Cuidado de Pessoas com Demência em Seus Ambientes (COPE) em Programas de Cuidados Inclusivos para Idosos (PACE)

FASE 1a - O Programa de Treinamento Online - Desenvolveremos dez módulos de aprendizado online individualizados. Esses módulos permitirão que OTs e RNs participantes tenham acesso a qualquer hora/em qualquer lugar a conteúdos e atividades para auxiliar seu aprendizado. Os módulos incluirão rico conteúdo multimídia e avaliações interativas para manter o aluno envolvido. Os módulos permitirão o empacotamento fácil do conteúdo nos mais recentes padrões de interoperabilidade para tal conteúdo, incluindo as especificações mais recentes do Shareable Content Object Reference Model (SCORM), que permitirão o reaproveitamento e o compartilhamento com outras instituições.

Para acomodar a diversidade de necessidades de aprendizagem, os módulos serão projetados usando um modelo de hiperaprendizagem com quatro dimensões. Os princípios gerais começarão com os objetivos de aprendizado do módulo e seguirão com uma revisão dos conceitos básicos e atividades de aprendizado necessárias e/ou autodirigidas. O componente de mini-palestra dos módulos incluirá informações sobre os principais conceitos do módulo. Uma vez que os módulos serão individualizados, o aluno pode levar seu tempo passando por eles e realizando as atividades de aprendizagem interativa incorporadas. A dimensão do raciocínio clínico fornecerá ao aluno uma oportunidade de resolução de problemas e tomada de decisões clínicas. Esta dimensão conterá vinhetas e estudos de caso com questões que requerem análise e síntese. A dimensão final será a avaliação/avaliação dos resultados de aprendizagem. Esta dimensão usará pré e pós-testes padronizados e feitos por professores para avaliar a obtenção de resultados de aprendizagem específicos. Os módulos individualizados serão altamente interativos com conteúdo multimídia integrado, avaliações e avaliações do aluno para permitir que a equipe do PACE se envolva com o conteúdo em alto nível e pratique a aplicação em cenários simulados. Cada módulo exigirá aproximadamente 45-60 minutos/módulo para o aluno concluir. Os participantes podem usar os módulos separadamente em momentos diferentes ao longo de um currículo de treinamento ou podem ser atribuídos no início de um período de treinamento, tendo essas informações carregadas antecipadamente.

Para desenvolver os módulos, trabalharemos intensamente no ano 01 com uma equipe de design instrucional da Drexel University com especialistas em cuidados com demência, o programa COPE e especialistas em simulação, uso de pacientes padronizados e treinamento de enfermeiras e outros profissionais de saúde da Penn, Trinity Health e Jefferson. Prevemos que os módulos contenham o seguinte conteúdo: módulo 1 - introdução ao programa COPE, evidências de pesquisa e princípios básicos subjacentes ao programa; módulo 2 - visão geral das características de entrega, papel do RN e OT, três fases (avaliação, implementação, generalização) do programa COPE, adaptações permitidas; módulo 3 e 4 - fase de avaliação, introdução à entrevista clínica e todas as avaliações e formulários; módulo 5 e 6 - fase de implementação incluindo ajudar o cuidador a identificar 3 áreas problemáticas, envolvendo-se na resolução de problemas e brainstorming, desenvolvendo e fornecendo um relatório de avaliação e oferecendo prescrições (estratégias) para cada área problemática identificada; módulo 7 e 8 - fase de generalização ou ajudar os cuidadores a usar estratégias para uma área problemática abordar outra e planejar o futuro; módulo 9- desenvolver relacionamento e trabalhar com cuidadores familiares de diferentes origens, culturas, ambientes de vida e relacionamentos e ajudar as famílias a equilibrar o cuidado com outros papéis da vida, ajustando a abordagem por nível de prontidão; módulo 10 - casos desafiadores, entrevista motivacional, como explicar o programa, como conhecer os cuidadores onde eles estão e fornecer validação e apoio.

