高齢者の栄養ケアにおける看護師の態度、知識、自己効力感、および行動 (NUTRICARE)

背景と根拠

高齢者の栄養失調は依然として未解決の問題であり、外来患者の 3.1% からリハビリテーション/亜急性環境の 29.4% に影響を与えています。 現在までに、高齢者の栄養失調は、身体障害や自律性の喪失のリスクを高め、罹患率と死亡率を増加させるという経験的証拠が示されています。 このため、栄養失調の予防は、高齢患者のケアと治療における医療専門家の優先事項であるべきであり、看護師は患者の世話をする唯一の医療専門家であるため、高齢者の栄養失調を防止する戦略的な立場にあります 24/ 24 と 7/7。 しかし、いくつかの研究では、栄養ケアの質が臨床環境の標準を下回ることが多いと報告されており、看護師の観点から見た栄養ケアの主な障壁は、栄養ケアにおける孤独、栄養に関する能力の必要性であることが強調されています。ケア、フードサービス慣行の柔軟性の低さ、栄養ケアのシステム障害、および栄養ケアの無視。

この点に関して、知識、態度、自己効力感など、栄養ケア提供の質に影響を与える可能性のある看護栄養能力を支えるいくつかの重要な要因を仮定することができます。 実際、多くの著者は、優れた栄養ケアの重要な要素に関する知識の欠如が、質の高いケアを提供するための基本であると述べており、その不十分さの結果を過小評価するようになっています. 文献によると、栄養失調の重要な概念に関する知識が不足していると、この現象が過小評価され、栄養失調の発症を防げない行動につながる可能性があります。 したがって、最近の文献ではこの点で改善が報告されていますが、対象を絞ったトレーニングを実施するには、これらの問題に関する医療専門家の知識のレベルを測定することが重要です。 ケアの質に影響を与える可能性のあるもう 1 つの要因は、栄養ケアに対する看護師の態度です。 確かに、以前の証拠は、栄養失調患者の適切なスクリーニングと、学際的なチームによる是正戦略の実施が、看護能力の不可欠な側面であることを特定しました。 残念ながら、文献によると、看護師はしばしば栄養ケアを二次的な責任として認識しているため、栄養ケアに対して否定的な態度をとることが多い. これらの否定的な態度は、栄養失調を過小評価する可能性があり、検出されずに残る可能性があり、高齢者の健康関連の否定的な結果のリスクを高めます.

最後に、自己効力感は、複雑なタスクを成功裏に完了する能力について人々が持っている信念として定義され、看護の仕事のパフォーマンスの代理と見なすことができ、看護師による自己効力感のレベルは栄養ケアの質に影響を与える可能性があります. 実際、バンデューラによれば、自己効力感はパフォーマンスの予測因子であり、適切な教育的および動機付けの介入を通じて修正することができ、知識と態度の両方のレベルと行動を仲介します. この点で、Dellafiore 等。看護師が高齢者の栄養ケアを評価するための自己効力感尺度を開発し、栄養ケアにおける看護師の自己効力感を測定できるようにし（栄養ケアにおける看護能力の代理評価として）、その結果、特定の介入。

データ収集とサンプルサイズ

収集されたデータは電子データ コレクターに送信され、その出力は REDCap に eCRF ファイルとして保存されます。 データ収集の開始と終了は、それぞれ 2022 年 6 月と 2023 年 6 月に予定されています。

これまでのところ、栄養看護ケアに関する知識と態度の間の相関関係は中程度に正であることが知られています (r = 0.410; p<0.001) が、知識、自己効力感のある態度、および行動の間の相関関係は主に説明されていません。 私たちの仮説によると、自己効力感と行動を伴う知識と態度は、中程度の正の相関関係を示す可能性があります。 したがって、研究者は、最も弱い相関 (仮定されたモデルの合計 6 つのうち) は約 r = 0.25 である可能性があるという仮説を立てています。 Hulleyらによると。 (2013)、相関係数がゼロと異なるかどうかを判断するために必要な合計サンプル サイズは、次の基準を満たす必要があります。ここで、N はサンプル サイズ、α = 0.05/6 (0.0083) で、仮説の 6 つのテストを実行するためのボンフェローニ補正を考慮すると、Zα = 2.40、β = 10%、Zβ = 1.28 となります。 C = 0.5 * ln[(1 + r)/(1 - r)] = 0.5*ln[(1 + 0.25)/(1 - 0.25)] = 0.5 * ln[1.67] = 0.5 * 0.51 = 0.26。 したがって、[(2.40+1.28)/0.26]2 +3 = 203。 したがって、相関係数がゼロではないかどうかを判断するには、203 人の看護師を登録する必要があります。

