. Methode: Forscher passen Regressionsmodelle an, um die Assoziationen zwischen den tatsächlichen Unter-/Überstörungen in Bezug auf jedes Kandidatenmaß für Personalanforderungen und mehrere Ergebnisse zu untersuchen. Zu diesem Zweck verwenden sie Routinedaten, die aus den IT-Systemen des Krankenhauses extrahiert wurden, und eine Mikro-Überraschung von Krankenschwestern, um die Wahrnehmung der Angemessenheit der Personalabteilung zu verstehen. Sie werden testen, ob das Personal im Vergleich zu einem Maß der Personalanforderungen erhöht wird, das Risiko einer schlechten Patientenergebnisse und der Wahrnehmung, dass das Personal unzureichend ist. Sie werden die Modellanpassung mit Modellen mit den vom SNCT gemessenen Personalanforderungen vergleichen.