Przewidywanie wymagań personelu pielęgniarki na podstawie rutynowo gromadzonych danych (PREDICT-NURSE)

Tło: Posiadanie wystarczającej liczby pielęgniarek na oddziałach szpitalnych jest niezbędne dla bezpieczeństwa pacjentów, ale planowanie różnej liczby i potrzeb pacjentów jest trudne. Prawie wszystkie ostre trusty NHS w Anglii korzystają z ładnych narzędzie Bezpieczniejszego opieki pielęgniarskiej (SNCT), aby poprowadzić decyzje dotyczące personelu. Jednak to podejście jest intensywne i wymaga gromadzenia danych specjalnie w celu pomiaru wymagań personelu, nie poinformowanych przez dane zebrane do zarządzania administracją lub opieką.

Cel: Opracuj metodę pomiaru popytu dla personelu pielęgniarskim na oddziałach szpitalnych przy użyciu rutynowych danych w celu zaplanowania zakładów (liczba pracowników oddziału), monitorowanie adekwatności personelu w czasie rzeczywistym oraz poinformowanie o bezpiecznym i wydajnym wdrażaniu personelu.

Projekt: retrospektywne badanie obserwacyjne na oddziałach zapewniających ostre dorosłe somatyczne (tj. nie zdrowie psychiczne) opieka szpitalna u 5 powierników szpitalnych ogólnych, przewidując wymagania dotyczące personelu pielęgniarki na podstawie rutynowo gromadzonych danych i walidacja tych prognoz przeciwko wynikom adekwatności dla pacjentów i personelu. Algorytmy zostaną opracowane zgodnie z projektem skoncentrowanym na użytkowniku i poprzez zaangażowanie z pacjentami w celu zrozumienia doświadczeń personelu pielęgniarki szpitalnej i implikacji dla opracowywania algorytmów.

Worktream (WS) 1 Metoda: Podejście projektowe skoncentrowane na użytkownikach Zbiór i) krajowe badanie małżeństw i głównych oficerów informacji pielęgniarskiej, aby dowiedzieć się, w jaki sposób narzędzia personelu są używane oraz dostępność danych/jakość danych pacjentów, II) warsztaty z pielęgniarkami i menedżerami pielęgniarstwa w celu zrozumienia potrzeb w zakresie wsparcia decyzji w różnych punktach czasowych, III).

Cel WS2: Opracuj algorytmy statystyczne/uczenia maszynowego, aby oszacować wymagania dotyczące personelu pielęgniarki na podstawie rutynowo dostępnych danych pacjentów. Metoda: Ponieważ nie ma „złotego standardu” do pomiaru wymagań dotyczących personelu pielęgniarki, naukowcy najpierw powielają pomiary z SNCT, narzędzia klasyfikacji ostrości/zależności pacjenta. Opracują algorytmy alternatywne, w tym odtworzenie klasyfikacji ostrości/zależności poszczególnych pacjentów oraz odtworzenie wymagań personelu dla całego oddziału. Rozważą decyzje dotyczące personelu w różnych punktach czasowych. Zmienne predykcyjne będą pochodzić z danych dotyczących planu administracyjnego i opieki.

Cel WS3: Oceń ważność algorytmów. Metoda: Naukowcy będą pasować do modeli regresji w celu zbadania powiązań między faktycznym pod względem/nadmiernym przeglądaniem w stosunku do każdej kandydata wymagań personelu a wieloma wynikami. W tym celu wykorzystają rutynowe dane wyodrębnione ze szpitalnych systemów IT i mikrourvey pielęgniarek, aby zrozumieć postrzeganie adekwatności personelu. Przetestują, czy wraz ze wzrostem personelu w stosunku do miary wymagań personelu, ryzyko złego wyników pacjentów i postrzegania, że ​​personel jest nieodpowiedni. Porównują dopasowanie modelu z modelami z wymogami personelu mierzonymi SNCT.