Predecir los requisitos de personal de enfermería a partir de datos recopilados rutinariamente (PREDICT-NURSE)

Antecedentes: tener suficientes enfermeras en las salas del hospital es vital para la seguridad del paciente, pero la planificación de números y necesidades variables de los pacientes es difícil. Casi todos los fideicomisos agudos del NHS en Inglaterra usan la herramienta de atención de enfermería más segura (SNCT) de Nice Endersed para guiar las decisiones de personal. Sin embargo, este enfoque es intensivo en el trabajo y requiere la recopilación de datos específicamente para medir los requisitos de personal, no informados por los datos recopilados para la administración o la gestión de la atención.

Objetivo: Desarrolle un método para medir la demanda de personal de enfermería en las salas del hospital utilizando datos de rutina para ayudar a los establecimientos de planificación (número de empleados de barrio), monitorear la adecuación del personal en tiempo real e informar el despliegue seguro y eficiente del personal.

Diseño: un estudio de observación retrospectivo en los barrios que proporcionan somático agudo de adultos (es decir ,. no salud mental) atención hospitalaria en 5 fideicomisos de hospitales generales, prediciendo los requisitos de personal de enfermería a partir de datos recopilados rutinariamente y validando estas predicciones contra los resultados de la adecuación de los pacientes y el personal. Los algoritmos se desarrollarán de acuerdo con el diseño centrado en el usuario y al comprometerse con los pacientes para comprender las experiencias del personal de enfermería del hospital e implicaciones para el desarrollo de algoritmos.

Worktream (WS) 1 Objetivo: Comprenda lo que funciona/no funciona para enfermeras y gerentes al usar herramientas de personal, e incorporar esto en el diseño de algoritmos. Método: Enfoque de diseño centrado en el usuario que comprende i) una encuesta nacional de matronas de personal y oficiales de información principal de enfermería para averiguar cómo se utilizan las herramientas de personal y la disponibilidad/calidad de los datos del paciente, ii) talleres con enfermeras y gerentes de enfermería para comprender las necesidades de apoyo a las decisiones de personal en diferentes puntos de tiempo, iii) Talleres con este grupo más administradores de NHS y compañías de clasificaciones para discutir algoritis de diseño de algorithm.

Objetivo WS2: Desarrolle algoritmos de aprendizaje estadístico/automático para estimar los requisitos de personal de enfermería a partir de datos de pacientes disponibles rutinariamente. Método: Dado que no existe un "estándar de oro" para medir los requisitos de personal de enfermería, los investigadores primero replicarán las mediciones del SNCT, una herramienta de clasificación de agudeza/dependencia del paciente. Desarrollarán algoritmos alternativos que incluyen replicar clasificaciones individuales de agudeza/dependencia del paciente y replicar los requisitos de personal para toda una sala. Considerarán las decisiones de personal en diferentes puntos de tiempo. Las variables predictoras provendrán de datos administrativos y del plan de atención.

Objetivo WS3: Evaluar la validez de los algoritmos. Método: Los investigadores se ajustarán a los modelos de regresión para investigar las asociaciones entre los requisitos reales de bajo/sobrealfa en relación con cada medida candidata de los requisitos de personal y múltiples resultados. Para esto, utilizarán datos de rutina extraídos de los sistemas de TI de los hospitales y una micro-su encuesta de enfermeras para comprender las percepciones de la adecuación del personal. Probarán si a medida que el personal aumenta en relación con una medida de los requisitos de personal, el riesgo de malos resultados y percepciones de los pacientes de que el personal es inadecuado disminuye. Compararán el ajuste del modelo con los modelos con los requisitos de personal medidos por el SNCT.