Os scripts para cada módulo serão desenvolvidos e compartilhados com OTs/RNs que não fazem parte do estudo, mas trabalham nos programas Trinity PACE. Isso permitirá ciclos de feedback contínuos para garantir que os cenários atendam às necessidades da equipe do PACE. Iremos comparar o programa online com o nosso tradicional treinamento presencial de 3 dias usado atualmente com o COPE.

O programa de treinamento de 3 dias será conduzido pelo Dr. Piersol usando um conjunto de slides e apresentações de casos como fizemos anteriormente. A comparação dos dois programas de treinamento é descrita na Fase 2 e 3 abaixo.

FASE 1b - O Programa de Monitoramento de Fidelidade - Procuramos desenvolver uma abordagem escalável para avaliar a fidelidade ao Programa COPE quando ele é implementado em um cenário do mundo real, como o PACE, usando técnicas linguísticas computacionais (por exemplo, processamento de linguagem natural). A essência da fidelidade aos Princípios Fundamentais do programa COPE será capturada usando programas de classificação automática que avaliam tanto o conteúdo que deve ser incluído nas sessões COPE quanto o estilo de entrega. Embora programas de classificação automática tenham sido aplicados para medir métricas de qualidade de narrativas transcritas no campo da psicoterapia (21), eles não foram usados ​​para medir outros aspectos da qualidade, como fidelidade a práticas baseadas em evidências ou cuidados com a demência e programas de apoio ao cuidador. O desenvolvimento do Programa Automatizado de Monitoramento de Fidelidade ocorrerá em três etapas e será realizado por uma equipe técnica composta por uma especialista em análise de conteúdo, Dra. Ani Nenkova, e uma consultora especialista em reconhecimento de fala e prosódia, Dra. Mari Ostendorf. Co-I Nenkova trabalhou extensivamente em resumo automático, avaliação de resumo automático e legibilidade e estilo linguístico. O objetivo final de nossos esforços é desenvolver um sistema que, dado uma gravação de uma sessão de parto COPE (por exemplo, em tempo real imediatamente após a interação entre o clínico e o cuidador), produza uma pontuação de três níveis, indicando se a fidelidade foi ' excelente', 'aceitável' ou 'problemático'. Ênfase especial será dada à precisão da identificação da fidelidade COPE 'problemática' que não é fatal para o treinamento e pode não produzir os mesmos resultados desejados que a intervenção realizada com maior fidelidade. Primeiro, obteremos o reconhecimento de fala da n-melhor lista da interação COPE. Isso ajudará a atenuar os erros de reconhecimento no próximo estágio. Até recentemente, a transcrição de gravações de áudio era repleta de desafios, principalmente em sessões envolvendo dois ou mais palestrantes. Os avanços na sinalização de áudio e no reconhecimento de fala trouxeram a tecnologia para automatizar a análise de linguagem ao seu alcance. Pesquisas recentes sugeriram que recursos baseados em texto podem ser mais eficazes do que usar apenas recursos de áudio ao classificar a fidelidade em pesquisas comportamentais (47). O software de reconhecimento automático de fala será usado para transcrever as sessões e as palavras resultantes serão usadas em um modelo de fidelidade baseado em texto. Todas as sessões de treinamento, prática e implementação do COPE serão gravadas em áudio com o consentimento do participante. Existem várias ferramentas de reconhecimento automático de fala que podemos usar. Escolheremos aquele que melhor equilibra precisão de reconhecimento em nosso domínio e privacidade. Uma vez obtidas as transcrições, há duas abordagens que desenvolveremos e contrastaremos: (1) comparação com uma entrega de referência e (2) uma abordagem de classificação supervisionada . A primeira tem a vantagem de precisar apenas de um pequeno número de entregas excelentes e várias entregas aceitáveis, para cada uma das sete dimensões, enquanto a outra precisa de um conjunto maior de dados rotulados, mas potencialmente levaria a uma maior precisão de previsão.

