Elderspeak の Speeko

新しい人は 66 秒ごとにアルツハイマー病またはその他の認知症と診断されており、ほとんどの認知症患者 (PWD) は認知症の後期段階をナーシング ホーム (NH) で過ごしています。そこでは、認知症ケア スキルの欠如とスタッフ不足がケアの質を制限しています。 NH における PWD のケアは、PWD が認知能力とコミュニケーション能力を失い、満たされていない身体的および心理社会的ニーズを表現できないために発生する、攻撃性、発声、徘徊、引きこもりなどの認知症の行動的および心理的症状 (BPSD) によって複雑になります。 BPSD は、スタッフのストレスを増大させ、ケアを完了するための費用のかかる時間を増加させるケアへの抵抗性 (RTC) として NH スタッフに提示され、多くの場合、スタッフの離職、負傷、および BPSD を制御するための向精神薬の不適切な使用につながります。 Center for Medicare and Medicaid Services (CMS) の命令と罰則により、抗精神病薬の使用がわずかに減少しましたが、NH 居住者における禁忌の使用は依然として蔓延している問題であり、有害な副作用を引き起こし、PWD の生活の質を低下させています。

PIと他の研究者は、NHスタッフが不適切に親密な愛の言葉（「蜂蜜」などのちっぽけな言葉）を特徴とするエルダースピーク（ベイビートークに似たスピーチ）を使用するときにRTCが発生することを経験的に検証し、依存を暗示する代名詞置換（「調査員」）を軽視する入浴が必要)、および過酷なタスク指向のコマンド (「座る」)。 Elderspeak は、引きこもりや BPSD に反応する居住者に無礼と無能のメッセージを伝えます。 R03 研究では、スタッフが通常の大人のコミュニケーションの代わりに高齢者の会話を使用すると、認知症の居住者が BPSD を示す可能性が 2 倍以上になることが確立されました (ビデオで RTC 動作をコード化することによって測定)。 その後の CHAT R01 試験では、3 セッションのチェンジング トーク (CHAT) コミュニケーション トレーニング プログラムに参加した後、スタッフがエルダースピークの使用を減らし、RTC が減少したことが確認されました。

普及を促進するために、インタラクティブなオンライン CHAT モジュールが開発されました (CHATO)。農村地域や小規模な独立した NH のスタッフを含む多忙な NH スタッフに、インターネットを介した柔軟なアクセスの利点を備えた同じ CHAT 教室コンテンツを提供します。 PI と同僚は、実際のエビデンスに基づくスキルの採用と適用の遅れと不完全さを認識しており、CHATO スキルの実装を最適化するための追加の戦略が示されていると考えています。 スキルのパフォーマンスベースの強化は、実際に使用されている新しいスキルのより迅速な実装と長期的な維持を達成するのに効果的です。 ただし、NH 設定での個別化された専門家のフィードバックの実現可能性とコストは通常​​法外であり、実際には広く使用されていません。

この研究では、BPSD に関連する一般的なエルダースピークの用語である小柄な言葉 (ハニー、ディアリー、スウィーティーなどの愛称) の使用を検出して報告する、自動化されたパフォーマンス ベースのフィードバック アプリの実現可能性と予備的な効果をテストします。 PI と同僚は、以前の研究からアーカイブされた NH 録音を使用して、最も一般的に使用されている指称を特定し、音声でそれらを検出するアルゴリズムを開発するために、SPEEKO for Elderspeak アプリを開発しました。 実験室で確立された概念実証に基づいて構築されたこのアプリは、ポイントオブケアでの実現可能性を実証します。 次に、臨床試験 (N= 6NH) を実施して、CHATO トレーニングを完了した NH スタッフの小柄な使用の削減を拡大するためのアプリの予備的な有効性をテストします。

具体的な目的:

1. 目的 1. NH のスタッフによる、SPEEKO for Elderspeak フィードバック アプリの使用の実現可能性、受容性、および有効性を実証します。 5 人の認定看護助手 (CNA) が NH ケア中にアプリを使用し、必要な変更についてフィードバックを提供します。 仮説: アプリはすぐに使用され、CNA に受け入れられるでしょう。 アプリによって決定された小さなカウントは、心理言語学的分析と関連付けられ、精度が検証されます。
2. AIM 2. スタッフのエルダースピークの使用に対する革新的なセルフモニタリング フィードバック アプリの予備的な効果をテストし、録音されたスタッフのコミュニケーションの心理言語学的分析と精度を比較します。 仮説: アプリのフィードバックをすぐに受け取ったスタッフ (3 つの NH で N= 30) は、遅延フィードバック コントロール (3 つの NH で N= 30) と比較して、CHATO トレーニングを完了した後、高齢者の会話が大幅に減少します。
3. AIM 3. アプリの受容性とコストを評価する。 仮説: アプリを使用するスタッフは、アプリが受け入れられ、業務に有益であると感じるでしょう。 NH やその他の長期的なサービスやサポートの設定でアプリを使用するためのコストを決定するために、プロセスベースのコスト計算が使用されます。 コストは、各グループの成果に関連して比較されます。