L'analisi predittiva e la visualizzazione computerizzata migliorano la sicurezza del paziente per prevenire le cadute

Per ridurre le cadute in ambito ospedaliero e basandosi sulla precedente ricerca infermieristica sulle cadute, nonché sul programma MFS e Fall TIPS, MGH ha sviluppato un algoritmo di supporto alle decisioni per identificare i cambiamenti nei fattori clinici non appena si verificano per avvisare gli infermieri della necessità di adeguarsi interventi di prevenzione delle cadute. MGH Nursing, attraverso una collaborazione con RGI Informatics, ha quindi implementato l'algoritmo MGH in un'unità clinica di assistenza generale. Il software RGI utilizza l'algoritmo MGH in streaming live dei dati EHR di Epic per identificare i pazienti il ​​cui rischio di caduta potrebbe essere aumentato e fornire supporto decisionale clinico agli infermieri attraverso un avviso sui loro telefoni cellulari rilasciati dall'ospedale. I risultati preliminari hanno dimostrato la fattibilità e una riduzione statisticamente significativa (p <0,01) delle cadute con infortunio in un periodo di 11 mesi.

Anche il lavoro preliminare, reciprocamente esclusivo, su una seconda unità di cure generali ospedaliere, che coinvolge un sistema computerizzato di visualizzazione del paziente, ha prodotto una riduzione delle cadute. L'uso combinato delle due tecnologie può produrre un effetto sinergico riducendo ulteriormente l'incidenza delle cadute in ambito di terapia intensiva. Ad oggi, non esistono prove derivate dalla valutazione dei risultati dei pazienti derivanti dalla sperimentazione simultanea delle due tecnologie. Pertanto, lo scopo di questo studio è determinare l'impatto di tre diversi interventi di prevenzione delle cadute (solo algoritmo RGI/MGH, solo Inspiren e combinazione di algoritmo RGI/MGH e Inspiren) su pazienti a rischio di cadute e cadute con lesioni su tre adulti unità di cura in un grande centro medico accademico.

La soluzione proposta è l'unica strategia conosciuta che estrae e sintetizza dati fisiologici e fisici da più fonti, per creare una visione dimensionale del profilo di sicurezza di un paziente correlato al rischio di caduta. Avvisi tempestivi informeranno gli infermieri del rischio di caduta del paziente, del motivo del rischio e delle loro decisioni cliniche in merito alle strategie di prevenzione delle cadute. Questa proposta iniziale si concentra sui pazienti a rischio di cadute e siamo fiduciosi che questo approccio innovativo sia adattabile per affrontare altri problemi critici di sicurezza, ad esempio lesioni da pressione e infezioni del tratto urinario associate al catetere. Di seguito vengono fornite informazioni dettagliate su RGI Analytics e Inspiren.

Metodologia: verrà condotto un disegno di studio di coorte osservazionale con metodi misti per determinare l'impatto e l'efficacia delle cure abituali e tre diverse strategie di prevenzione delle cadute che superano lo standard di cura in tre unità di degenza presso MGH nell'arco di un anno. L'Unità 1 impiegherà solo l'analisi di streaming e l'algoritmo MGH, l'Unità 2 impiegherà solo la visualizzazione del computer AUGI di Inspiren e l'Unità 3 impiegherà l'algoritmo combinato di analisi di streaming/MGH e il dispositivo AUGI di Inspiren. L'Unità 4, l'unità di controllo, fungerà da gruppo di confronto interno della stessa istituzione. Oltre agli interventi dello studio, tutte e quattro le unità continueranno a mantenere la consueta pratica basata sull'evidenza MGH e gli standard di cura per la prevenzione delle cadute. I dati demografici di pazienti, unità e infermieri raccolti per lo studio attualmente sono accessibili o calcolabili da fonti esistenti. Le fonti includono i dati ADT, finanziari, di acutezza e di qualità di PCS archiviati nel datawarehouse di PCS. I dati demografici dei pazienti dell'unità in aggregato includeranno età, sesso e razza. I dati demografici degli infermieri includeranno il numero di equivalenti a tempo pieno, anni di esperienza come infermiere, anni di esperienza presso MGH e il più alto livello di istruzione. I dati dell'unità includeranno il conteggio dei ricoveri dei pazienti, i giorni del paziente, la durata della degenza, l'acutezza infermieristica, il tipo di paziente per sesso, età, razza, etnia, numero di cadute dell'unità e cadute dell'unità con infortuni e indicatori del personale infermieristico. Le percezioni degli infermieri riguardo alle tre unità di intervento saranno misurate in associazione all'intervento utilizzando feedback in tempo reale provenienti dagli avvisi del cellulare (utile/non utile), feedback degli infermieri e sondaggi trimestrali. La Fall Prevention Efficiency Scale (Dykes, et al., 2021) è uno strumento sottoposto a revisione paritaria composto da 13 elementi che si concentra su quattro aree chiave: fa risparmiare tempo, non fa perdere tempo, vale il tempo ed è utile nella prevenzione delle cadute. Le domande del sondaggio saranno adattate per soddisfare le esigenze di questo studio e saranno somministrate tramite REDCap, un'applicazione web sicura di Harvard Catalyst per la gestione degli strumenti di sondaggio on-line.

Domande di ricerca

1. In ambito di terapia intensiva, in ambito ospedaliero ospedaliero, esiste una differenza nel tasso di occorrenza di cadute e cadute con lesioni, confrontando tre distinti metodi di allerta degli infermieri presso il punto di cura in merito a un cambiamento nel rischio di caduta del paziente, pur mantenendo tutti gli altri standard attuali? di cura per la prevenzione delle cadute e aggiungendo questi nuovi standard durante lo studio: (1) uso di analisi in streaming e un algoritmo del rischio di caduta che avvisa gli infermieri di un cambiamento nel rischio di caduta, (2) visualizzazione del computer e interpretazione dell'intelligenza artificiale del movimento del paziente e ( 3) una combinazione di entrambe le tecnologie?

2. Quali sono le percezioni degli infermieri riguardo a:

   1. L'impatto di tre tecnologie di studio implementate per facilitare l'identificazione di un aumento del rischio di caduta.
   2. La riduzione del carico infermieristico nella valutazione del rischio di caduta e la raccomandazione per ulteriori interventi per prevenire le cadute.

Obiettivi della ricerca:

1. Confrontare l'impatto delle tre innovazioni nella prevenzione delle cadute, all'interno e tra le unità e con un'unità di controllo (tutte e quattro le unità utilizzando lo stesso consueto standard di cura) sulle cadute e sulle cadute con lesioni.
2. Determinare l'efficacia percepita delle innovazioni nella prevenzione delle cadute e degli avvisi sul supporto alle decisioni cliniche e sul carico degli infermieri utilizzando sondaggi infermieristici, risposte agli avvisi e focus group.