Frail2Fit 연구: 허약한 노인을 위한 온라인 영양 및 운동 지원

연구 설계 준 실험적 혼합 방법 접근 방식을 사용하여 퇴원한 허약한 노인을 위한 자원 봉사 주도의 다중 모드 개입 실행 가능성과 수용 가능성을 결정합니다. 이 타당성 조사는 University Hospital Southampton NHS Foundation Trust(UHS)에서 수행되어 UHS에서 퇴원한 노인을 위한 가상 그룹 지원을 제공하도록 병원 자원봉사자를 교육합니다. 본 연구에 참여한 자원봉사자, 트레이너, 간병인 및 노인의 견해와 경험을 탐구하기 위해 질적 인터뷰를 통해 개입의 수용 가능성을 조사할 것입니다. 신체 활동 수준 및 기능적 결과에 대한 개입의 영향이 측정됩니다.

참가자 UHS에서 퇴원한 노쇠(임상 노쇠 점수 ≥5)가 있는 65세 이상의 노인이 이 연구에 참여하도록 초대됩니다. 참여자는 퇴원 시 최소 몇 걸음 걸을 수 있어야 하며 임상의가 운동하기에 안전하다고 승인해야 합니다. 임상 치료 팀이 환자를 식별하고 접근할 것이며, 연구 참여에 관심이 있는 경우 연구 팀 구성원이 서면 동의서를 얻을 것입니다. 참가자 30명의 샘플 크기는 24-50명의 참가자에 대한 타당성 조사를 위한 이전 샘플 크기 권장 사항에 따라 선택되었습니다. 이 샘플 크기는 실용적이고 연구 기간 및 사용 가능한 리소스 내에서 달성 가능한 적절한 숫자로 간주되었습니다.

자원봉사자 모집 및 교육 UHS 환자 지원 허브에서 자원봉사자를 초대하여 연구에 참여하고 개입을 제공하기 위한 교육을 받습니다. 16세 이상의 자원봉사자로서 병원에서 일반 자원봉사 허가 및 교육을 이수하고 운동해도 안전한 자원봉사자는 병원 자원봉사 서비스에 의해 식별됩니다. 관심 있는 지원자는 서면 동의서를 작성하기 위해 연구팀의 구성원이 접근할 것입니다. 각 그룹을 지원하는 2명의 자원봉사자와 함께 소그룹의 노인들에게 Frail2Fit 개입을 제공하기에 충분한 커버를 제공하기 위해 6명의 자원봉사자의 샘플 크기가 선택되었습니다.

자원 봉사 교육 프로그램은 SafeFit 교육 지침에서 채택된 맞춤형 교육 패키지로 구성되며 전문 영양사(Jane Murphy 교수), 심리학자(Judit Varkonyi-Sepp) 및 임상 운동 강사인 Samantha Meredith 박사(SM)가 지원하고 제공합니다. ), PI인 Dr Stephen Lim(SL)이 이끌고 있습니다. 교육은 UHS에서 2일과 1일 온라인 교육으로 진행됩니다. 교육 세션에는 참가자의 개인 안전 및 안전에 대한 교육과 운동, 영양 및 행동 변화 프로토콜이 포함됩니다. 이들은 기존 자원봉사자이므로 모집되어 UHS에서 제공하는 일반 승인 및 교육을 받았을 것입니다. 연구 기간 내내 SM과 SL은 충실도 검사를 실시하여 자원봉사자들이 고품질 운동 세션을 제공하는지 확인합니다. 자원봉사자들은 또한 수업 중에 발생하는 부작용을 문서화하는 방법에 대한 교육을 받게 됩니다.

개입 개입 기간은 3개월입니다. 참가자는 1개월(1-4주) 동안 주당 3회, 두 번째 달(5-8주) 동안 주 2회, 마지막 달(9-12주) 동안 주 1회 그룹 세션을 받게 되며 최대 24 세션. 퇴원 후 노인들에게 적절한 지원을 제공하기 위해 개입의 테이퍼형 특성을 선택하여 개입 후 독립성을 육성하기 위해 점차적으로 증가된 자기 관리를 장려하는 것을 목표로 합니다. 운동, 영양 지원 및 행동 변화 지원을 포함한 중재의 구성 요소는 온라인 플랫폼(Zoom)에서 제공됩니다. 각 그룹 세션은 20-30분의 운동과 20-30분의 영양 지원을 포함하여 40-60분 동안 진행됩니다. 중재 및 교육 패키지의 구성 요소는 SafeFit 시험에서 채택되었으며 행동 변화 원칙에 따라 참가자 이해, 순응 및 라이프스타일 자기 관리를 최대화하기 위해 제공됩니다.

운동은 20-30분 동안 자원 봉사자가 이끄는 그룹 점진적 저항 운동 훈련으로 구성됩니다. 가정 기반 안전 고려 사항에 맞추기 위해 운동은 앉은 자세로 수행됩니다. 앉아서 하는 운동은 상지와 하지(8개의 주요 근육군)를 강화하고 전신 운동 범위와 유연성을 향상시키는 데 중점을 둘 것이며, 특히 노인의 요구를 충족하고 부상 위험을 최소화하도록 맞춤화됩니다.

영양 구성 요소에는 영양이 적절하고 환자가 영양 부족의 위험이 없는지 확인하기 위해 Nutrition Wheel을 사용하여 환자의 식단 및 식습관을 검토하는 것이 포함됩니다. Nutrition Wheel은 Patients Association Nutrition Checklist에서 개발된 대화형 도구로 의도하지 않은 체중 감소 및 영양실조에 대한 대화에 개인을 참여시키는 데 사용됩니다.

