Å forutsi krav til sykepleier bemanning fra rutinemessig innsamlede data (PREDICT-NURSE)

Bakgrunn: Å ha nok sykepleiere på sykehusavdelinger er avgjørende for pasientsikkerhet, men det er vanskelig å planlegge for varierende antall og behov hos pasienter. Nesten alle akutte NHS-tillit i England bruker det hyggelige Safer Sykepleierverktøyet (SNCT) for å veilede bemanningsbeslutninger. Imidlertid er denne tilnærmingen arbeidskrevende og nødvendiggjør innsamling av data spesifikt for å måle bemanningskrav, ikke informert av data samlet for administrasjon eller omsorgsstyring.

Mål: Utvikle en metode for å måle etterspørselen etter sykepleier på sykehusavdelinger ved å bruke rutinemessige data for å hjelpe til med å planlegge virksomheter (antall ansatte i menigheten), overvåke bemanningens tilstrekkelighet i sanntid, og informere sikker og effektiv distribusjon av personalet.

Design: En retrospektiv observasjonsstudie på tvers av avdelinger som gir akutt voksen somatisk (dvs. ikke mental helse) døgnbehandling i 5 generelle sykehusstoler, forutsi krav til sykepleier bemanningskrav fra rutinemessig samlet inn data og validering av disse spådommene mot pasient og bemanningsutfall. Algoritmer vil bli utviklet i henhold til brukersentrert design og ved å samarbeide med pasienter for å forstå opplevelser av sykepleierbemanning og implikasjoner for å utvikle algoritmer.

WorkStream (WS) 1 Mål: Forstå hva som ikke fungerer for sykepleiere og ledere når du bruker bemanningsverktøy, og innlemmer dette i algoritmesign. Metode: Brukersentrert designtilnærming som omfatter i) En nasjonal undersøkelse av bemanningsmatroner og sjef for sykepleieinformasjon for å finne ut hvordan bemanningsverktøy brukes og pasientdatatilgjengelighet/kvalitet, ii) Workshops med sykepleiere og sykepleierforvaltere for å forstå bemanningsavgjørelsesbehov på forskjellige tidspunkter, iii) workshop

WS2 Mål: Utvikle algoritmer for statistiske/maskinlæring for å estimere krav til sykepleierbemanning fra rutinemessig tilgjengelige pasientdata. Metode: Siden det ikke er noen "gullstandard" for måling av sykepleierens bemanningskrav, vil forskere først gjenskape målinger fra SNCT, et pasientskarphet/avhengighetsklassifiseringsverktøy. De vil utvikle alternative algoritmer, inkludert replikering av individuell pasientskarphet/avhengighetsklassifiseringer og gjenskape bemanningskravene for en hel avdeling. De vil vurdere bemanningsbeslutninger på forskjellige tidspunkter. Prediktorvariabler vil komme fra data om administrativ og omsorgsplan.

WS3 Mål: Vurder gyldigheten av algoritmer. Metode: Forskere vil passe til regresjonsmodeller for å undersøke assosiasjonene mellom faktisk under/overutvikling i forhold til hvert kandidatmål for bemanningskrav og flere utfall. For dette vil de bruke rutinemessige data hentet fra sykehus-IT-systemer og en mikroundersøkelse av sykepleiere for å forstå oppfatninger av bemanningens tilstrekkelighet. De vil teste om bemanning øker i forhold til et mål på bemanningskrav, risikoen for dårlige pasientutfall og oppfatninger om at bemanning er utilstrekkelig reduksjon. De vil sammenligne modelltilpasning mot modeller med bemanningskrav målt av SNCT.