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In der vorliegenden Untersuchung geht es um die Auseinandersetzung mit dem Pflegekomplexmaßnahmenscore (PKMS), seiner Entwicklung, Anwendung und Funktion. Um die zentralen Fragen, ob der hochaufwendige Patient mit dem PKMS - System abgebildet wird, was das PKMS - System differenziert und an welcher Stelle der Systematik Grenzen und Defizite deutlich werden zu beantworten, werden nichtparametrische Regressionsverfahren (Regressionsbäume in rpart und ctree) und Falldarstellungen angewendet. Die empirische Untersuchung erfolgte auf der Basis von ermittelten Daten aus zwei Krankenhäusern. Es kann in der Untersuchung nicht nachgewiesen werden das, dass PKMS-System den hochaufwendigen Patienten und somit die pflegerische Leistung abbildet. Der "hochaufwendige Patient" wird nicht vom "nicht hochaufwendigen Patienten" unterschieden. Das PKMS - System verhindert eine Einstufung, es existieren unsinnige Verbindungen und es wird nur ein Bruchteil der durchgeführten pflegerischen Leistungen abgebildet. Durch das Instrument wird die Pflege auf das einfachste reduziert und basiert nur auf drei Verrichtungen, dem Schutzhosenwechsel, der 12-maligen Lagerung und dem anreichen von Nahrung. Das Instrument PKMS basiert auf der PPR (Pflege-Personalregelung) aus dem Jahr 1993 und ihm fehlt, genauso wie der PPR, eine empirische Beweisführung. Es ist nicht möglich das PKMS - Instrument weiter zu entwickeln. Die Fachlichkeit der Pflege und der Einbezug der Qualität werden missachtet. Um die Entwicklung solcher Instrumente empirisch zu begründen muss, unter anderem, die Fachlichkeit und Qualität der Pflege in den Fokus rücken.Empirische Forschung muss weiter ausgebaut werden, damit verhindert wird das solche Instrumente wie der PKMS die Pflege deprofessionalisieren und trivalisieren.

Diese Arbeit stellt eine Einführung in die bayesianische Statistik aus der Perspektive der empirischen Pflegeforschung dar. Das in der Literaturrecherche explorierte Defizit umfassender Arbeiten zu diesem Thema im deutschsprachigen Raum soll dadurch relativiert werden. Nach einer kurzen historischen Skizzierung zur Entwicklung der bayesianischen Idee und ihrer Kontrastierung zur klassisch frequentistischen Statistik wird der Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit durch die Darstellung mathematischer Operationalisierung bekannter Verfahren und die beispielhafte Anwendung des Bayes-Factors, sowie einer bayesianischen Alternative zum frequentistischen T-Test in Form einer Sekundärdatenanalyse gebildet. In einer disziplinbezogenen Verortung wird festgestellt, dass die Diskussion zwischen frequentistischer und bayesianischer Statistik erkenntnistheoretischer Natur ist und Parallelen zu Diskussionen in der qualitativen Forschung aufweist. Zusammenfassend wird das Potential bayesianischer Statistik vor allem in ihrer selbstreflexiven Eigenschaft als Forschungsideal und der Anfechtung dichotomer Grundsätze frequentistischer Statistik (signifikant/nicht signifikant) betrachtet. Die Anwendung bayesianischer Verfahren in der empirischen Pflegeforschung ist derweil noch in den Anfängen und fordert die Bereitschaft des Forschers, sich auf ein in vielerlei Hinsicht besonderes Gebiet der Statistik einzulassen.

