Kognitiivis-käyttäytymismuutoksen ja mobiiliteknologian käyttö RN-unen ja väsymyksen parantamiseen (RN-SLEEP)

Suurin osa RN:istä Yhdysvalloissa työskentelee sairaaloissa ja jälkihoitokeskuksissa, joissa heidän unensa voivat vaarantua vuorotyön (eli klo 7–18 ulkopuolella) ja pitkien työpäivien seurauksena. RN:t kohtaavat myös valtavaa työstressiä hoidettaessa kriittisesti sairaita potilaita, mikä voi häiritä unta. Unen terveys määritellään useilla komponenteilla, mukaan lukien unen ajoitus, säännöllisyys, tehokkuus, kesto, laatu ja päiväunisuus. Kun RN:t kokevat huonosti unta, heillä on lisääntynyt riski saada tuloksia, joilla on kielteisiä terveys- ja turvallisuusongelmia RN:ille (esim. väsymys, kroonisten sairauksien kehittyminen, työtapaturmat) ja heidän potilailleen. Näistä riskeistä huolimatta RN:t raportoivat huonosta unenlaadusta ja lyhyemmästä unen kestosta kuin suositellaan 7–9 tuntia/24 tuntia. Jotkut tutkimukset ovat osoittaneet, että kun RN:t saavat koulutusta työvuorotyöhön liittyvistä unistrategioista (esim. vuoroa edeltävät päiväunet), he näkevät unensa paranevan. Vaikka RN:t ovat hyödyllisiä, ne voivat edelleen hyötyä kokonaisvaltaisemmasta koulutuslähestymistavasta, jolla puututaan laajempiin unen esteisiin, kuten työstressiin. Kokonaisvaltainen unilähestymistapa voi tarjota RN:ille näyttöön perustuvia taitoja selviytyä vuorovaikutuksiin sopeutumisesta ja psykologisista unen esteistä ja motivoida RN:itä rohkaisevilla käyttäytymisen muutosstrategioilla (esim. tavoitteiden asettamisella). Tämän seurauksena RN:t voivat parantaa unen terveyttä ja vähentää väsymystä.

Tässä hankkeessa ehdotetaan univalmennusohjelman kehittämistä, joka on suunniteltu vastaamaan RN:n työvuorotyön tarpeisiin. Sellaisenaan koulutusohjelma, RN-SLEEP, sisältäisi vuorotyöstrategioita, unitieteen ja fysiologian perusteita, käyttäytymisen muutoskomponentteja ja strategioita, jotka löytyvät tehokkaasta käyttäytymisunilääkehoidosta, joka tunnetaan nimellä unettomuuden kognitiivinen käyttäytymisterapia (CBT-I). . Hakijalla, tohtori Hittlellä, on asiantuntemusta työterveydestä ja -turvallisuudesta, mukaan lukien uni- ja vuorotyöt terveydenhuoltoalalla. Tohtori Hittle on koonnut asiantuntijoiden mentorointiryhmän ohjaamaan häntä kognitiivis-käyttäytymismenetelmien koulutuksessa, jotta se voidaan integroida työntekijöiden uniinterventioihin, interventiotutkimukseen keskittyen mTerveyteen ja toteutustieteeseen käyttäen Total Worker Health -lähestymistapaa. Dr. Hittlen lyhyen aikavälin tavoitteena on tulla itsenäiseksi työterveys- ja työturvallisuustutkijaksi, joka osaa käyttää interventiotutkimuksessa ja onnistuneessa työpaikalla toteutuksessa tarvittavia menetelmiä ja tekniikoita. Tämä K01-ehdotus tarjoaa tohtori Hittlelle tilaisuuden hankkia nämä taidot ja rakentaa tutkimusta, joka keskittyy työntekijöiden unikoulutukseen. Tähän projektiin tarvittavat resurssit, aika ja materiaalit ovat saatavilla Cincinnatin yliopiston (UC) kautta, College of Nursingin kautta ja resursseja Dr. Wongilta (ensisijainen mentori) National Institute for Occupational Safety and Health -instituutista. Muita UC-pohjaisia ​​resursseja ovat UCIT, joka tukee Dr. Hittlen mobiilisovelluskehitystä, ja Center for Clinical & Translational Training and Science, joka tarjoaa palveluita K01-palkittujen nuorempien tutkijoiden tukemiseksi.

Tällä projektilla on kaksi tavoitetta:

1. Mobiilisovelluksen, RN-SLEEP, tarkentaminen, jotta voidaan määrittää harjoituskomponentit, jotka kiinnostavat RN:itä eniten, kun he haluavat parantaa untaan.
2. RN-SLEEPin pilottitesti esitestin jälkeisellä testillä, toistuva mittaustutkimussuunnitelma, jolla mitataan RN-osallistujien sitoutumista RN-SLEEPiin, houkuttelevuutta (esim. estetiikkaa, helppokäyttöisyyttä) ja koulutussisällön hyödyllisyyttä RN-unen parantamisessa yli opintojakso verrattuna terveellisten elämäntapojen koulutuskoulutukseen. Tämä pilottitesti auttaa myös tutkijoita ymmärtämään paremmin opiskelutoiminnan toimivuutta.

