Prevendo os requisitos de pessoal de enfermagem de dados rotineiramente coletados (PREDICT-NURSE)

Antecedentes: Ter enfermeiros suficientes nas enfermarias hospitalares é vital para a segurança do paciente, mas é difícil planejar números e necessidades variadas dos pacientes. Quase todas as relações de confiança agudas do NHS na Inglaterra usam a Ferramenta de Cuidados de Enfermagem (SNCT) (SNCT) para orientar as decisões de pessoal. No entanto, essa abordagem é muito trabalhosa e exige a coleta de dados especificamente para medir os requisitos de pessoal, não informados pelos dados coletados para administração ou gerenciamento de cuidados.

AIM: Desenvolva um método para medir a demanda por funcionários de enfermagem em enfermarias hospitalares usando dados de rotina para ajudar a planejar estabelecimentos (número de funcionários da ala), monitorar a adequação do pessoal em tempo real e informar a implantação segura e eficiente da equipe.

Projeto: Um estudo observacional retrospectivo entre as enfermarias que fornecem adulto agudo somático (ou seja, Não é de saúde mental) Cuidados hospitalares em 5 fundos gerais do hospital, prevendo os requisitos de pessoal de enfermagem a partir de dados rotineiramente coletados e validando essas previsões contra os resultados da adequação do paciente e do pessoal. Os algoritmos serão desenvolvidos de acordo com o design centrado no usuário e envolvidos com os pacientes para entender as experiências de pessoal de enfermagem do hospital e implicações para o desenvolvimento de algoritmos.

WorkStream (WS) 1 Objetivo: entenda o que funciona/não funciona para enfermeiros e gerentes ao usar ferramentas de pessoal e incorpore isso no design do algoritmo. Método: Abordagem de design centrada no usuário compreendendo i) uma pesquisa nacional de matronas de pessoal e agentes de informações de enfermagem para descobrir como as ferramentas de pessoal são usadas e a disponibilidade/qualidade dos dados do paciente, ii) workshops com enfermeiros e gerentes de enfermagem para entender as necessidades de apoio à decisão em diferentes pontos do tempo, iii.

Objetivo WS2: Desenvolva algoritmos estatísticos/de aprendizado de máquina para estimar os requisitos de pessoal de enfermagem a partir de dados rotineiramente disponíveis do paciente. Método: Como não há "padrão -ouro" para medir os requisitos de pessoal de enfermagem, os pesquisadores primeiro replicarão as medidas do SNCT, uma ferramenta de classificação de acuidade/dependência do paciente. Eles desenvolverão algoritmos alternativos, incluindo a replicação de classificações individuais de acuidade/dependência do paciente e replicando os requisitos de pessoal para uma ala inteira. Eles considerarão decisões de pessoal em diferentes pontos de tempo. As variáveis ​​preditivas virão de dados administrativos e de plano de assistência.

Objetivo WS3: Avalie a validade dos algoritmos. Método: Os pesquisadores se encaixam em modelos de regressão para investigar as associações entre a realidade real/excedente em relação a cada medida candidata dos requisitos de pessoal e vários resultados. Para isso, eles usarão dados de rotina extraídos dos sistemas de TI do hospital e uma micro-pesquisa de enfermeiros para entender as percepções da adequação do pessoal. Eles testarão se, à medida que o pessoal aumenta em relação a uma medida dos requisitos de pessoal, o risco de maus resultados e percepções de que o pessoal é inadequado diminui. Eles compararão o modelo adequado aos modelos com os requisitos de pessoal medidos pelo SNCT.