居住環境における高齢者の転倒前の活動を検出し、ベッドサイドでの転倒を防止するためのベッドマットレスセンサーの有効性

研究デザイン

これは、Haven of Hope Woo Ping Care & Attention Home に住む居住者を対象に、ベッド マットレス センサー システムを使用する場合と拘束具以外のベッドサイドの転倒防止ツールを使用しない場合の結果指標を比較する 2 グループの準実験的試験です。 1 つのフロアで転倒リスクが中程度から高い居住者を実験グループに割り当て、ベッド マットレス センサー システムを 6 か月間使用します。 同時に、他の階で転倒のリスクが中程度から高い居住者で、ベッドからの脱出警報システムや超低床ベッドなどのベッドサイドの転倒防止ツールを使用していない居住者は、対照群として研究に参加します。 また、センサーの使用によってワークフローとマンパワーがどのように変化するかについても評価します。

科目

ヘブン オブ ホープ ウーピン ケア & アテンション ホームの 4 つの異なるフロアの居住者が、主な分析のために募集されます。

手続き

システムのインストール

システムの設置には、ナースステーションのモニターに表示されるダッシュボード、入所者のベッドのセンサーパッド、入所者のベッドサイドの壁にあるコントロールボックス、およびモバイルデバイスが含まれます。 サービス部門と製品供給者は、設置計画について話し合うものとします。

操作プロトコルの準備

ダッシュボードのコントロールと関連する操作を含むプロトコルがスタッフ用に用意されます。

パイロットラン

サービス ユニットは、資格のある居住者 1 名をパイロット ランに参加するよう招待します。 彼/彼女のベッドには、センサー パッドがインストールされます。 ナース ステーションの指定されたスタッフは、新しいシステムを使用して入居者の転倒前の活動を警告し、移動の早期サポートを提供します。 この経験は、運用プロトコルの改訂に使用されます。

参加者の選択

自宅のケア スタッフは、過去 12 か月間に転倒歴があるか、資格のあるモールス転倒スケール スコアを持つ資格のある居住者について、すべての居住者をスクリーニングします。 潜在的な居住者が 2022 年 5 月 1 日より前にモールス落下スケールで評価された場合、スコアを更新するために再度モールス落下スケールが実施されます。 実験群では、モールス落下尺度のスコアが最も高いものから順に募集を開始し、10 人の参加者を募集します。 対照群の適切な居住者を募集する際に、実験群の居住者と過去 12 か月の性別、年齢、転倒履歴など、モールス落下スケールのスコアが類似し、プロファイルが類似している潜在的な居住者が募集されます。 彼らとその家族の介護者は、転倒記録の利用について通知され、彼らの転倒防止の既存の慣行は試験中に変更されない. 参加を希望しない場合は、ケアスタッフに申し出ることができます（オプトアウト参加）。

実装

手術

実験グループでは、新しいセンサー パッドは、かき混ぜる、起き上がる、離床、離床など、ベッドから出るあらゆる動作を検出できます。 可聴メッセージと介護スタッフへの警告は、参加者ごとにカスタマイズできます。 システムが離床行動の変化を検出すると、居住者のベッドの横にあるコントロール ボックスで可聴メッセージが再生され、居住者に離床しないように、またすぐにケア スタッフが到着することを知らせます。 ナース ステーションのケア スタッフは、居住者の位置と身体の位置とともに、音とダッシュボードの視覚的な図としてアラートを同時に受信し、迅速かつ適切な対応を求められます。 介護スタッフは、アラートの時間や通知方法など、各入所者のアラート設定をカスタマイズできます。

コントロール グループでは、参加者は次のベッドサイドの転倒防止ツールを使用しません: 離床警報システム、超低床ベッド、およびリップル ベッド。 離床警報システムは、参加者がベッドから完全に離れたときにのみ、看護師の呼び出しベル システムに警告音を発します。 超低床により、落下距離が短縮され、参加者へのダメージが軽減されます。 リップルベッドが褥瘡を防ぎます。

データ収集

グループの割り当てを知らされていない香港大学 (HKU) の研究スタッフは、ドキュメントとコーディングを検索し、新しい採用の前後 6 か月で、転倒事故と総ベッド日数に関するデータを収集します。システム。

研究スタッフは、システムの設置の前後に次の 5 つのデータ ソースにアクセスします。これらには、(1) 転倒レポート (すべての転倒特性を含む)、(2) 介護施設に滞在した前後の日数を確認する居住レポートが含まれます。 1000 ベッド日あたりの転倒の計算期間。 (3) 受診の種類と入院日数を含む入院報告。 (4) ベッド マットレス センサー システムから取得したデータ。これには、アラートをオフにする秒単位の時間と、テスト期間中にシステムによって作成されたアラームの数が含まれます。 (5) 即時治療の提供を文書化するための指定されたログシート。

サービスユニットのケアスタッフとレジデント、および/またはその家族と定性的なインタビューを実施し、導入と調査の完了から 2 か月後にシステムの使用に関するフィードバックを収集します。

定性面接

ベッド マットレス センサーへのフィードバックを収集するために、調査員は意図的なサンプリングを使用して、ベッド マットレス センサーの毎日の操作を目撃した 3 ～ 4 人のケア スタッフおよび/または家族を選択し、センサーを使用してセミ-構造化された質的インタビューで、満足度と認識されたユーザビリティに関する意見を収集します。 自由回答式の反復的な質問を含む面接ガイドを使用して、面接対象者からより多くの経験を探ります。 各インタビューは、訓練を受けた研究助手によって行われ、約 30 分間続きます。

盲目

参加者とグループのモデレーターは、介入に対して盲目になることはありません。 フォローアップ結果の評価者と研究アナリストは、募集と介入の提供に関与せず、グループの割り当てを知らされません (単一盲目)。

サンプルサイズの決定

10 台のベッド マットレス センサーが利用可能になるため、実験グループには 10 人の参加者が募集されます。 機器の問題に対応するために、すべての実験グループの参加者は同じフロアに居住します。 10 台すべてのベッド マットレス センサーが確実に利用されるようにするため、参加者の可能性が最も高いフロアが実験グループに割り当てられます。 他のすべてのフロアはコントロール グループになります。 コントロール グループでは、ドロップアウトを可能にするために、最大 5 人の参加者 (つまり、10 ～ 15 人の参加者) が募集されます。

データ分析

主な分析

ポアソン回帰を使用して、ベッドマットレスセンサーの使用によるベッドサイドでの転倒事故と入院期間の減少を調べます。 記述統計は、他のすべての補助的な結果を分析するために使用されます。

定性面接

インタビューの内容は、さらに分析するために中国語で逐語的に転写されます。 調査員は、フレームワーク分析を使用して定性的なインタビュー記録を分析し、多くの意見の分類とベッド マットレス センサーの認識から一貫性のある論理構造を構築します。 その結果は、共著者とのパネル ミーティングで議論され、統合されます。