Implementering og vurdering av BE-FIT-programmet (BE-FIT)

Skjørhet og postoperative komplikasjoner er prediktorene for økte pleiekostnader blant eldre pasienter som gjennomgikk akutt abdominal kirurgi i Alberta. I tillegg er eldre pasienter ofte mer sårbare for fysiske stressfaktorer etter større operasjoner, inkludert risiko for fall og funksjonshemming. Det er økende bevis på at daglig trening og fysiske aktiviteter kan forbedre restitusjons- og utskrivningsprosessen for eldre pasienter. Ved å bruke et to-arms studiedesign vil vi teste om initiering av et tidlig mobiliseringsprogram kan redusere frekvensen av funksjonsnedgang hos postoperative eldre voksne pasienter.

Forsøket vil bli utført på et akuttsykehus i Alberta, Canada. Etterforskerne vil implementere et kvalitetsforbedringsprogram BE-FIT (Bedside rekondisjonering for funksjonelle forbedringer) basert på implementeringsstrategien Mobilization of Vulnerable Elders (MOVE). BE-FIT er et evidensbasert treningsprogram som fokuserer på tidlig mobilisering og restitusjon ved å minimere sengeleie, fremme funksjonelle oppgaver og oppmuntre til selvledelse. Intervensjonen består av en treningsplan ved sengekanten gjennomført gjennom hele sykehusinnleggelsen. Det gjøres selvstendig uten behov for ekstra rehabiliterings- eller helsepersonell. Etterforskerne vil implementere pedagogisk intervensjon for å støtte pasienter, ansatte og familier i å bringe og opprettholde endring i praksis og atferd fra stillesittende til fysisk aktiv mobiliseringstilnærming i det kirurgiske området i akuttomsorgen. Kontrollpasienter vil få vanlig behandling uten ekstra treningsplan.

BE-FIT vil bli implementert i kirurgiske enheter på 3 demonstrasjonssteder (University of Alberta Hospital (UAH), Foothills Medical Center (FMC) og Misericordia Community Hospital (MCH)). Enhetene kan omfatte generell kirurgi, otolaryngologisk kirurgi og urologi. Forskningen vil omfatte alle pasienter ≥65 år innlagt på sykehus (akutt eller elektive) enheter.

Studien er styrt av Knowledge-to-Action Cycle theory (K2A) og Quality Implementation Framework (QIF) med avbrutt tidsseriedesign (IT). Før implementeringen av programmet vil etterforskerne benytte beredskapsvurderinger, identifisering av tilretteleggere og barrierer for postoperativ mobilitet og co-design med pasienter vil bli utført. For å måle og analysere virkningen av programmet vårt, vil det primære resultatet evaluere prosentandelen av «ute av sengen»-forekomster målt ved en avbrutt tidsserie med mobilitetsrevisjoner; sekundære utfall vil omfatte: tid til mobilitet, liggetid, komplikasjonsforekomst og sykehusinnleggelseskostnader. Den kvasi-eksperimentelle, ublindede avbrutte tidsseriedesignen (ITS) vil bli utført i tre faser: pre-intervensjon (10 uker); under intervensjon (16 uker); etter intervensjon (20 uker). En pre-intervensjonsmodell vil bli laget ved å bruke de første tidspunktene over 10 uker for å analysere det primære resultatet. For å evaluere om denne modellen beskriver grunnlinjen tilstrekkelig, vil det bli utført et estimat av tidsseriemodellene for hele 84-tidspunktene (før og etter intervensjon). For å undersøke effekten av BE-FIT-treningsprogrammet på pasientresultatet, vil etterforskerne bruke segmenterte lineære regresjonsmodeller og korrigere modellene for autokorrelasjon etter behov ved å bruke Cochrane-Orcutt-metoden. Dette vil bli brukt til å beregne median daglig oppholdstid for hver uke i studieperioden, klassifisert i før, under og etter intervensjon. Regresjonsmetoder vil bli brukt for å vurdere mobiliseringsutfall for å undersøke og sammenligne trenden i median liggetid. En før-og-etter-analysemetodikk vil bli tatt i bruk for komplikasjoner, funksjonell ytelse og pasienttilfredshet. Regresjonsmodeller vil bli konstruert ved å bruke den sparsommelige tilnærmingen, multivariabel lineær (eller transformert lineær) regresjon og logistisk regresjon. Potensielle forvirrende grunnlinjevariabler (dvs. alder, kjønn, pasientens plassering før innleggelse, innleggelsesdiagnose osv.) vil bli lagt inn i modellen og beholdes hvis det vurderes statistisk (p<0,05) og/eller klinisk viktig. Helseøkonomisk vurdering vil estimere gjennomsnittlig kostnad for ulike underkategorier ved å bruke hensiktsmessige regresjonsmodeller for skjeve kostnadsdata, justert for potensielle risikoforskjeller. Påvirkningen på pasientens funksjon og livskvalitet vil bli vurdert med Short Performance Physical Battery (SPPB) og EQ-5D spørreskjemaer.