Nursing intensity

Background:The Professional Assessment Instrument (PAI) is a nursing information system developed by a team of researchers of the University of Rome Tor Vergata thanks to funding from the Italian Center of Excellence for Nursing Scholarship, Rome, Italy. Currently, the PAI is used in a teaching hospital and is part of the hospital electronic health record. Studies on nursing data, conducted using the PAI, showed that nursing diagnoses describe nursing complexity among different patient populations and that nursing diagnoses are associated to hospital length of stay and mortality. Another element of the Nursing Minimum Data Set (NMDS), namely nursing interventions, was not investigated. To date, in Italy, no study has been conducted to describe nursing intensity in hospital setting by standard nursing interventions recorded by nurses.

Objective: The objectives of this project are: 2) to describe the diversity of patient populations and variability of nursing care by means of the nursing interventions collected with the PAI; 3) to investigate whether the nursing interventions are associated to hospital outcomes.

Methods: Alongitudinal study will be used enrolling 4 wards. The PAI database and the hospital discharge register will be used to collect variables of the NMDS and medical diagnoses, length of hospital stay and mortality, respectively.

Expected results: This project will describe the nursing intensity through a NMDS. In addition, it will evaluate whether the nursing interventions are predictors of hospital outcomes.

Key words: nursing information system, nursing minimum data set, nursing interventions, nursing intensity, longitudinal study

Il Professional Assessment Instrument (PAI) è un Sistema Informativo Infermieristico (SII), sviluppato da un team di ricercatori dell’Università Tor Vergata di Roma grazie a un precedente finanziamento ricevuto dal Centro di Eccellenza per la Cultura e la Ricerca Infermieristica. Il PAI utilizza una terminologia standard con un set di elementi minimi con definizioni standard e codici per descrivere l’assistenza infermieristica permettendo la creazione di un Nursing Minimum Data Set (NMDS) [1-2]. All’interno del PAI un sistema di supporto alla decisione clinica per individuare le diagnosi infermieristiche è stato realizzato e validato da un team di esperti [3]. Ulteriori collegamenti sono presenti nel PAI tra le varie fasi del processo di assistenza, accertamento, diagnosi, interventi [1]. Dopo il suo sviluppo, il PAI è stato sperimentato in un ospedale tramite uno studio pilota. Successivamente il PAI è stato registrato alla Società Italiana degli Autori ed Editori come programma informatico [4]. Attualmente il PAI è in uso in un ospedale universitario ed è parte integrante della documentazione sanitaria elettronica della struttura ospedaliera.

Dati socio-demografici, assistenziali e di servizio sono raccolti sistematicamente con il PAI nella struttura ospedaliera in cui è stato implementato. Una recente revisione della letteratura ha dimostrato che le diagnosi infermieristiche, se raccolte sistematicamente, sono in grado di predire i risultati di assistenza (es. lunghezza della degenza, costi, mortalità, quantità di assistenza infermieristica) nei vari ambiti assistenziali dove gli infermieri operano [5]. I primi studi effettuati sui dati raccolti tramite il PAI hanno dimostrato che le diagnosi infermieristiche sono in grado di descrivere pazienti con differenti complessità assistenziali tra le diverse patologie mediche. Inoltre le diagnosi infermieristiche sono risultate associate a risultati di assistenza ospedaliera (lunghezza della degenza, mortalità) [6-7]. Un altro elemento del NMDS, ossia gli interventi infermieristici, non è stato ancora indagato. Fino ad oggi, in Italia nessuno studio è stato condotto per descrivere l’intensità dell’assistenza infermieristica prestata in ambito ospedaliero tramite interventi infermieristici registrati in maniera standard dagli infermieri, inoltre nessuno studio ha indagato se questi dati sono utili a predire risultati di assistenza ospedaliera.

Valutare quali interventi/attività infermieristiche sono i maggiori predittori di outcome assistenziali (lunghezza della degenza, mortalità, istituzionalizzazione alla dimissione).

Disegno del progetto

Il disegno sarà longitudinale.

Campione e setting

Un campione di 4 unità operative sarà arruolato nell’ospedale universitario in cui il PAI è utilizzato.