データ収集は、Web 調査による自己報告形式の次のアンケートで実行されます。

• 性別（男性、女性）、年齢（歳）、婚姻状況（既婚、未婚、その他）などの社会人口学的変数
• 職業上の特徴は次のとおりです: 大学院教育 (はい、いいえ)、臨床環境 (慢性ケア設定、急性ケア設定)、実務経験 (年数)、高齢者への栄養ケア (日常ケア、低頻度ケア)
• スタッフの栄養・介護に対する意識 老年スケール（SANN-Gスケール）
• 栄養不良の知識 - 高齢者 (KoM-G)
• 看護栄養ケアの自己効力感尺度 (SE-NNC)

統計分析

すべてのデータは、頻度分布を使用してチェックされ、欠落、エラー、または外れ値の可能性が評価されます。 記述統計を使用してサンプルの特性を説明します。カテゴリデータは頻度として表示され、連続データは正規分布変数の平均値 ± 標準偏差 (M±SD)、および中央値と四分位範囲 (25°) として表示されます。 -75° パーセンタイル) は、非正規分布のデータを継続します。 歪度の研究は、変数の正規分布を予備的に評価するために使用され、続いてコルモゴロフ-スミルノフ検定が行われます。 欠損データは、ペアワイズ アプローチを使用して管理されます。 サンプル特性は、グループ間およびグループ内で比較され、単変量解析の二分変数にはピアソンの χ2 検定を使用するか、パラメトリック値にはスチューデントの t 検定 (または適切な場合は一元配置分散分析) を使用します。

予備的な目的では、Bartlett の検定を使用して相関行列の因数分解性を評価し、探索的因子分析 (EFA) を実行する前に Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) 指数を実行します。 EFA は、正規分布していないアイテムの場合はロバスト最尤パラメーター推定 (MLR) を使用し、正規分布アイテムの場合はロバスト最尤パラメーター推定 (ML) を使用して実行されます。 ジオミン斜め回転は、潜在因子と観測された変数の間の関係の解釈を容易にするために使用されます。 抽出する因子の数の選択は、固有値、スクリー検定、潜在因子と観測変数の間の関係の解釈、および項目の生成段階で概念化された理論的領域を分析することによって導かれます。

主な目的を調査するために、仮定された仮説に従って構造方程式モデリングが実行されます。 モデルは、次の適合指数の解釈を考慮して評価されます。比較適合指数 (CFI) (0.90 を超える値は許容適合を示します);近似値の二乗平均平方根誤差 (RMSEA) (0.06 未満の値は許容可能な適合を示します);加重二乗平均平方根残差 (WRMR; 値 1.0 は許容可能な適合を示します)。

すべてのデータは、Statistical Package for Social Science バージョン 22 (SPSS、Chicago、IL、USA) および MPLus 8.1 を使用して分析され、有意水準は 0.05 および両側に設定されます。

予期された結果

この研究は、高齢者の栄養ケアにおける看護師の態度、知識、自己効力感、および行動の間の関係を最初に理解し、決定するための有用な情報を提供します。 これまでのところ、このトピックは十分に調査されておらず、この研究は知識のギャップに答えるのに役立つ情報を提供します.

データ管理

ウェブ調査を通じて匿名で収集されたすべてのデータは、現在の法律 (欧州規則 2016/679、法令 101/2018) および GCP に従い、参加者のプライバシーを尊重して処理されます。 各患者がアンケートに回答すると、データはオンライン バインダーに自動的に入力されます。 収集フェーズが完了すると、バインダーは分析目的で Excel シートに外挿されます。 Excel 出力も REDCap に保存されます。

倫理的配慮

Web 調査を編集する前に、同じページでオンラインでインフォームド コンセントを取得します。 得られたデータに基づいて特定のサンプルを個人にリンクすることは不可能であるため、この研究は匿名であると言えます。 現在の法律 (欧州規則 2016/679、立法令 101/2018) によれば、この種の研究について個別の書面によるインフォームド パーミッションを採用する必要はないと考えられています。 一方、オンラインアンケートに回答する前に、アンケートの目的を説明する明確でわかりやすいプレゼンテーション Web ページを使用して、適切に情報を提供する被験者を優先すると考えられます。