MECC(Making Every Contact Count) 원칙에 따라 건강한 대화 기술(HCS)을 사용하여 현재 중재에서 운동 및 영양 구성 요소 전달을 지원합니다. MECC 접근법은 건강과 웰빙을 둘러싼 고객 중심의 간단한 대화를 장려함으로써 긍정적인 행동 변화를 지원합니다. 교육을 통해 자원봉사자는 건강한 라이프스타일 메시지를 전달하여 참가자에게 권한을 부여할 수 있는 자신감과 능력을 갖게 됩니다.

데이터 수집 연령, 성별, 거주지 상태, 체중, 체질량 지수, 영양 실조 상태(MUST), 기본 영양 상태(예: 영양 보충제 사용 및 영양사 지원), 동반 질환(Charlson Co-morbidity Index), 인지(최소 정신 상태 검사; MMSE) 및 투약 횟수가 기록됩니다. 기록된 자원봉사자 특성에는 연령, 직업, 자격, 자원봉사 경험 및 고용 상태가 포함됩니다.

주요 결과 측정은 개입의 타당성과 수용 가능성입니다. 자원 봉사자가 주도하는 온라인 다중 방식 개입의 실행 가능성은 연구가 끝날 때 모집, 훈련 및 유지되는 자원 봉사자의 수, 제공된 개입 세션의 수 및 자원 봉사 전달의 충실도를 결정하여 평가됩니다. 또한 참가자 모집, 유지 및 개입에 대한 순응도와 모든 부작용이 측정됩니다. 인터뷰는 노인(N= 6), 자원봉사자(N= 6), 참가자 모집 및 자원봉사자 훈련에 관련된 사람들(N= 3)을 대상으로 실시되어 개입의 수용 가능성을 결정하고 장애 요인과 장애 요소를 탐색합니다. 개입의 구현. 인터뷰는 참가자가 의미 있는 경험을 자세히 설명하고 반영할 수 있는 유연성을 허용하면서 대화를 안내하는 데 도움이 되도록 반구조화됩니다.

2차 결과에는 신체 활동 수준(PASE 및 GENE Activ 가속도계), 신체 기능(Bathel), 식욕(SNAQ), 웰빙(WEMWBS), 불안 및 우울증(HADS), 삶의 질(EQ- 5D-5L ), 만성질환 관리를 위한 자기 효능감. 이는 기준선(병원 내), 3개월(전화를 통해) 및 6개월(전화를 통해)에 측정됩니다.

데이터 분석 정량적 데이터 분석 수집된 데이터는 분석을 위해 보안 데이터베이스에 이중으로 입력됩니다. 통계 분석은 통계 소프트웨어 SPSS를 사용하여 수행됩니다. 기술통계-중앙값(IQR); 평균(SD); 숫자(%) - 저항 운동의 진행 유형 및 범위, 활동 기간, 개입에 대한 환자의 순응도뿐만 아니라 모집, 훈련 및 유지된 지원자의 수를 분석하는 데 사용됩니다. 위의 결과 측정에 대한 분석은 이 개입의 실행 가능성에 대한 평가를 개발하는 데 사용됩니다. 개입에 대한 미래의 완전 전원 유효성 연구에 대한 적합성을 결정하기 위해 기준선에서 기록된 결과 측정을 3개월 및 6개월의 측정과 비교하여 개입이 PASE 및 GENEActiv에 의해 측정된 신체 활동 수준에 영향을 미쳤는지 여부를 결정합니다. Barthel, SNAQ, HADS, WENWBS, 자기효능감 및 EQ-5D-5L을 포함한 결과. 각 결과 측정의 분포는 정규성에 대해 평가되고 그에 따라 모수 또는 비모수 통계를 사용하여 설명됩니다. 교육 프로그램의 기본 비용 분석이 수행되어 교육 제공에 관련된 임상 직원의 시간이 소요됩니다.

질적 데이터 분석 인터뷰에서 수집된 데이터는 그대로 전사되고 주제별 분석(TA)을 사용하여 분석됩니다. 오디오 녹음은 질적 데이터 전사 경험이 있는 연구 부서 내 관리 동료에 의해 전사됩니다. TA는 데이터 내의 패턴이나 주제를 식별, 분석 및 보고하는 방법으로 질적 연구에서 널리 사용됩니다. TA를 수행하는 과정은 총 6단계로 이루어집니다. 1단계 - 데이터에 익숙해지기, 2단계 - 초기 코드 생성, 3단계 - 테마 찾기, 4단계 - 테마 검토, 5단계 - 테마 정의 및 명명, 6단계 - 보고서를 작성합니다. 정성적 데이터 분석은 수집된 데이터의 양에 따라 Microsoft Word 또는 NVIVO의 도움을 받아 수행됩니다. 전사된 텍스트는 별도로 읽고 코딩한 다음 두 명의 연구원이 함께 코딩합니다. 코드를 분석하여 개념과 아이디어를 생성하여 개입의 수용 가능성을 결정하고 구현 프로세스에 대한 촉진제와 장벽을 식별합니다. 코드는 원시 데이터에 포함된 주요 개념을 분류하는 데 도움이 되는 태그 또는 레이블 역할을 합니다. 코드에서 테마는 지역사회 기반 PA 개입에 관한 지역사회 거주 노인과 자원봉사자의 견해와 경험을 반영하도록 개발될 것입니다.