Bei cluster-randomisierten Interventionsstudien im Rahmen der Pflegeforschung erfolgt die Randomisierung in der Regel nicht über Individuen sondern über Pflegeeinheiten, z.B. Stationen. Der Einfluss der Clusterzugehörigkeit auf den Interventionseffekt wird als Intra-Cluster-Correlation (ICC) bezeichnet und ist bereits bei der Fallzahlschätzung zu berücksichtigen. Dieser Wert ist jedoch bei Studienbeginn nicht bekannt, so dass auf bereits veröffentlichte Werte aus vorangegangenen Studien zurück gegriffen werden muss (Kuß et al., 2009). In dieser Arbeit werden verschiedene Schätzer zur Bestimmung der ICC vorgestellt sowie die ICC für verschiedene Variablen im Rahmen einer Sekundäranalyse ermittelt. Im Theorieteil dieser Arbeit werden die Methode des Hypothesentestens in ihrer Entwicklung sowie die Bedeutung von Signifikanzniveau und Power beschrieben. Die den Untersuchungen meist zugrunde liegenden konventionellen Werte für Signifikanzniveau und Power werden kritisch hinterfragt. Im Rahmen der Datenanalyse wurde eine Sekundäranalyse der am Lehrstuhl für Statistik und standardisierte Methoden für Pflegeforschung der Philosophisch-Theologischen Hochschule Vallendar erhobenen Daten der PiSaar-Studie (Brühl, Planer, 2013) durchgeführt. Auf Grundlage des Common-Correlation-Modells wurde die ICC für ausgewählte personenbezogene Variablen mit unterschiedlichen Schätzern bestimmt und verglichen. Die Schätzer wurden sowohl auf die Grundgesamtheit sowie auf heterogene Clustergrößen angewendet. In einem weiteren Schritt wurde untersucht, inwiefern die Eignung der Schätzer von der Erfolgsrate der untersuchten Variablen abhängt. In Form einer Simulationsstudie wurden die ICC mit den untersuchten Schätzern über alle möglichen Kombinationen aus k=2 und k=3 Clustern sowohl über alle Wohnbereiche als auch nach gruppierten Wohnbereichsgrößen berechnet. Ergänzend werden die berichteten ICC aus der Ulmer Sturzstudie (Kron, 2003) sowie aus zwei Studien von Meyer et al. (2009) und Köpke et al. (2012) zur Fixierung in Altenheimen zusammenfassend dargestellt. Die Ergebnisse zeigen zum einen, dass die ICC hohe Werte annehmen kann, die bei der Fallzahlschätzung nicht unberücksichtigt bleiben dürfen. Zum anderen wird deutlich, dass die ICC insbesondere dort hoch ausfällt, wo die Einschätzung des Bewohnerzustandes nicht auf objektiven Daten sondern auf fachlicher Expertise der Pflegefachkräfte beruht. Somit sind die ICC-Werte für solche Variablen nur sehr begrenzt auf andere Studien übertragbar. Die sicherste Methode zur Schätzung der ICC im Vorfeld einer Untersuchung bleibt daher die Durchführung einer eigenen Vorstudie. Als einfaches und stabiles Verfahren für die Ermittlung der ICC hat sich der Varianzanalyse-Schätzer erwiesen.

