利用认知行为改变和移动技术改善 RN 睡眠和疲劳 (RN-SLEEP)

美国的大多数注册护士在医院和急症后护理中心工作，他们的睡眠可能会因轮班工作（即上午 7 点至下午 6 点在外面工作）和长时间工作而受到影响。 注册护士在照顾危重病人时还面临着巨大的工作压力，这可能会扰乱睡眠。 睡眠健康由多个组成部分决定，包括睡眠时间、规律性、效率、持续时间、质量和白天嗜睡。 当注册护士睡眠质量不佳时，他们面临的风险就会增加，从而对注册护士及其患者产生负面健康和安全问题（例如疲劳、慢性病发展、工伤）。 尽管存在这些风险，注册护士仍报告睡眠质量较差，睡眠时间短于建议的 7-9 小时/24 小时。 一些研究表明，当注册护士接受与轮班工作相关的睡眠策略（例如轮班前小睡）培训时，他们的睡眠质量会有所改善。 虽然有帮助，但注册护士可能会进一步受益于更全面的培训方法，以解决更广泛的睡眠障碍，例如工作压力。 整体睡眠方法可以为注册护士提供基于证据的技能，以应对轮班适应和心理睡眠障碍，同时通过鼓励行为改变策略（例如目标设定）来激励注册护士。 因此，注册护士的睡眠健康状况可能会得到改善，疲劳感也会减少。

该项目建议开发一项睡眠训练计划，旨在满足轮班工作的注册护士的需求。 因此，RN-SLEEP 培训计划将包括轮班工作策略、睡眠科学和生理学基础知识、行为改变组成部分以及有效的行为睡眠医学治疗（称为失眠认知行为疗法 (CBT-I)）中发现的策略。 。 候选人 Hittle 博士拥有职业健康和安全方面的专业知识，包括医疗保健行业的睡眠和轮班工作。 Hittle 博士组建了一个专家指导团队，指导她进行认知行为睡眠方法培训，以便将其纳入工人睡眠干预、以移动健康为重点的干预研究以及使用工人全面健康方法的实施科学。 Hittle 博士的短期目标是成为一名独立的职业健康和安全科学家，熟练使用干预研究和在工作场所成功实施所需的方法和技术。 K01 提案为 Hittle 博士提供了获得这些技能并建立专注于工人睡眠训练的研究体系的机会。 该项目所需的资源、时间和材料可通过辛辛那提大学 (UC) 护理学院以及国家职业安全与健康研究所的 Wong 博士（主要导师）获得。 其他基于 UC 的资源包括 UCIT（将支持 Hittle 博士的移动应用程序开发）和临床与转化培训与科学中心（为 K01 获奖者提供服务，以培养初级研究人员）。

该项目有两个目标：

1. 改进移动应用程序 RN-SLEEP，以确定 RN 在寻求改善睡眠时最感兴趣的训练内容。
2. 通过预测-后测、重复测量研究设计对 RN-SLEEP 进行试点测试，以测量 RN 参与者对 RN-SLEEP 的参与度、吸引力（例如美观、易用性）以及培训内容对改善 RN 睡眠的有用性学习期与健康生活教育培训。 该试点测试还将帮助研究人员更好地了解研究活动的功能。

对于目标 1，RN-SLEEP 内容细化：

该项目的定性部分将招募 18-24 名参与者来收集焦点小组数据。 将使用便利抽样方法招募参与者，并将招募后（非随机）分配到三个焦点小组之一。 每个焦点小组将有六到八名参与者。 将进行第一组焦点小组以确定 RN-SLEEP 中包含的最佳内容。 RN-SLEEP 内容将得到完善。 然后，将举行第二组焦点小组，与参与者分享更新的 RN-SLEEP 以获取最终反馈。 焦点小组样本量是根据文献确定的。 将使用修改后的恒定比较分析方法来分析焦点小组数据。

对于目标 2，将对 RN-SLEEP 干预进行试点测试。 将参与者分配到干预组与对照组的方法：一旦确定参与者有资格参加研究并签署知情同意书，研究人员将参与者随机分配到 RN-SLEEP 干预组或教育对照组。 研究人员将使用数据管理平台 REDCap 来随机分配参与者，并根据自我报告的性别对小组进行分层。

实施干预的方法：将收集基线措施。 然后，参与者将被要求每天与 RN-SLEEP 或教育对照组（根据其分配的小组）进行接触，持续四个星期。 干预后测量将在干预期结束后 4 周和 8 周收集。

样本量确定方法：我们的招募目标是 76 名参与者（每组 38 名）。 研究人员根据主要结果指标（睡眠持续时间和睡眠质量）的功效计算以及文献和 PI 之前的工作确定了我们的样本量。 研究人员将 58 名参与者的功效计算总样本目标提高了 30%，以考虑到任何因自然减员而损失的参与者。

数据分析方法：

主要结果指标（睡眠持续时间、睡眠质量）：描述性统计数据（即平均值、95% 置信区间）将用于描述整个研究样本和每个研究组（干预和教育控制）的特征和结果变量。 将使用两组独立 t 检验或 Mann-Whitney U（如果需要非参数检验）来评估组间睡眠持续时间和质量的差异。 如果注意到睡眠持续时间和质量之间存在统计差异，则将使用模型中包含的正相关协变量来完成适当的统计分析。

次要结果指标：疲劳、睡眠健康的其他指标（时间、规律性、效率、日间嗜睡）、睡眠功效和信念 将探索关于疲劳、睡眠信念、自我效能和剩余睡眠健康指标的描述性统计数据，用于预-和-干预组和对照组的训练后数据趋势。

次要结果指标：移动应用程序的可接受性、可用性和参与度指标 调查人员将计算并报告培训后 4 周和 8 周的可接受性、可用性和应用程序参与度指标的描述性统计数据。

其他结果衡量标准：研究可行性衡量标准 研究人员将在整个研究过程中监测招募和保留统计数据。 研究人员将报告筛选、筛选合格和注册的参与者，以及培训后 4 周和 8 周数据收集时的参与者保留率。