Migliorare l'assistenza domiciliare attraverso il feedback sui dati sulle prestazioni (INFORM)

Sfondo:

Lo scopo di questo progetto è valutare sistematicamente un intervento su misura rivolto ai leader dei microsistemi clinici (unità di cura) nelle strutture residenziali di assistenza a lungo termine (casa di cura - NH). L'intervento è progettato per fornire un feedback sui dati delle prestazioni per il miglioramento. Questo progetto è un elemento chiave di un programma di ricerca a lungo termine (Translating Research in Elder Care - TREC) incentrato sul progresso della scienza della traduzione della conoscenza. L'obiettivo di TREC è quello di migliorare la qualità dell'assistenza e, così facendo, migliorare la qualità della vita per gli anziani nei NH e la vita lavorativa per i loro fornitori di assistenza. TREC si concentra in particolare sul ruolo importante del contesto organizzativo (elementi modificabili dell'ambiente di lavoro) a livello di microsistema clinico (unità clinica) nei NH.

Obiettivi:

1. Valutare e confrontare un feedback standard e 2 strategie di feedback assistite e orientate agli obiettivi
2. Valutare la sostenibilità e gli effetti a lungo termine di ciascuna strategia
3. Perfezionare una pratica strategia di feedback assistito da utilizzare nelle NH rivolte ai leader dei microsistemi clinici

Design: studio pragmatico, a tre bracci, parallelo, randomizzato a grappolo; randomizzazione a blocchi permutati stratificati; valutazione di base, periodo di intervento di 1 anno, valutazione post-intervento e follow-up a lungo termine di 1 anno. Gli NH saranno assegnati in modo casuale a Standard Feedback (SF), Basic Assisted Feedback (BAF) o Enhanced Assisted Feedback (EAF).

Impostazione: campione casuale stratificato (regione per dimensione per operatore) di 67 NH ammissibili provenienti da quattro regioni in due province: Alberta (Edmonton, Calgary) e British Columbia (Fraser Health, Interior Health). Le strutture partecipano a uno studio osservazionale longitudinale (parte di TREC) che genera un ricco database a livello di residenti, personale, unità e struttura.

Assegnazione casuale: viene reclutata la coorte di 67 NH. Tutti i siti hanno accettato e si aspettano un feedback standard. 22 strutture (60 unità idonee) sono state assegnate in modo casuale a SF, 22 strutture (70 unità idonee) a BAF e 23 strutture (73 unità idonee) a EAF. Le strutture assegnate a BAF o EAF saranno contattate e verrà loro offerto un feedback aggiuntivo. Ai manager verrà spiegato lo specifico feedback extra (trattamento) che riceveranno, ma saranno ciechi rispetto all'assegnazione del gruppo.

Campione: Target dell'intervento sono i gestori delle unità di cura all'interno dei SSN. Per evitare effetti di contaminazione, la randomizzazione verrà effettuata a livello di struttura, con tutti i responsabili di unità inclusi della stessa struttura che riceveranno lo stesso intervento di feedback. Per determinare la dimensione del campione è stato adattato un approccio alla dimensione del campione basato sulla simulazione al computer che ha tenuto conto di più misure ripetute in tre bracci di studio e della complessa struttura nidificata (punti temporali nidificati all'interno di ciascuna unità di cura e unità raggruppate all'interno delle strutture). La potenza e la dimensione del campione sono state stimate sulla base di un modello di regressione a effetti misti. Utilizzando i dati della fase precedente del TREC (2007-2012) sono stati stimati i parametri richiesti da inserire nel modello. I presupposti erano che SF aumenterà l'esito primario (punteggio delle interazioni formali [FI]) di 0,2, BAF aumenterà il punteggio FI di 0,4 e EAF aumenterà il punteggio FI di 0,6. Con una potenza ipotizzata di 0,90, un livello di significatività di 0,05 e un tasso di abbandono del 25%, saranno necessarie in totale 144 unità di cura (48 NH con un numero medio di tre unità o 72 NH con un numero medio di due unità) .

Intervento:

Tutti e tre i gruppi riceveranno un seminario di disseminazione faccia a faccia (feedback dei dati della ricerca sugli aspetti modificabili del contesto dell'unità di cura). Il gruppo SF non riceverà alcun intervento aggiuntivo. I bracci BAF ed EAF riceveranno un ulteriore seminario faccia a faccia sulla definizione degli obiettivi e due seminari di supporto a intervalli di sei mesi. I workshop di supporto saranno virtuali nel braccio BAF e faccia a faccia nel braccio EAF. Inoltre, il braccio EAF riceverà assistenza via e-mail e telefonica su richiesta. Il feedback includerà dati su quattro aspetti del contesto organizzativo che vengono regolarmente misurati in TREC con l'Alberta Context Tool (ACT) convalidato. Quattro dei dieci concetti ACT sono stati selezionati per un focus specifico: 1) il numero di interazioni formali (FI) che gli assistenti assistenziali hanno con altri fornitori e con pazienti/famiglie; 2) la quantità di assistenti Slack Time che hanno; 3) Pratiche di valutazione (feedback unitario) e 4) Capitale sociale. L'intervento è progettato per migliorare le prestazioni su questi aspetti del contesto. L'obiettivo dell'intervento è il team dirigenziale del microsistema clinico (unità clinica) all'interno dei SSN: i responsabili delle unità di cura e il direttore delle cure.

