从常规收集的数据中预测护士人员配备要求 (PREDICT-NURSE)

背景：在医院病房里有足够的护士对于患者的安全至关重要，但是计划患者的数字和需求的规划很难。 英格兰几乎所有的急性NHS信托都使用了良好的安全护理工具（SNCT）来指导人员决定。 但是，这种方法是劳动密集型的，需要专门收集数据来衡量人员要求，而不是由收集的用于管理或护理管理的数据所告知。

目的：开发一种方法，使用常规数据来衡量医院病房对护理人员的需求，以帮助计划机构（病房员工的数量），实时监控人员配备的适当性，并为员工的安全有效部署提供信息。

设计：一项跨病房的回顾性观察性研究，提供急性成人体细胞（即 不是精神健康）在5个综合医院信托基金中的住院护理，从常规收集的数据中预测护士人员配备要求，并验证这些预测对患者和人员配备的适当结果。 算法将根据以用​​户为中心的设计开发，并与患者互动了解医院护士人员的经验以及对开发算法的影响。

Workstream（WS）1目标：了解使用人员工具时对护士和经理不起作用的方法，并将其纳入算法设计中。 方法：以用户为中心的设计方法包括i）一项针对人员配备人员和首席护理信息官的调查，以了解如何使用人员配备工具以及患者数据可用性/质量，ii）与护士和护理经理的研讨会，以了解不同时间点的人员决策需​​求，III，III）与该集团以及NHS IT经理和NHS IT经理和Roster Companies的研讨会讨论Algorith，以讨论Algorith的设计。

WS2目标：开发统计/机器学习算法以从常规可用的患者数据中估算护士人员配备要求。 方法：由于没有用于测量护士人员配备要求的“黄金标准”，因此研究人员将首先复制SNCT的测量值，即患者的敏锐度/依赖性分类工具。 他们将开发替代算法，包括复制个体的患者敏锐度/依赖性分类并复制整个病房的人员配备要求。 他们将考虑在不同时间点的人员决定。 预测变量将来自行政和护理计划数据。

WS3目标：评估算法的有效性。 方法：研究人员将拟合回归模型，以调查相对于每个候选人员的人员要求和多个结果的候选量度相对于实际供应过度/过度支撑之间的关联。 为此，他们将使用从医院IT系统中提取的常规数据和护士的微观调查来了解对人员配备是否足够的看法。 他们将测试人员是否相对于人员配备要求，患者结果不良的风险和对人员配备不足的看法的风险不足。 他们将将模型拟合与SNCT衡量的人员配置要求进行比较。