Прогнозирование требований персонала медсестер из обычно собираемых данных (PREDICT-NURSE)

Справочная информация: Наличие достаточного количества медсестер в больничных палатах имеет жизненно важное значение для безопасности пациентов, но планирование различного количества и потребностей пациентов является тяжелым. Почти все острые фонды NHS в Англии используют инструмент более безопасного ухода за больными (SNCT) для руководства персоналом. Тем не менее, этот подход является трудоемким и требует сбора данных специально для измерения требований к персоналу, не осведомленных о данных, собранных для управления администрированием или уходом.

Цель: разработать метод измерения спроса на медсестер на больничных подходах, используя обычные данные, чтобы помочь планировать учреждения (количество сотрудников прихода), контролировать адекватность персонала в режиме реального времени и информировать безопасное и эффективное развертывание персонала.

Дизайн: ретроспективное наблюдение в палатах, обеспечивающих острый соматический взрослый (т.е. не психическое здоровье) Стационарное лечение в 5 трастах больниц общего профиля, прогнозируя требования по персоналу медсестры из обычно собираемых данных и подтверждение этих прогнозов в отношении результатов адекватности пациента и персонала. Алгоритмы будут разрабатываться в соответствии с дизайном, ориентированным на пользователя и взаимодействием с пациентами, чтобы понять опыт работы с медсестрами больниц и последствия для разработки алгоритмов.

WorkStream (WS) 1 Цель: понять, что/не работает для медсестер и менеджеров при использовании кадровых инструментов, и включите это в дизайн алгоритма. Метод: подход к дизайну пользователей, включающий в себя i) Национальный опрос кадровых матронов и главных сотрудников по сестринскому уходу, чтобы выяснить, как используются инструменты для кадров и доступность/качество данных пациентов, ii) семинары с медсестрами и менеджерами по сестринскому делу для понимания потребностей в поддержке кадровых решений в различных временных точках, III) семинары с этой группой плюс IT-менеджеры и компании Roster Companse для обсуждения Algorithm Designtesscomts.

Цель WS2: Разработать алгоритмы статистического/машинного обучения для оценки требований персонала медсестер по обычно доступным данным пациента. Метод: Поскольку не существует «золотого стандарта» для измерения требований к персоналу медсестры, исследователи сначала повторяют измерения из SNCT, инструмента классификации остроты/зависимостей пациента. Они разработают альтернативные алгоритмы, включая воспроизведение отдельных классификаций остроты/зависимостей пациента и воспроизведение требований персонала для всего прихода. Они рассмотрит кадровые решения в разные моменты времени. Переменные предиктора будут поступать из данных административного и плана ухода.

WS3 Цель: оценить обоснованность алгоритмов. Метод. Исследователи будут соответствовать регрессионным моделям для изучения ассоциаций между фактическими недостатками/чрезмерным убором по сравнению с каждой мерой кандидатов на персонало и множественными результатами. Для этого они будут использовать рутинные данные, извлеченные из ИТ-систем больниц, и микроуров медсестер для понимания восприятия адекватности персонала. Они будут проверять, увеличивается ли персонал по сравнению с мерой кадровых требований, риска плохих результатов пациента и восприятия того, что персонал является неадекватным снижением. Они будут сравнивать модель с моделями с требованиями персонала, измеренными SNCT.