日常的に収集されたデータからの看護師の人員配置要件の予測 (PREDICT-NURSE)

背景：病棟に十分な看護師がいることは患者の安全に不可欠ですが、さまざまな数と患者のニーズを計画することは困難です。 イギリスのほぼすべての深刻なNHSトラストは、人員配置の決定を導くために、承認されたより安全な看護ツール（SNCT）を使用しています。 ただし、このアプローチは労働集約的であり、管理またはケア管理のために収集されたデータによって通知されない人員配置要件を測定するために特にデータの収集を必要とします。

目的：施設（病棟の従業員数）の計画を支援し、リアルタイムで人員配置を監視し、スタッフの安全で効率的な展開を通知するために、定期的なデータを使用して病院の看護スタッフの需要を測定する方法を開発します。

設計：病棟を横切る遡及的観察研究で、急性の成人体性（すなわち メンタルヘルスではなく）5つの一般的な病院の信託における入院患者ケア。日常的に収集されたデータからの看護師の人員配置要件を予測し、患者と人員配置の妥当性に対するこれらの予測を検証します。 アルゴリズムは、ユーザー中心の設計に従って、そして病院の看護師の人員配置の経験とアルゴリズムの開発への影響を理解するために患者と関わることにより開発されます。

ワークストリーム（WS）1目的：人材派遣ツールを使用する際に看護師やマネージャーに機能しないことを理解し、これをアルゴリズム設計に組み込みます。 方法：i）スタッフィングマトロンとチーフ看護情報担当者の全国調査を含むユーザー中心の設計アプローチは、人材派遣ツールの使用方法と患者データの可用性/品質を調べるための全国調査、ii）看護師と看護マネージャーとのワークショップで、さまざまな時点でのスタッフの意思決定支援ニーズを理解しています。

WS2目的：統計/機械学習アルゴリズムを開発して、日常的に利用可能な患者データから看護師の人員配置要件を推定します。 方法：看護師の人員配置要件を測定するための「ゴールドスタンダード」がないため、研究者はまず患者の視力/依存関係の分類ツールであるSNCTから測定を再現します。 それらは、個々の患者の視力/依存関係の分類を複製し、病棟全体の人員配置要件を複製するなど、代替アルゴリズムを開発します。 彼らは、さまざまな時点での人員配置の決定を検討します。 予測変数は、管理およびケア計画のデータから生じます。

WS3目的：アルゴリズムの妥当性を評価します。 方法：研究者は、回帰モデルに適合し、スタッフの要件と複数の結果の各候補者の測定と比較して、実際の候補/過剰な人員との関連を調査します。 このために、彼らは病院のITシステムから抽出された定期的なデータを使用し、看護師の微小な調査を使用して、適切な人員配置の認識を理解します。 彼らは、人員配置が人員配置の要件の尺度に比べて増加するにつれて、患者の転帰不良のリスク、人員配置が不十分であるという認識のリスクが減少するかどうかをテストします。 彼らは、SNCTによって測定された人員配置要件を持つモデルとモデルの適合を比較します。