Frail2Fit 研究: 虚弱高齢者に対するオンラインでの栄養と運動のサポート

研究デザイン 虚弱で退院した高齢者に対するボランティア主導の多角的介入の実施の実現可能性と受け入れ可能性を判断するために、準実験的な混合方法アプローチが使用されます。 この実現可能性調査は、サウサンプトン大学病院 NHS 財団トラスト (UHS) で実施され、UHS から退院した高齢者にバーチャル グループ サポートを提供する病院ボランティアを訓練します。 介入の受容性は、この研究に参加したボランティア、トレーナー、介護者、高齢者の意見や経験を調査する定性的インタビューによっても検査されます。 身体活動レベルと機能的成果に対する介入の影響が測定されます。

参加者 UHS を退院した、虚弱（臨床的虚弱スコア ≥5）のある 65 歳以上の高齢者がこの研究に参加するよう招待されます。 参加者は退院時に少なくとも数歩歩くことができ、運動しても安全であると主治医から許可されていなければなりません。 患者は臨床ケアチームによって特定され、アプローチされます。研究への参加に興味がある場合、研究チームのメンバーは書面によるインフォームドコンセントを取得します。 参加者 30 人のサンプル サイズは、参加者 24 ～ 50 人の実現可能性研究に対する以前のサンプル サイズの推奨事項に沿って選択されました。 このサンプルサイズは、研究のタイムスケールと利用可能なリソースの範囲内で実用的で達成可能な適切な数値と考えられました。

ボランティアの募集とトレーニング UHS 患者サポートハブからのボランティアは、研究に参加し、介入を行うためのトレーニングを受けるよう招待されます。 病院での一般的なボランティア許可と訓練を完了し、安全に運動できる16歳以上のボランティアが、病院のボランティアサービスによって特定されます。 興味のあるボランティアには、研究チームのメンバーから連絡があり、書面によるインフォームドコンセントを完了するよう求められます。 高齢者の小グループに Frail2Fit 介入を提供するのに十分なカバーを提供するために、サンプル サイズ 6 人のボランティアが選択され、各グループを 2 人のボランティアがサポートしました。

ボランティア トレーニング プログラムは、SafeFit トレーニング ガイダンスを応用したオーダーメイドのトレーニング パッケージで構成され、専門の栄養士 (ジェーン マーフィー教授)、心理学者 (ジュディット ヴァルコニー セップ)、および臨床運動インストラクターのサマンサ メレディス博士 (SM) によってサポートおよび提供されます。 ）、PIのスティーブン・リム博士（SL）が率いています。 トレーニングはUHSで2日間、オンライントレーニングは1日間行われます。 トレーニングセッションには、個人の安全と参加者の安全、運動、栄養、行動変容プロトコルに関するトレーニングが含まれます。 これらは既存のボランティアであるため、UHS によって採用され、一般的な許可とトレーニングを受けているはずです。 研究期間を通じて、ボランティアが質の高い運動セッションを提供していることを確認するために、SM と SL によって忠実度チェックが実施されます。 ボランティアは、授業中に発生した有害事象を記録する方法に関するトレーニングも受けます。

介入 介入期間は 3 か月です。 参加者は、1 か月 (第 1 ～ 4 週) は週に 3 回、2 か月目 (第 5 ～ 8 週) は週に 2 回、最後の月 (第 9 ～ 12 週) は週に 1 回のグループ セッションを受けられます。 24セッション。 段階的な介入の性質は、介入後の自立を促進するために徐々に自己管理の向上を促すことを目的として、退院後の高齢者に適切なサポートを提供するために選択されました。 運動、栄養サポート、行動変容サポートなどの介入のコンポーネントは、オンライン プラットフォーム (Zoom) から提供されます。 各グループ セッションは 40 ～ 60 分間続きます。これには、20 ～ 30 分間のエクササイズとその後の 20 ～ 30 分間の栄養サポートが含まれます。 介入とトレーニング パッケージの構成要素は SafeFit 試験から調整されており、参加者の摂取、遵守、ライフスタイルの自己管理を最大化するために行動変容の原則に沿って提供されます。

この演習は、ボランティア主導のグループで 20 ～ 30 分間の漸進的なレジスタンス運動トレーニングで構成されます。 自宅での安全性を考慮して、演習は座って行われます。 座りながら行うエクササイズは、上肢と下肢（8つの主要な筋肉群）を強化し、全身の可動域と柔軟性を高めることに焦点を当てており、特に高齢者のニーズを満たし、怪我のリスクを最小限に抑えるように調整されています。

栄養コンポーネントには、栄養ホイールを使用して患者の食事と食習慣を見直し、栄養が適切であり、患者が栄養不足のリスクがないことを確認することが含まれます。 Nutrition Wheel は、Patients Association Nutrition Checklist から開発された対話型ツールで、意図しない体重減少や​​栄養失調についての会話に個人を参加させるために使用されます。

