Descargas inteligentes para mamãe e bebê

PROPÓSITO

Os resultados neonatais estão altamente correlacionados com a saúde da mãe, um exemplo disso é mostrado repetidamente pelas baixas taxas de sobrevivência de bebês após a morte materna. A previsão de risco, com base na mãe e no bebê como um par, é uma grande lacuna na pesquisa atual e, no entanto, vital para a sobrevivência da mãe e do bebê. Assim, os resultados de saúde materno-infantil podem ser melhorados identificando mães e bebês com maior risco de mortalidade ou morbidade grave após a alta hospitalar e alocando recursos escassos para acompanhamento direcionado aos mais vulneráveis. Isso permite que os investigadores não apenas melhorem os resultados de saúde, mas também beneficiem o sistema de saúde com o uso eficiente de recursos.

JUSTIFICAÇÃO

Desde 2011, os pesquisadores trabalham com parceiros em Uganda para desenvolver, validar e implementar um programa inovador para crianças menores de 5 anos que receberam alta após hospitalização por suspeita de sepse. Neste programa de pesquisa e implementação, chamado Smart Discharges, os profissionais de saúde usam uma pontuação de previsão de risco individualizada para identificar crianças com alto risco de morte ou complicações após a alta de um hospital após o tratamento de suspeita de sepse. Eles podem então usar essa pontuação para orientar a intensidade de um programa de aconselhamento e encaminhamento à comunidade. Embora todos os participantes recebam aconselhamento, apenas aqueles acima de um certo limite de risco recebem encaminhamentos para unidades de saúde comunitárias. Os investigadores mostraram que esta abordagem pode reduzir a mortalidade infantil pós-alta após tratamento hospitalar para suspeita de sepse em até 30%. Agora, os pesquisadores estão trabalhando para expandir sua abordagem inovadora de saúde pública de precisão para melhorar os cuidados pós-alta para díades mãe-recém-nascido.

Os resultados informarão o desenvolvimento de um pacote de cuidados baseado em evidências para a mãe e o recém-nascido. Este pacote garantirá que pares mãe-bebê de baixo risco recebam cuidados pós-parto menos onerosos (ainda que pragmáticos e viáveis), enquanto pares de alto risco recebam um pacote mais extenso de intervenções (como educação, nutrição, interação com a saúde e apoio comunitário). O pacote Smart Discharges for Mom & Baby incluirá suporte visando aspectos de bem-estar clínico e emocional. Extensões adicionais deste trabalho incluirão a validação dos modelos de risco em mulheres que dão à luz em casa ou sofrem um natimorto para garantir que mais mulheres e bebês possam se beneficiar da intervenção proposta.

HIPÓTESE

As características maternas e infantis coletadas no momento da alta após o parto em uma instituição podem prever o risco de morte materna ou neonatal ou a necessidade de readmissão dentro de seis semanas após o nascimento.

OBJETIVO

O objetivo principal é informar o desenvolvimento de um programa integrado de cuidados pós-alta maternos e neonatais baseados no risco. Especificamente, o estudo visa (1) desenvolver e validar internamente modelos de previsão de risco clínico para identificar díades com alto risco de morte ou readmissão hospitalar no período pós-alta de 6 semanas após o parto e (2) identificar lacunas e oportunidades durante a internação, alta e cuidados pós-alta para informar o desenvolvimento futuro de um pacote de intervenções baseado em evidências e risco para melhorar o cuidado pós-natal (PNC) para díades.

PROJETO

Este é um estudo de métodos mistos que usa técnicas quantitativas e qualitativas para explorar e mapear os atuais processos de alta pós-natal em Uganda, usando dados de dois ambientes hospitalares distintos.

• Fase I) A equipe conduzirá um estudo de coorte observacional informado por meio de observação direta da díade mãe e recém-nascido antes da alta da unidade e após o parto e entrevistas telefônicas de acompanhamento realizadas seis semanas após a alta.
• Fase II) A equipe conduzirá o mapeamento da jornada com um subconjunto de díades inscritos na coorte observacional usando observação direta e entrevistas telefônicas de acompanhamento.
• Fase III) A equipe conduzirá um exercício de mapeamento de processo usando metodologia de discussão de grupo focal com funcionários selecionados da instalação.
• Fase IV) A equipe conduzirá discussões de grupos focais com um subconjunto de mães inscritas na coorte observacional, bem como seus familiares.

ANÁLISE ESTATÍSTICA

Análise quantitativa: Os investigadores irão resumir todos os fatores de risco para mães e recém-nascidos que tiveram ou não resultados ruins e estimaram associações univariadas. Para recém-nascidos, os dados serão informados por sexo. A derivação de modelos de previsão será baseada na otimização da área sob a curva operacional do receptor (AUROC) e especificidade em uma variedade de abordagens de modelagem e seleção de variáveis ​​(por exemplo, regressão logística, rede elástica, máquinas de vetor de suporte). O desempenho do modelo será baseado em técnicas de reamostragem apropriadas para validação interna (por exemplo, validação cruzada, bootstrapping). O foco será o desenvolvimento de modelos preditivos parcimoniosos (por exemplo, 5-10 variáveis ​​preditoras) com alta sensibilidade (> 80%). AUROC, sensibilidade e especificidade serão relatados para cada modelo, juntamente com valores preditivos positivos e negativos. As métricas específicas do site serão comparadas para garantir a consistência entre as configurações, e a recalibração pode ser considerada se o desempenho individual do site for menor do que o esperado. Finalmente, os investigadores avaliarão a sensibilidade e especificidade combinadas quando cada modelo individual for aplicado à díade. Fora da modelagem de previsão, o tamanho da amostra permitirá que os investigadores detectem uma razão de chances de pelo menos 1,30 para um determinado fator de risco com poder de 80% e significância de 5% e precisão relativa de 25%. A análise estatística de dados quantitativos de pesquisas de observação de mapeamento de jornada e entrevistas com pacientes será realizada usando o software R Statistical para obter estatísticas descritivas da frequência e distribuição de cada variável.

Análise Qualitativa: os investigadores analisarão os dados coletados de forma descritiva e relatarão estatísticas resumidas. Um diagrama do processo de alta será desenvolvido, identificando as principais áreas de melhoria durante o processo de pré-alta e pós-alta. Os dados FGD serão analisados ​​usando um método de estrutura, que permite que os temas sejam desenvolvidos indutivamente a partir dos participantes e dedutivamente a partir da literatura existente. Por meio de um processo iterativo, as transcrições serão codificadas e analisadas para temas descritivos e interpretativos usando o NVivo. Os temas descritivos incluem as barreiras aos cuidados e o comportamento de procura de cuidados de saúde pós-alta, enquanto os temas interpretativos centram-se nas perspetivas dos cuidadores sobre a morte materna e neonatal e o papel do sistema de saúde. Os investigadores irão gerar frequências para descrever sintomas médicos relatados, comportamento de busca de saúde e barreiras ao atendimento, e resumir temas comuns. A verificação dos membros será usada para melhorar a validade dos resultados, criando um documento resumido das principais descobertas que serão revisadas pelos profissionais de saúde que participaram dos grupos focais. O feedback dos pacientes e familiares será obtido por telefone com enfermeiros da pesquisa, que explicarão verbalmente os principais achados.