Comparação ou semelhança com a referência (Etapas A e B): Nossa abordagem alavancará técnicas amplamente utilizadas na avaliação de conteúdo produzido automaticamente, como tradução automática e resumo automático de texto. Nessas aplicações, não é viável rastrear a melhoria do sistema com julgamentos humanos de qualidade. Em vez disso, a maior parte do progresso é medida pelo cálculo da similaridade entre um conjunto de exemplos de texto de referência (ou seja, o que seria uma 'boa' tradução ou um 'bom' resumo) e a saída do sistema. Tais abordagens de avaliação automática são amplamente utilizadas para tradução automática (48) e resumo (49). Embora tenha havido algumas preocupações de que as medidas automáticas não sejam precisas o suficiente para distinguir entre níveis de contexto muito bom, essas medidas mostram forte capacidade de distinguir conteúdo 'muito ruim' (50,51) (ou fidelidade ruim) alinhada com as necessidades do nosso projeto.

Na Etapa A, compilaremos 10 exemplos de entregas de fidelidade COPE 'excelentes', com as regiões onde os aspectos desejados são expressos serão explicitamente marcadas, ou seja, partes marcadas onde o ajuste pessoa-ambiente é discutido, ou partes da interação onde o clínico pergunta aberta encerra as perguntas ou confirma o entendimento do cuidador sobre o conteúdo. Em seguida, as novas interações serão classificadas por sua similaridade com as interações de referência 'excelentes' (52). Na Etapa 2, identificaremos as entregas de fidelidade 'problemáticas'. Faremos uso de 10 exemplos negativos de entregas 'aceitáveis' mas imperfeitas. Se a nova interação tiver uma classificação inferior à maioria dessas, ela será considerada inaceitável ou 'problemática'. Parâmetros e regras de decisão serão desenvolvidos nesta etapa para determinar os níveis de corte para declarar uma interação problemática.

A determinação das classificações de fidelidade "excelente" versus "problemática" das gravações de áudio será avaliada pelos Drs. para avaliar até que ponto os princípios básicos de tratamento foram implementados de forma eficaz. As classificações da Escala de Adesão foram padronizadas de modo que 1,00 representa fidelidade perfeita e 0,00 representa não fidelidade total. A escala foi previamente modelada a partir da abordagem de fidelidade NIH REACH I e II. Os resultados das classificações de fidelidade combinadas serão usados ​​para refinar o programa de fidelidade automatizado em um "melhor modelo" a ser testado na Etapa C (53).

Classificação supervisionada (Etapa C) Para esta abordagem, precisaremos examinar todas as sessões gravadas (600+). Treinaremos um classificador supervisionado ou um modelo de regressão para prever a pontuação (1 a 3, correspondente a excelente, aceitável e problemático) de uma determinada interação. Experimentaremos vários classificadores, incluindo estruturas de aprendizado profundo e máquinas de vetores de suporte mais tradicionais e modelos de regressão (logística). O conjunto de validação final resultante de 100 interações rotuladas servirá para finalizar o melhor modelo para previsão de fidelidade.

FASE 2 - Avaliação do Programa de Treinamento Online em Aceitação e Fidelidade de Intervencionistas A Fase 2 deste estudo envolve uma série de atividades destinadas a avaliar se um programa de treinamento online é o mesmo ou melhor em melhorar a aceitação e fidelidade de intervencionistas aos princípios COPE e protocolos em comparação com uma forma tradicional de treinamento presencial de alta intensidade.

FASE 3 (Objetivo 3) - Eficácia do COPE nos resultados dos participantes do PACE por tipo de treinamento COPE.

Este objetivo será alcançado avaliando os resultados da díade do programa COPE sob as duas abordagens de treinamento diferentes. Após o treinamento, cada uma das organizações PACE inscreverá 5 pessoas com demência e seus cuidadores no estudo. Isso renderá 50 díades familiares (25 díades em sites de treinamento tradicionais e 25 díades em sites de treinamento online).

O plano de recrutamento inclui os seguintes objetivos:

Recrutamento de 25% concluído até 1º de agosto de 2022 Recrutamento de 50% concluído até 31 de outubro de 2022 Recrutamento de 75% concluído até 28 de dezembro de 2022 Recrutamento de 100% concluído até 28 de fevereiro de 2023 Análise de dados concluída até 28 de abril de 2023