Making Every Contact Count (MECC) の原則に基づいた健康的な会話スキル (HCS) は、現在の介入における運動と栄養の要素の提供をサポートするために使用されます。 MECC のアプローチは、健康と幸福に関するクライアント中心の短い会話を奨励することで、前向きな行動の変化をサポートします。 トレーニングにより、ボランティアは自信と能力を身につけ、健康的なライフスタイルのメッセージを伝え、参加者に力を与えることができます。

データ収集 年齢、性別、居住状況、体重、BMI、栄養不良状態（MUST）、ベースラインの栄養状態（栄養補助食品の使用や栄養士によるサポートなど）、併存疾患（チャールソン併存疾患指数）などの参加者の特徴。認知力（ミニ精神状態検査、MMSE）と投薬数が記録されます。 記録されるボランティアの特徴には、年齢、職業、資格、ボランティア経験、雇用形態などが含まれます。

主要な結果の尺度は、介入の実現可能性と受容性です。 ボランティア主導のオンラインマルチモーダル介入の実現可能性は、研究終了時に採用、訓練、維持されたボランティアの数、提供された介入セッションの数、およびボランティア提供の忠実度を決定することによって評価されます。 さらに、参加者の募集、維持、介入の順守、さらには有害事象も測定されます。 インタビューは、高齢者（N= 6）、ボランティア（N= 6）、参加者の募集とボランティアの訓練に携わる人々（N= 3）の間で実施され、介入の受け入れ可能性を判断し、介入の障壁と実現要因を調査します。介入の実施。 インタビューは、会話をガイドするのに役立つように半構造化されており、参加者が有意義な経験を詳細に説明したり熟考したりする柔軟性を可能にします。

副次的アウトカムには、身体活動レベル (PASE および GENE Activ 加速度計)、身体機能 (Bathel)、食欲 (SNAQ)、幸福度 (WEMWBS)、不安とうつ病 (HADS)、生活の質 (EQ-) の測定が含まれます。 5D-5L ）、慢性疾患を管理するための自己効力感。 これらは、ベースライン（病院）、3 か月後（電話経由）、6 か月後（電話経由）に測定されます。

データ分析 定量的データ分析 収集されたデータは、分析のために安全なデータベースに二重入力されます。 統計解析は統計ソフトSPSSを用いて行います。 記述統計 - 中央値 (IQR);平均値 (SD);数値 (%) - 採用、訓練、維持されたボランティアの数、レジスタンス運動の進行の種類と程度、活動の継続時間、介入に対する患者の遵守状況を分析するために使用されます。 上記の結果尺度の分析は、この介入を実施する実現可能性の評価を作成するために使用されます。 将来の介入のフルパワー有効性研究への適合性を判断するために、ベースラインで記録された結果測定値が 3 か月および 6 か月後の測定値と比較され、介入が PASE および GENEActiv によって測定される身体活動レベルに影響を与えたかどうかが判断されます。 Barthel、SNAQ、HADS、WENWBS、自己効力感、EQ-5D-5L などの結果。 各結果尺度の分布は正規性について評価され、それに応じてパラメトリック統計またはノンパラメトリック統計を使用して説明されます。 トレーニングプログラムの基本的なコスト分析が実行され、トレーニングの実施に関与する臨床スタッフの時間のコストが計算されます。

定性的データ分析 インタビューから収集されたデータは逐語的に転写され、テーマ分析 (TA) を使用して分析されます。 音声録音は、定性データの転写に経験のある研究部門内の管理部門の同僚によって転写されます。 TA は、データ内のパターンやテーマを特定、分析、報告するための手法であり、定性的研究で広く使用されています。 TA の実施プロセスには 6 つのフェーズがあります。フェーズ 1 - データに慣れる、フェーズ 2 - 初期コードの生成、フェーズ 3 - テーマの検索、フェーズ 4 - テーマの検討、フェーズ 5 - テーマの定義と名前付け、フェーズ 6 - レポートの作成。 定性データの分析は、収集されたデータの量に応じて、Microsoft Word または NVIVO を使用して実行されます。 転写されたテキストは、2 人の研究者によって別々に読み取られてコード化され、その後一緒に読み取られます。 コードは分析されて、介入の受け入れ可能性を判断するためのコンセプトやアイデアを生成し、実施プロセスの促進者や障壁を特定します。 コードは、生データ内に埋め込まれた重要な概念をカタログ化するのに役立つタグまたはラベルとして機能します。 コードから、地域ベースの PA 介入に関する地域在住の高齢者やボランティアの意見や経験を反映するテーマが作成されます。