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Rehab MATRIX: 환자 안전 및 의료 품질에 대한 간호 주도 Acuity 알고리즘의 영향 (Rehab MATRIX)

2020년 8월 16일 업데이트: Nneka Lotea Ifejika, The University of Texas Health Science Center, Houston
Rehab MATRIX의 구현이 환자의 안전, 환자 만족도 및 간호 지표를 개선하는지 여부를 결정합니다.

연구 개요

상세 설명

효율적이고 성실한 간호 제공은 의료 품질의 최전선에 있습니다. 불행하게도 간호사에게 환자를 배정할 때 객관성이 결여되면 치료의 불평등이 발생할 수 있습니다. 이러한 불평등은 나쁜 환자 결과와 환자 만족도 감소로 이어집니다. 또한 간호 피로와 관련된 직원 감소는 보충 간호사에 대한 의존으로 인해 간병 비용을 증가시킵니다. Rehab MATRIX는 간호사가 식별한 중증도 변수를 기반으로 입원 환자 재활을 받는 환자를 객관적으로 분류하는 환자 할당 도구입니다.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

40

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • Texas
      • Houston, Texas, 미국, 77030
        • University of Texas Health Science Center at Houston

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

설명

포함 기준:

  • 6개 연구 센터 내 재활 간호 직원
  • 연구 기간 동안 재활 유닛에 입원한 환자

제외 기준:

  • 기타 간호 직원
  • 비재활 병동에 입원한 환자

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 건강 서비스 연구
  • 할당: 해당 없음
  • 중재 모델: 단일 그룹 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 재활 매트릭스
Rehab MATRIX는 간호사가 식별한 중증도 변수를 기반으로 입원 환자 재활을 받는 환자를 객관적으로 분류하는 환자 할당 도구입니다.
Rehab MATRIX는 간호사가 식별한 중증도 변수를 기반으로 입원 환자 재활을 받는 환자를 객관적으로 분류하는 환자 할당 도구입니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
기간
환자 1000일당 낙상 횟수의 변화(환자 100일당 낙상은 표준화된 비율임)
기간: 기준선, 1개월, 2개월, 3개월, 4개월, 5개월, 6개월
기준선, 1개월, 2개월, 3개월, 4개월, 5개월, 6개월

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Press Ganey Survey에서 평가한 환자 만족도의 변화
기간: 기준선, 1개월, 2개월, 3개월, 4개월, 5개월, 6개월
기준선, 1개월, 2개월, 3개월, 4개월, 5개월, 6개월
무단 간호사 결근 횟수로 평가한 간호 피로도의 변화
기간: 기준선, 1개월, 2개월, 3개월, 4개월, 5개월, 6개월
기준선, 1개월, 2개월, 3개월, 4개월, 5개월, 6개월
설문조사로 평가한 간호만족도 변화
기간: 개시 2주 전, 6개월

Rehab MATRIX 시작 2주 전에 Survey Monkey를 통해 6개 질문 사전 구현 설문 조사가 간호 직원에게 배포되어 전통적인 간호 할당에 대한 간호사의 인식을 평가합니다. 질문 1~4는 리커트 척도 1~5로 측정됩니다. 1 - 전적으로 동의하지 않음, 2 - 동의하지 않음, 3 - 중립적, 4 - 동의함, 5 - 매우 동의함.

6개월 연구 기간이 끝나면 구현 후 Rehab MATRIX 설문 조사가 Survey Monkey를 통해 각 센터에 배포되어 Rehab MATRIX가 워크로드 형평성, 공정성, 연공서열의 역할 및 간호사 배정에 대한 전반적인 만족도에 미치는 영향을 조사합니다. 프로세스.

개시 2주 전, 6개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Nneka L Ifejika, MD MPH, The University of Texas Health Science Center, Houston

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작

2016년 7월 1일

기본 완료 (실제)

2017년 1월 1일

연구 완료 (실제)

2017년 1월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2016년 7월 21일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2016년 7월 27일

처음 게시됨 (추정)

2016년 8월 1일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2020년 8월 18일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2020년 8월 16일

마지막으로 확인됨

2020년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • HSC-MS-16-0358

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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