Attitudes, connaissances, auto-efficacité et comportements des infirmières en soins nutritionnels pour les personnes âgées (NUTRICARE)

Contexte et justification

La malnutrition chez les personnes âgées reste un problème non résolu, affectant de 3,1 % des patients ambulatoires à 29,4 % dans les contextes de réadaptation/subaigus. À ce jour, des preuves empiriques montrent que la malnutrition chez les personnes âgées entraîne un risque accru d'invalidité et de perte d'autonomie et augmente la morbidité et la mortalité. Pour cette raison, la prévention de la malnutrition devrait être une priorité des professionnels de santé dans la prise en charge et la guérison des patients âgés, et les infirmières sont dans une position stratégique pour prévenir la malnutrition chez les personnes âgées car elles sont les seules professionnelles de santé qui s'occupent des patients 24h/24. 24h/24 et 7j/7. Cependant, plusieurs études rapportent que la qualité des soins nutritionnels est souvent inférieure à la norme en milieu clinique, soulignant que les principaux obstacles aux soins nutritionnels, du point de vue des infirmières, étaient : la solitude dans les soins nutritionnels, un besoin de compétence en nutrition alimentaires, une faible flexibilité dans les pratiques de restauration, une défaillance du système de soins nutritionnels et la négligence des soins nutritionnels.

À cet égard, il est possible d'émettre l'hypothèse de plusieurs facteurs clés qui sous-tendent les compétences nutritionnelles infirmières qui pourraient influencer la qualité de la prestation des soins nutritionnels, tels que les connaissances, les attitudes et l'auto-efficacité. En effet, de nombreux auteurs ont décrit qu'un manque de connaissances sur les éléments clés d'une bonne prise en charge nutritionnelle est fondamental pour dispenser des soins de qualité, ce qui les conduit à sous-estimer les conséquences de son insuffisance. La littérature a expliqué qu'un manque de connaissance des concepts importants de la malnutrition pourrait conduire à une sous-estimation du phénomène et à des comportements qui n'empêchent pas l'apparition de la malnutrition. Il est donc crucial de mesurer le niveau de connaissance du professionnel de santé sur ces sujets pour mettre en place une formation ciblée, bien que la littérature récente rapporte une amélioration à cet égard. Un autre facteur susceptible d'influer sur la qualité des soins est l'attitude des infirmières à l'égard des soins nutritionnels. En effet, des preuves antérieures ont identifié que le dépistage approprié des patients souffrant de malnutrition et la mise en œuvre de stratégies correctives avec l'équipe multidisciplinaire sont des aspects essentiels des compétences infirmières . Malheureusement, la littérature rapporte que les infirmières ont souvent une attitude négative envers les soins nutritionnels parce qu'elles perçoivent souvent les soins nutritionnels comme une responsabilité secondaire. Ces attitudes négatives peuvent entraîner une sous-estimation de la malnutrition, qui peut rester non détectée, augmentant le risque de résultats négatifs liés à la santé chez les personnes âgées.

Enfin, l'auto-efficacité, définie comme les croyances que les gens ont dans leur capacité à accomplir avec succès des tâches complexes, peut être considérée comme un indicateur indirect de la performance au travail infirmier, et son niveau perçu par les infirmières pourrait influencer la qualité des soins nutritionnels. En fait, selon Bandura, l'auto-efficacité est un prédicteur de la performance, qui peut être modifié par des interventions éducatives et motivationnelles appropriées, faisant la médiation entre le niveau de connaissances et les attitudes avec action. À cet égard, Dellafiore et al. a développé une échelle d'auto-efficacité pour les infirmières afin d'évaluer les soins nutritionnels des personnes âgées afin de permettre de mesurer l'auto-efficacité des infirmières en soins nutritionnels (en tant qu'évaluation indirecte des compétences infirmières en soins nutritionnels) et, par conséquent, d'évaluer son amélioration en interventions spécifiques.

Collecte de données et taille de l'échantillon

Les données collectées seront envoyées dans un collecteur de données électronique, dont la sortie sera enregistrée sous forme de fichier eCRF dans REDCap. Le début et la fin de la collecte des données sont prévus pour juin 2022 et juin 2023, respectivement.

Jusqu'à présent, on sait que la corrélation entre les connaissances et les attitudes concernant les soins infirmiers nutritionnels est modérément positive (r = 0,410 ; p <0,001), tandis que les corrélations entre les connaissances, l'attitude avec l'auto-efficacité et les comportements sont principalement non décrites. Selon notre hypothèse, les connaissances et les attitudes avec l'auto-efficacité et les comportements pourraient montrer des corrélations positives modérées. Ainsi, les enquêteurs émettent l'hypothèse que la corrélation la plus faible (sur un total de six dans le modèle postulé) pourrait être d'environ r = 0,25. Selon Huley et al. (2013), une taille d'échantillon totale requise pour déterminer si un coefficient de corrélation est différent de zéro doit répondre aux critères suivants : N = [(Zα+Zβ)/C]2 +3 ; où N est la taille de l'échantillon, α = 0,05/6 (0,0083) en considérant une correction de Bonferroni pour effectuer six tests d'hypothèses, et donc Zα = 2,40, β = 10% puis Zβ = 1,28, C = 0,5 * ln[(1 + r)/(1 - r)] = 0,5*ln[(1 + 0,25)/(1 - 0,25)] = 0,5 * ln[1,67] = 0,5 * 0,51 = 0,26. Par conséquent, [(2,40+1,28)/0,26]2 +3 = 203. Par conséquent, 203 infirmières devraient être inscrites pour déterminer si les coefficients de corrélation diffèrent de zéro.