Tavoitteessa 1, RN-SLEEP-sisällön tarkennuksessa:

Tämä projektin laadullinen komponentti rekrytoi 18-24 osallistujaa kohderyhmätiedonkeruuta varten. Osallistujat rekrytoidaan mukavuusotantamenetelmällä ja heidät nimetään rekrytoituina (ei-satunnaistettuina) johonkin kolmesta kohderyhmästä. Jokaisessa kohderyhmässä on kuudesta kahdeksaan osallistujaa. Ensimmäiset kohderyhmät suoritetaan parhaan sisällön määrittämiseksi RN-SLEEPiin sisällytettäväksi. RN-SLEEP-sisältöä tarkennetaan. Sitten muodostetaan toinen joukko fokusryhmiä, jotka jakavat päivitetyn RN-SLEEP:n osallistujien kanssa lopullisen palautteen saamiseksi. Fokusryhmien otoskoot määritettiin kirjallisuuden perusteella. Tarkennusryhmien tiedot analysoidaan modifioidulla vakiovertailuanalyysimenetelmällä.

Tavoitteen 2 osalta RN-SLEEP-interventio pilotoidaan. Menetelmä osallistujien jakamiseksi interventio- ja verrokkiryhmiin: Kun osallistujien on todettu olevan kelvollisia tutkimukseen ja tietoinen suostumus on allekirjoitettu, tutkijat satunnaistavat osallistujat RN-SLEEP-interventio- tai koulutuskontrolliryhmään. Tutkijat käyttävät REDCap-tiedonhallintaalustaa satunnaisten osallistujien jakamiseen ja ryhmittelevät ryhmiä oman sukupuolen mukaan.

Menetelmä toimenpiteen toteuttamiseksi: Perustoimenpiteet kerätään. Osallistujia pyydetään sitten olemaan päivittäin tekemisissä RN-SLEEP- tai koulutuskontrolliryhmän kanssa heidän määrätyn ryhmän perusteella neljän viikon ajan. Intervention jälkeiset toimenpiteet kerätään 4 ja 8 viikon kuluttua interventiojakson päättymisestä.

Otoskoon määritysmenetelmä: Rekrytointitavoitteemme on 76 osallistujaa (38 jokaisessa ryhmässä). Tutkijat määrittelivät otoskokomme ensisijaisten tulosmittareiden teholaskelmien (unen kesto ja unen laatu) sekä kirjallisuuden ja PI:n aikaisemman työn perusteella. Tutkijat lisäsivät teholaskennan otoksen kokonaistavoitetta 58 osallistujasta 30 % ottaakseen huomioon kaikki osallistujat, jotka menettivät poistuman.

Tietojen analysointimenetelmä:

Ensisijaiset tulosmittaukset (unen kesto, unen laatu): Kuvaavia tilastoja (eli keskiarvoja, 95 %:n luottamusvälit) käytetään kuvaamaan koko tutkimusotoksen ja kunkin tutkimusryhmän (interventio ja koulutuskontrolli) ominaisuuksia ja tulosmuuttujia. Ryhmien väliset erot unen keston ja laadun suhteen arvioidaan käyttämällä kahden ryhmän riippumatonta t-testiä tai Mann-Whitney U:ta (jos ei-parametrista testausta tarvitaan). Jos unen keston ja laadun välillä havaitaan tilastollisia eroja, asianmukaiset tilastolliset analyysit täydennetään malliin sisällytettävillä positiivisesti korreloivilla kovariaatteilla.

Toissijaiset tulosmittaukset: Väsymys, muut unen terveyden mittarit (ajoitus, säännöllisyys, tehokkuus, päiväunisuus), unen tehokkuus ja uskomukset. Kuvailevia tilastoja väsymyksestä, uni uskomuksista, itsetehokkuudesta ja jäljellä olevista unen terveysmittauksista selvitetään ennen ja koulutuksen jälkeiset datatrendit interventio- ja kontrolliryhmille.

Toissijaiset tulosmittaukset: Mobiilisovellusten hyväksyttävyyttä, käytettävyyttä ja sitoutumista koskevat mittarit Tutkijat laskevat ja raportoivat kuvaavat tilastot 4 ja 8 viikon koulutuksen jälkeisistä hyväksyttävyydestä, käytettävyydestä ja sovelluksen sitoutumisesta.

Muut tulosmittaukset: tutkimuksen toteutettavuustoimenpiteet Tutkijat seuraavat rekrytointi- ja säilytystilastoja koko tutkimuksen ajan. Tutkijat raportoivat seulotuista, seulotuista kelvollisista ja ilmoittautuneista osallistujista sekä osallistujien säilyttämisprosentteista 4 ja 8 viikon koulutuksen jälkeisen tiedonkeruun yhteydessä.