Risultato primario: Interazioni formali (FI), definite come scambi formali attraverso attività pianificate che possono promuovere il trasferimento di conoscenze (per i dettagli vedere la sezione risultati). Precedenti ricerche in TREC (2007-2012) hanno chiaramente suggerito che alcune aree di contesto sull'ACT hanno il potenziale per esercitare un impatto maggiore sulla qualità dell'assistenza e sull'attuazione del cambiamento. Di questi, FI ha il maggiore impatto singolo. A livello di microsistema nessuna unità ha ottenuto un punteggio superiore a 1,9 (max. punteggio possibile è 4) e la media era 1,3, lasciando un sostanziale margine di miglioramento. La correlazione di FI con il punteggio complessivo del contesto ACT è .5 e le combinazioni di FI più tre concetti ACT aggiuntivi (valutazione, capitale sociale, tempo di inattività) hanno aumentato la correlazione a .8. I sondaggi sul campo hanno suggerito che i responsabili dell'assistenza sono interessati a FI come un concetto attuabile del contesto della struttura e lo considerano un primo obiettivo accessibile per l'azione e il cambiamento. FI costituisce il contesto più attuabile, conveniente e facile da migliorare per migliorare la qualità, poiché i meccanismi per il miglioramento sono prontamente disponibili. FI utilizza le risorse esistenti e richiede pochi investimenti al di là degli adattamenti organizzativi (pianificazione di sessioni di formazione o riunioni, sviluppo di materiali educativi per diffondere i risultati della ricerca, ecc.). Infine, cosa importante, FI è anche un obiettivo prossimale. La letteratura sul comportamento organizzativo è chiara sul fatto che l'obiettivo fissato non può essere troppo distale.

Risultati secondari:

1. Misure di contesto ACT: feedback, capitale sociale, flessibilità organizzativa - tempo
2. Risultati del personale: uso della ricerca, empowerment psicologico, soddisfazione lavorativa
3. Risultati dei residenti: indicatori di qualità dallo strumento di valutazione dei residenti - Set minimo di dati 2.0 (RAI): peggioramento del dolore, diminuzione dei sintomi comportamentali. Il RAI è utilizzato a livello internazionale per una valutazione geriatrica completa dello stato di salute, fisico, mentale e funzionale dell'NH. In Canada il suo utilizzo è obbligatorio in diverse province/territori, nonché dal Canadian Institute of Health Information per la segnalazione nazionale.
4. Risultati dell'unità e della struttura: risposta a gravi quasi incidenti, comportamento di cittadinanza organizzativa dei manager, rapporti sulle prestazioni, attività di miglioramento della qualità

Valutazioni di processo:

1. Indagini di valutazione dell'officina
2. Liste di controllo del protocollo di intervento per valutare la fedeltà della consegna del workshop
3. Focus group con team manageriali direttamente prima del primo workshop di supporto e un mese prima del secondo workshop di supporto
4. Contabilità dei costi dell'intervento

Analisi statistica:

Analisi primaria: per confrontare l'efficacia dei tre interventi di feedback nel migliorare il punteggio FI, verranno utilizzati modelli di regressione a effetti misti. I modelli terranno conto di misure multiple all'interno di ciascuna unità e del raggruppamento di unità all'interno delle strutture. Tutte le analisi saranno aggiustate per le tre variabili di stratificazione del campione della struttura TREC (regione, modello proprietario-operatore e dimensione della struttura). Le caratteristiche delle unità e delle strutture saranno confrontate utilizzando statistiche descrittive al basale. Sulla base di ciò, i modelli verranno adattati per le variabili di base che differiscono in modo significativo tra i gruppi di trattamento. I dati saranno valutati se soddisfano le ipotesi di questo modello (normalità multivariata, linearità, distribuzione normale, residui non correlati, effetti casuali con media zero) ei modelli saranno adattati di conseguenza. Verrà condotta un'analisi dell'intenzione di trattare, in quanto ciò riflette al meglio la natura pragmatica dello studio. Questi risultati saranno confrontati con un'analisi as-trattata, che riflette meglio l'adesione/non aderenza all'intervento. La segnalazione di questi risultati seguirà le linee guida CONSORT (Consolidated Standards of Reporting Trials).

Analisi secondarie: il cambiamento dei risultati secondari (risultati residenti, ovvero indicatori di qualità RAI, risultati del personale e variabili organizzative) sarà monitorato nel tempo in ciascun braccio dello studio e i risultati saranno confrontati tra i tre bracci dello studio utilizzando statistiche descrittive, controllo statistico del processo metodi e test di significatività appropriati (test t per risultati normalmente distribuiti, lineari, continui; test non parametrici per variabili che non soddisfano queste ipotesi; test chi per risultati categorici). Ad ogni unità dell'intervento sarà assegnata una variabile dicotomica (migliorato/non migliorato). Quindi, utilizzando la regressione logistica con miglioramento come risultato, verranno esaminati gli effetti del contesto (utilizzando le scale ACT), l'uso delle migliori pratiche e le caratteristiche del personale sul miglioramento. A tal fine è stato sviluppato un sistema di classificazione affidabile per le singole carte di controllo.