La collecte de données sera effectuée avec les questionnaires suivants dans un format d'auto-déclaration via une enquête en ligne :

• Variables sociodémographiques, telles que le sexe (homme, femme), l'âge (années) et l'état matrimonial (marié, célibataire, autre)
• Les caractéristiques professionnelles sont : formation postdoctorale (oui, non), milieu clinique (milieux de soins chroniques, milieux de soins aigus), expérience de travail (années), soins nutritionnels aux personnes âgées (soins de routine, soins peu fréquents)
• Attitudes du personnel à l'égard des soins infirmiers nutritionnels Échelle gériatrique (échelle SANN-G)
• Connaissance de la malnutrition - gériatrique (KoM-G)
• Échelle d'auto-efficacité pour les soins infirmiers en nutrition (SE-NNC)

analyses statistiques

Toutes les données seront vérifiées à l'aide de la distribution de fréquence pour évaluer d'éventuelles données manquantes, erronées ou aberrantes. Des statistiques descriptives seront utilisées pour décrire les caractéristiques de l'échantillon, où les données catégorielles seront présentées sous forme de fréquences, et les données continues seront présentées sous forme de moyennes ± écart type (M±SD) pour les variables normalement distribuées et sous forme de médiane et d'intervalle interquartile (25 ° -75° centile) pour les données continues non distribuées normalement. L'étude de l'asymétrie sera utilisée pour évaluer au préalable la distribution normale des variables, suivie du test de Kolmogorov-Smirnov. Les données manquantes seront gérées selon une approche par paires. Les caractéristiques de l'échantillon seront comparées entre et au sein des groupes et en utilisant le test χ2 de Pearson pour les variables dichotomiques dans l'analyse univariée ou en utilisant le test t de Student (ou l'ANOVA unidirectionnelle, le cas échéant) pour les valeurs paramétriques.

Pour l'objectif préliminaire, le test de Bartlett sera utilisé pour évaluer la factorabilité de la matrice de corrélation et l'indice Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) sera effectué avant d'exécuter une analyse factorielle exploratoire (AFE). Les AFE seront effectuées à l'aide d'estimations robustes des paramètres du maximum de vraisemblance (MLR) dans le cas d'éléments non distribués normalement ou du maximum de vraisemblance robuste (ML) dans le cas d'éléments normalement distribués. Une rotation oblique geomin sera utilisée pour faciliter l'interprétation des relations entre les facteurs latents et les variables observées. La sélection du nombre de facteurs à extraire sera guidée par l'analyse des valeurs propres, du scree test, de l'interprétation des relations entre facteurs latents et variables observées, et des domaines théoriques conceptualisés dans la phase de génération des items.

Des modélisations d'équations structurelles seront exécutées selon l'hypothèse posée pour étudier l'objectif principal. Les modèles seront évalués en tenant compte de l'interprétation des indices d'ajustement suivants : le Satorra-Bentler χ2 ; l'indice d'ajustement comparatif (CFI) (les valeurs> 0,90 indiquent un ajustement acceptable); l'erreur quadratique moyenne d'approximation (RMSEA) (les valeurs <0,06 indiquent un ajustement acceptable); le résidu quadratique moyen pondéré (WRMR ; les valeurs de 1,0 indiquaient un ajustement acceptable).

Toutes les données seront analysées à l'aide du package statistique pour les sciences sociales version 22 (SPSS, Chicago, IL, États-Unis) et MPLus 8.1, et le niveau de signification sera fixé à 0,05 et bilatéral.

Résultats attendus

Cette étude fournira des informations utiles pour d'abord comprendre et déterminer la relation entre les attitudes, les connaissances, l'auto-efficacité et les comportements des infirmières en soins nutritionnels pour les personnes âgées. Jusqu'à présent, ce sujet a été sous-étudié, et cette étude fournira des informations utiles pour combler une lacune dans les connaissances.

Gestion de données

Toutes les données collectées de manière anonyme via l'enquête en ligne seront traitées conformément à la législation en vigueur (Règlement européen 2016/679, Décret législatif 101/2018) et aux GCP, dans le respect de la vie privée des participants. Les données seront automatiquement saisies dans un classeur en ligne une fois que chaque patient aura rempli le questionnaire. Une fois la phase de collecte terminée, le liant sera extrapolé dans une feuille Excel à des fins d'analyse. La sortie Excel sera également déposée dans REDCap.

Considérations éthiques

Avant la compilation de l'enquête en ligne, le consentement éclairé sera obtenu en ligne sur la même page. L'étude peut être qualifiée d'anonyme car il est impossible de lier un échantillon particulier à une personne sur la base des données obtenues. Selon la législation en vigueur (Règlement européen 2016/679, Décret législatif 101/2018), il n'est pas jugé nécessaire d'employer une autorisation écrite distincte pour ce type d'étude, car la confidentialité de l'étude cesserait d'exister. D'autre part, on pense privilégier la bonne information des sujets avec une page web de présentation claire et compréhensible qui explique l'objectif de l'enquête avant qu'ils ne remplissent le questionnaire en ligne.