病院から在宅医療への移行時の患者優先順位の向上 (PREVENT)
病院から在宅医療への移行中の患者優先順位の向上: 臨床意思決定支援ツールの混合法研究
調査の概要
詳細な説明
毎年、全米の約 12,000 の在宅医療機関に 500 万人以上の患者が入院しています。 在宅医療患者の約 20% が在宅医療期間中に再入院しており、そのうち 68% もの再入院がサービス開始から最初の 2 週間以内に発生しています。 これらの再入院の大部分は、タイムリーかつ適切に目標を絞った在宅医療サービスの割り当てによって防止できる可能性があります。 最初の在宅看護訪問は、在宅ケアエピソードの最も重要なステップの 1 つです。 この訪問には、家庭環境の検査、介護者の有無に関する話し合い、患者のセルフケア能力の評価、および投薬調整が含まれます。 患者のニーズの評価に基づいて、独自のケア プランが作成されます。 したがって、特に緊急の医療が必要な患者にとっては、初診の適切なタイミングが非常に重要です。 しかし、看護師が持っている情報は来院患者に関して非常に限られており不正確であることが多く、患者の優先順位の決定は看護師によって大きく異なります。
研究者らは、すぐに初回の在宅看護訪問が必要な患者に優先順位を付ける看護師を支援する「初回訪問看護優先ツール」(PREVENT)と呼ばれる革新的な意思決定支援ツールを開発した。 PREVENT の最近の有効性パイロット研究では、高リスク患者は対照群と比較して半日早く最初の在宅看護訪問を受け、60 日間の再入院は対照群と比較してほぼ半分に減少しました。 提案された研究では、医療情報学、看護、在宅ケア、社会技術分野の専門家からなる強力な学際的チームを編成し、介入前後の有効性研究で予防を評価します。 具体的には、研究の目的は次のとおりです。 目的 1) プロセスと患者の転帰に対する PREVENT ツールの有効性を評価する。 研究者と一致する傾向スコアによる生存分析とロジスティック回帰を使用すると、次の仮説が検証されます。介入前段階でツールを使用しなかった場合と比較して、在宅医療の臨床医が PREVENT ツールを使用すると、介入段階の高リスク患者は次のような結果を示します。 b) 再入院の発生率が減少し、60 日以内の救急外来 (ED) の利用が減少しました。 目的 2) 在宅ケア入院スタッフによる PREVENT の普及と導入を調査し、在宅ケア入院時のツールの導入について説明します。 目標 2 は、在宅医療入院スタッフの面接、思考音声シミュレーション、人員配置やその他の関連データの分析などの混合方法を使用して評価されます。
この革新的な研究は、イノベーションの促進や健康増進のためのテクノロジーの活用など、国立看護研究所の研究戦略的優先事項のいくつかに取り組んでいます。 混合手法により、病院から在宅医療への移行における複雑な社会技術的側面を深く理解できるようになります。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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New York
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New York、New York、アメリカ、10032
- Columbia University School of Nursing
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New York、New York、アメリカ、10033
- Visiting Nurse Service of New York
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
説明
目標 1:
包含基準:
- ニューヨーク長老派教会(NYP)/コロンビア大学アービング医療センターまたはニューヨーク長老派アレン病院のいずれかの患者であること。
- ニューヨーク訪問看護サービス (VNSNY) の在宅ケア サービスを紹介されています
- 18歳以上。
除外基準:
他のすべての患者は除外されます。
目標2:
包含基準:
- VNSNYの入学スタッフとして働いています
- 18歳以上。
除外基準:
他のスタッフは全員除外されます。
どちらの研究目的でも、性別、人種、民族グループに基づく除外はありません。
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 主な目的:ふるい分け
- 割り当て:なし
- 介入モデル:単一グループの割り当て
- マスキング:なし(オープンラベル)
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的:実験段階
患者の在宅ケアの優先順位に関する PREVENT の推奨事項は、在宅ケア紹介のコミュニケーションの中で在宅ケア導入コーディネーターと共有されます。
在宅医療受け入れコーディネーターは、高リスク患者を優先してケアするよう指示されます。
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PREVENT 臨床意思決定支援ツールは、最初の在宅看護訪問における患者の優先順位の重要な予測因子として、次の 5 つの患者リスク要因を考慮します。 (a) 創傷 (外科的潰瘍または褥瘡) の存在。 (b) うつ病の併発状態が記録されている。 (c) トイレに補助器具、補助者、またはその両方が必要。 (d) 薬剤の数。 (e) 併存疾患の数。
各危険因子には、ロジスティック回帰重みに基づいて特定のスコアが割り当てられました。
例えば、創傷(褥瘡、血管性潰瘍など)の場合、患者は 15 点のスコアを受け取りました。
追加の併存疾患ごとに、最終スコアに 1 ポイントが追加されました。
因子のスコアを合計すると、累積スコアが生成されます。
最適なカットオフ ポイントは回帰モデルのパフォーマンス統計に基づいて設定されており、スコアが 26 ポイントを超える患者は最初の看護訪問での優先度が高いことが示されています。
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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退院後60日以内の再入院数
時間枠:退院後60日以内
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PREVENT ツールの使用により再入院 [退院から 60 日以内の再発入院と定義] の発生率が減少するかどうかを確認する
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退院後60日以内
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その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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システムユーザビリティスケール(SUS)スコア
時間枠:臨床意思決定支援ツール (PREVENT) 導入後 30 ~ 60 日
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臨床意思決定支援ツール (PREVENT) に対する看護師のユーザビリティ認識は、システム ユーザビリティ スケール (SUS) を使用して評価されます。
SUS は 10 項目のアンケートであり、それぞれに 5 段階のリッカート尺度があり、ユーザーは同意または不同意を評価できます。
SUS スコアは、リッカート スケールからの生のスコアを変換し、その合計に 2.5 を掛けることで計算され、0 ~ 100 のスコアが得られます。スコアが高いほど、知覚される使いやすさが優れていることを示します。
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臨床意思決定支援ツール (PREVENT) 導入後 30 ~ 60 日
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協力者と研究者
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捜査官
- 主任研究者:Maxim Topaz, PhD、Associate Professor of Nursing at CUMC
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Zolnoori M, McDonald MV, Barron Y, Cato K, Sockolow P, Sridharan S, Onorato N, Bowles K, Topaz M. Improving Patient Prioritization During Hospital-Homecare Transition: Protocol for a Mixed Methods Study of a Clinical Decision Support Tool Implementation. JMIR Res Protoc. 2021 Jan 22;10(1):e20184. doi: 10.2196/20184.
- Topaz M, Trifilio M, Maloney D, Bar-Bachar O, Bowles KH. Improving patient prioritization during hospital-homecare transition: A pilot study of a clinical decision support tool. Res Nurs Health. 2018 Oct;41(5):440-447. doi: 10.1002/nur.21907. Epub 2018 Sep 11.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- AAAS7265
- 1R01NR018831-01 (米国 NIH グラント/契約)
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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