Strumenti

Per raggiungere gli obiettivi i seguenti strumenti saranno utilizzati:

-          Database del PAI per raccogliere i NMDS;

-          Scheda di dimissione ospedaliera per raccogliere variabili quali: diagnosi mediche, mortalità, istituzionalizzazione alla dimissione.

Procedure per la raccolta dati

I dati saranno raccolti utilizzando un database dedicato allo studio che riunirà tramite variabili chiave i dati ottenuti tramite i database del PAI e della scheda di dimissione ospedaliera.

Analisi dei dati

I seguenti indici di statistica descrittiva verranno utilizzati per descrivere le variabili studiate: media, deviazione standard e range per variabili continue (es. età, lunghezza della degenza, numero totale di interventi); frequenze e percentuali per variabili nominali (es. sesso, categorie diagnostiche, frequenza degli interventi, mortalità). L’analisi della varianza sarà utilizzata per identificare differenze significative tra gruppi di pazienti sulla base degli interventi infermieristici. Regressioni multiple saranno utilizzate per individuare i predittori dei risultati di assistenza ospedaliera. Il software IBM-SPSS vers. 21 sarà utilizzato per l’analisi statistica.

Da questo progetto ci si aspetta di descrivere l’intensità dell’assistenza prestata dagli infermieri tramite un set minimo essenziale di dati con definizioni e codici standard ed inoltre di verificare se tali dati sono predittori di risultati di assistenza ospedaliera.

Rilevanza

La qualità dell’assistenza sanitaria, generalmente misurata con dati di interesse medico, non può essere adeguatamente misurata senza i dati dell’assistenza infermieristica. Purtroppo l’assistenza infermieristica è poco rappresentata negli electronic health records. I sistemi informativi infermieristici sono parte integrante degli electronic health records. Gli electronic health records sono fondamentali per il sistema sanitario poiché rappresentano il deposito delle informazioni sanitarie della popolazione con possibilità di accesso e d’uso da parte dei diversi utilizzatori del sistema stesso. La descrizione dell’assistenza infermieristica, tramite i NMDS raccolti sistematicamente con il PAI, permetterà di descrivere adeguatamente i bisogni assistenziali della popolazione aggregando dati uniformi e confrontabili tra diversi set assistenziali e tipologie di assistiti. L’eventuale potere predittivo dei NMDS potrà essere utilizzato per scopi assistenziali e manageriali.

1.      D'Agostino F, Vellone E, Tontini F, Zega M, Alvaro R. Development of a computerized system using standard nursing language for creation of a nursing minimum data set. Prof Inferm. 2012 Apr-Jun;65(2):103-9. PubMed PMID: 22795142.

2.      D’Agostino F, Zega M, Rocco G, Luzzi L, Vellone E, Alvaro R. Impact of a nursing information system in clinical practice: a longitudinal study project. Ann Ig. 2013 Jul-Aug; 25(4): 329-41. PubMed PMID: 23703307.

3.      Zega M, D'Agostino F, Bowles KH, De Marinis MG, Rocco G, Vellone E, et al. Development and validation of a computerized assessment form to support nursing diagnosis. Int J Nurs Knowl. 2014 Feb;25(1):22-9. PubMed PMID: 24134473.

4.      D’Agostino F. Development of a nursing information system using standard nursing language for creation of a nursing minimum data set [Doctoral thesis]. Roma: Università degli Studi di Roma Tor Vergata; 2014.

5.      Sanson G, Vellone E, Kangasniemi M, Alvaro R, D'Agostino F. Impact of nursing diagnoses on patient and organisational outcomes: A systematic literature review. J Clin Nurs. 2017 Jan 2. doi: 10.1111/jocn.13717. PubMed PMID:28042921.

6.      D'Agostino F, Sanson G, Cocchieri A, Vellone E, Welton J, Maurici M, Alvaro R, Zega M. Prevalence of nursing diagnoses as a measure of nursing complexity in a hospital setting. J Adv Nurs. [Under review].

7.      Sanson G, D'Agostino F, Cocchieri A, Vellone E, Zega M, Alvaro R. Documentazione elettronica dell’assistenza. Diagnosi infermieristiche come misura della complessità assistenziale e fattore prognostico. Abstract al Convegno CNAI, “Health Literacy: una comunicazione chiara per una salute migliore”, Roma 4 e 5 novembre 2016.