Hintergrund
Der derzeitige weltweite Mangel an Pflegefachpersonal stellt die Gesundheitssysteme überall vor die Herausforderung, eine angemessene Versorgung zu gewährleisten. Besonders kritisch ist die Situation in der Geburtshilfe, wo die sinkende Zahl von Hebammen und Pflegefachpersonal eine Gefahr für Gebärende und Neugeborene darstellt. Eine unzureichende Personalausstattung kann zur Sterblichkeit und zu negativen gesundheitlichen Folgen für Mütter und Neugeborene führen. Die derzeitigen Methoden zur Messung der Patientenressourcen tragen dem Pflegebedarf nicht vollständig Rechnung, was zu einem Missverhältnis zwischen den verfügbaren Ressourcen und den Bedürfnissen der Patienten führt. Obwohl Studien zeigen, dass ein höherer Personalbestand an Pflegekräften positiv mit den Patientenergebnissen korreliert, gibt es nur wenige Empfehlungen für eine optimale Personalausstattung.
Dieses Projekt zielt darauf ab, den Pflegebedarf detailliert zu beschreiben und Veränderungen in der Nachfrage zu erkennen, so dass Manager in der Lage sind, das Angebot an Pflegepersonal proaktiv anzupassen.
Ziele der Forschung
Das Projekt TRACR-IN zielt darauf ab, den Pflegebedarf detailliert zu beschreiben und Anzeichen für eine veränderte Nachfrage zu erkennen, so dass das Personalmanagment das Angebot an Pflegepersonal proaktiv an die Nachfrage der Patienten anpassen können.
Methoden
In dieser Forschungsstudie werden Daten aus einem Schweizer Universitätsspital verwendet, um die dokumentierte Pflegezeit aus elektronischen Patientenakten von Frauen und Neugeborenen in der Geburtshilfe zu analysieren. Methoden des maschinellen Lernens und der Netzwerkanalyse werden angewandt, um versteckte Muster in komplexen, hochdimensionalen Datensätzen aufzudecken. Mit der Studie werden drei Ziele verfolgt: Erstens sollen die Pflegeaktivitätszeiten validiert und Pflegeaktivitätsmodule durch Netzwerkanalyse identifiziert werden. Zweitens sollen mit Hilfe von Clustermethoden Untergruppen von Frauen mit unterschiedlichem Pflegebedarf entdeckt werden. Schließlich sollen signifikante Signale in den Pflegedaten erkannt werden, die mit einem höheren Pflegebedarf verbunden sind, und diese Signalerkennung soll in das elektronische Datensystem integriert werden.
Erwartete Relevanz
Diese Studie wird es ermöglichen, komplexe Muster von Pflegeaktivitäten zu visualisieren und zu beschreiben. Die Untersuchung der Zusammenhänge zwischen individuellen Merkmalen und Pflegezeit wird erste Indikatoren für einen erhöhten Bedarf an postpartaler Pflege liefern. Diese Indikatoren werden dann auf ihren prädiktiven Wert hin analysiert. Das Projekt zielt darauf ab, die Planung und Bewertung der Mutterschaftsbetreuung zu verbessern. Die Identifizierung von Bedarfssignalen in der Pflegedokumentation ist ein wichtiger Schritt zur Vorhersage eines erhöhten Pflegebedarfs. Dies ermöglicht eine rechtzeitige Anpassung des Personalbestands, um Diskrepanzen zwischen Pflegeangebot und -nachfrage zu vermeiden.
Die Studie wurde initiiert und wird durchgeführt von
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