Une étude pour évaluer l'introduction de nouveaux modèles de dotation en personnel en soins intensifs : une évaluation réaliste (SEISMIC-R) (SEISMIC-R)

Contexte : L'optimisation du déploiement de la main-d'œuvre infirmière rare dans l'unité de soins intensifs (USI) est primordiale pour la sécurité des patients et le bien-être du personnel. Les modèles de dotation en personnel des unités de soins intensifs sont déterminés par les spécifications de service du National Health Service (NHS), avec des ratios patient/infirmière autorisée (IA) de 1:1 pour les patients les plus aigus. Une expansion rapide de la capacité des soins intensifs pendant le COVID19 a conduit à l'adoption de modèles alternatifs, utilisant davantage de personnel de soutien, d'infirmières non qualifiées en soins intensifs et d'autres professionnels, atteignant jusqu'à 70 % en cas de pointe. Les forces, les faiblesses, les coûts et les effets de ces modèles, ainsi que les avantages de les conserver, restent incertains. Des niveaux inférieurs de dotation en personnel infirmier et une charge de travail élevée ont été associés à des résultats indésirables pour les patients, le personnel et les organisations, bien que les preuves spécifiques aux USI soient limitées. Les études se concentrent sur les niveaux d'IA, contribuant peu à comprendre les conséquences des changements retenus après la COVID ou à guider l'adoption de modèles de dotation alternatifs. On ne sait pas comment les changements de dotation ou de modèles spécifiques affectent divers résultats.

Objectif : Identifier les éléments clés d'un modèle optimal de dotation en personnel infirmier à déployer en USI.

Objectifs/Méthodes : Guidés par un cadre réaliste, les chercheurs proposent d'interconnecter les axes de travail (WS) sur 2 ans pour permettre une fertilisation croisée des idées/hypothèses et informer les théories de programme émergentes.

1. Pour identifier et décrire l'organisation des modèles, en explorant les mécanismes et les résultats prévus pour le fonctionnement des différents modèles, les chercheurs mèneront :

   • une enquête britannique (WS 1) auprès des 294 unités de soins intensifs en Angleterre/Pays de Galles/Irlande du Nord (NI)/Écosse qui identifiera les modèles de dotation en personnel émergents/conservés depuis COVID19, par rapport aux spécifications de service du Royaume-Uni (Royaume-Uni).
   • une évaluation réaliste (WS 2, axe de travail transversal) et des études de cas détaillées impliquant six sites, et 30-40 entretiens avec : des infirmiers/infirmières seniors ; responsables organisationnels ; gestionnaires/commissaires du réseau de soins intensifs; familles/patients, pour tester les théories émergentes des programmes. Des ethnographies rapides (n = 30) expliqueront comment les décisions de dotation sont prises.

2. Pour fournir des estimations de la variabilité de la demande de personnel infirmier et estimer les associations entre les modèles de dotation en personnel et les résultats pour les patients, les chercheurs vont :

   - utiliser les données administratives de la liste électronique (liste de personnel infirmier) et les données sur les patients (WS 3) du programme de mélange de cas du Centre national d'audit et de recherche des soins intensifs (2019-2023) pour évaluer si et comment les résultats des patients/du personnel varient selon les différents modèles de personnel entre les unités/sites d'étude de cas.

3. Pour développer des modèles de simulation pour montrer l'impact des modèles sur la capacité, le coût et le flux de patients, les enquêteurs utiliseront la modélisation de simulation (WS 4) pour explorer des scénarios pour différentes politiques de dotation en fonction des mélanges de cas des unités d'étude de cas, rapidement et sans impact sur les patients.

Analyse : L'intégration des données se produit dans tous les flux de travail dans WS 5. Les théories développées à partir des études de cas WS2 seront testées plus avant par rapport aux données d'observation WS 3 et informeront les modèles de simulation mathématique WS 4 de la capacité des soins intensifs, des résultats des patients et du flux des patients, afin d'éclairer les propositions émergentes pour le les théories réalistes des programmes d'évaluation en tant que configurations contexte-mécanisme-résultat.