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在宅高齢者の服薬管理におけるロボットの活用

2023年6月10日 更新者:Riitta Turjamaa、Savonia University of Applied Sciences

高齢者の在宅ケアにおける投薬管理におけるロボットの効果: 非ランダム化比較臨床試験

非ランダム化対照臨床試験が使用されました。 データは、作業時間追跡フォームを使用して 3 つのデータ収集ポイント (ベースライン、1 か月目、2 か月目) で収集されました。 参加者は、在宅ケア利用者の服薬管理を行う在宅ケア専門家でした。 在宅ケアの利用者は、ロボットを使用したかどうかに基づいて、介入グループと対照グループ (それぞれ n=64 と 46) に割り当てられました。 統計分析手法が使用されました。

調査の概要

詳細な説明

データは、この研究のために専門チームによって開発された作業時間追跡フォームを使用して収集されました。 チームには、服薬管理能力のある看護の上級講師、高齢者の在宅ケアの責任者、高齢者の在宅ケアに従事する在宅ケアの専門家が含まれていました。 時間追跡フォームの内容は、在宅医療における服薬管理プロセスに関する以前の文献に基づいています。 研究計画書は研究前に著者によって計画されており、合理的な要求に応じて対応著者からアクセスできます。 在宅医療専門家は、プロセスの各段階(薬剤の注文、用量通りの薬剤の調剤またはロボットへの薬剤の調剤、薬剤の再構成、錠剤での薬剤の投与、薬剤の投与)に費やした時間を分単位で記入しました。他のルートでは、投薬教育、投薬の効果の監視などがあります。 労働時間追跡フォームは、各顧客および各家庭訪問から記入されました。これには、ベースラインでの 5 日間の投薬管理と 1 か月および 2 か月後のフォローアップが含まれていました。

専門家パネルが時間追跡フォームのコンテンツの有効性を評価し、パイロット グループが事前テストを行いました。 専門家委員会は、在宅ケア責任者 1 名、在宅ケア専門家 3 名、服薬管理能力のある看護上級講師 2 名、統計専門家 1 名の 7 名で構成されました。 委員は使いやすさを中心に各項目を評価したが、修正は見られなかった。 高齢者の在宅ケアで服薬管理にロボットを使用した経験のある在宅ケア専門家10人を対象に、事前テスト(回答はこの研究には含まれていない)が実施された。 これは、時間追跡フォームの内容がどれほど理解しやすく明確であるか、完了するまでにどれくらいの時間がかかったかを評価するのに役立ちました。

データの分析には SPSS v.26 ソフトウェアが使用されました。サンプルの特性は、頻度、パーセンテージ、中央値、平均値、標準偏差を含む記述統計を使用して報告されました。

研究の種類

介入

入学 (実際)

110

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

説明

包含基準:

  • 自主性、
  • 現在、老人ホームケアの現場で働いており、
  • フィンランド語または英語でのコミュニケーション

除外基準:

-

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

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:ヘルスサービス研究
  • 割り当て:非ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • 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
アクティブコンパレータ:介入グループ
IGでは、在宅医療専門家がロボットに薬剤を装填し、高齢の在宅医療利用者が自分で服薬管理を行えるようにした。
高齢者の在宅医療における服薬管理におけるロボットの効果
偽コンパレータ:対照群
CG では、在宅医療の専門家が、訪問中に手動で投薬し、投与量を決めて投薬を行っていました。
高齢者の在宅医療における服薬管理におけるロボットの効果

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
ベースライン測定: 1 週間の服薬管理に使用される作業時間
時間枠:一週間
データは勤務時間追跡フォームを使用して収集されました。 参加者は、在宅ケア利用者の服薬管理を行う在宅ケア専門家でした。 在宅ケアの利用者は、ロボットを使用したかどうかに基づいて、介入グループと対照グループ (それぞれ n=64 と 46) に割り当てられました。 統計分析手法が使用されました。
一週間
1か月の服薬管理に使用されるベースライン勤務時間からの1週間の変更
時間枠:一週間
データは勤務時間追跡フォームを使用して収集されました。 参加者は、在宅ケア利用者の服薬管理を行う在宅ケア専門家でした。 在宅ケアの利用者は、ロボットを使用したかどうかに基づいて、介入グループと対照グループ (それぞれ n=64 と 46) に割り当てられました。 1ヶ月測定は、ベースライン測定の1ヶ月後に実施した。 測定の目的は、服薬管理にロボットを使用することによる在宅介護専門家の労働時間の使い方の変化を評価することでした。
一週間
2 か月時点の服薬管理に使用されるベースライン勤務時間からの 1 週間の変更
時間枠:一週間
データは勤務時間追跡フォームを使用して収集されました。 参加者は、在宅ケア利用者の服薬管理を行う在宅ケア専門家でした。 在宅ケアの利用者は、ロボットを使用したかどうかに基づいて、介入グループと対照グループ (それぞれ n=64 と 46) に割り当てられました。 2ヶ月測定は、ベースライン測定の2ヶ月後に実施した。 測定の目的は、服薬管理にロボットを使用することによる在宅介護専門家の労働時間の使い方の変化を評価することでした。
一週間

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

捜査官

  • 主任研究者:Riitta Turjamaa, PhD、Savonia University of Applied Sciences

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2021年8月30日

一次修了 (実際)

2021年11月12日

研究の完了 (実際)

2021年11月12日

試験登録日

最初に提出

2023年5月6日

QC基準を満たした最初の提出物

2023年6月10日

最初の投稿 (推定)

2023年6月19日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (推定)

2023年6月19日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年6月10日

最終確認日

2023年6月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • University of Eastern Finland

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?

いいえ

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

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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