Abstract Hintergrund: Rapider, paradigmatischer Wandel, erhöhter Personalbedarf und gestiegene Anforderungen verlangen im Bereich der beruflichen Bildung gerade im Sektor Pflege eine klare, transparente Form von Qualitätssicherung und Festlegung praktikabler Mindeststandards. In der groß angelegten "ASCOT"-Studie wurde im Teilprojekt "TEMA" eine Premiere für die Altenpflegepflegeausbildung gestartet. Es wurde ein technologiebasiertes, computergestütztes Messinstrument zur potentiellen, standardisierten Einschätzung von praktischer Pflegekompetenz, bezogen auf das dritte Ausbildungsjahr, entwickelt. Eine valide Übertragung auf die Gesundheits- und Krankenpflege steht noch aus und wird vom Projektteam aus „TEMA“ grundsätzlich vorgeschlagen. Gerade mit Blick auf die zukünftige generalistische Ausbildung bzw. das Studium der Pflege ab dem Jahr 2020 ist die pflegewissenschaftlich, pädagogisch orientierte Kompetenzforschung weiter voranzutreiben. Methode: In toto haben sich 408 Auszubildende und Studierende der Pflege aus 20 Bildungseinrichtungen im süddeutschen Raum an der videogestützten Kompetenzmessung, angelehnt an die "TEMA"-Kriterien, beteiligt. Die statistischen Datenanalysen fanden in personenbezogener und kompetenzbezogener Diagnostik statt. Häufigkeitsermittlungen zu Testitems und Teilnehmern wurden berechnet. Zwei spezifizierte Formen der Item-Response-Theorie wurden eingesetzt, um u.a. die Raschvalidität zu prüfen. Die Feststellung eines geeigneten Strukturgleichungsmodells wurde mit der Konfirmatorischen Faktorenanalyse bestimmt. Ergebnisse: Den pflegebasierten Kompetenztest haben nach erfolgtem Scoring mehr als 2/3 der Teilnehmer (= 267 TN) bestanden. Der Mittelwert der erreichten Punktzahl liegt auf genannter Grundlage bei 43,75 Punkten von 96 gescorten Punkten. Die WLE-Reliabilität zeigt sich bei einem akzeptablen Wert von 0.868. Das heuristisch entwickelte Modell deckt inhaltlich die gewünschten, pflegerischen Fähigkeiten in seiner Gesamtheit ab. Eine Raschkonformität lässt sich im „Large-Scale-Assessment“ nicht nachweisen. Die Interpretation der faktoriellen Ergebnisse schließt auf die Bevorzugung eines „eindimensionalen“ Modells zur Messung der praktischen Pflegekompetenz. Zusammenfassung und Fazit: Das technologiebasierte, computergestützte Messinstrument stellt sich als geeignet und valide für die Einschätzung der praktischen Pflegekompetenz in der Gesundheits- und Krankenpflege dar. Es zeigt sich aber als anspruchsvoll und herausfordernd für die einzelnen Teilnehmer. Die Endergebnisse aus "TEMA" werden bestätigt. Unter Berücksichtigung des neuen Pflegeberufegesetzes und des generalis-tischen Gedankens werden von der Forscherin u.a. die Ausweitung der Pflege-Settings auf "Akutversorgung", "Pädiatrie" usw. und eine Überarbeitung einzelner Fragestellungen auf den interdisziplinären Gesamtkontext vorgeschlagen. Darüber hinaus sollte die Feldforschung auf den gesamten nationalen und internationalen Rahmen ausgeweitet werden, um Vergleichsstudien durchführen zu können. Ein ergänzender Einsatz könnte in der Personalentwicklung unter der Betrachtung des „Lebenslangen Lernens“ von examinierten Pflegekräften geleistet werden.

Fragestellungen und Problemlagen in personenbezogenen Dienstleistungen im Allgemeinen, und in der Pflege im Speziellen, sind komplex und einfache Wirkungszusammenhänge existieren in der Regel nicht. Pflegerische Beziehungen und Interventionen sind meist beeinflusst von den institutionellen Rahmenbedingungen in denen sie stattfinden. Diese Tatsache sollte in quantitativen Analysen beachtet werden. Hierzu existieren in der Statistik Verfahren, die in der Lage sind diese Sachverhalte zu berücksichtigen, wozu auch die Mehrebenenanalyse zählt. Die vorliegende Arbeit untersucht anhand eines Datensatzes aus dem Universitätsklinikum des Saarlandes, inwieweit die Mehrebenanalyse für die Analyse pflegewissenschaftlicher Daten geeignet ist, welche Chancen sie bietet, aber auch welche Grenzen sich bei der Anwendung hierarchisch linearer Modelle auf pflegewissenschaftliche Fragestellungen ergeben. Eine systematische Literaturrecherche konnte zeigen, dass die Datenlage zur Verwendung von hierarchischen linearen Modellen im Bereich der Pflegewissenschaft bis ins Jahr 2013 noch auf wenige Bereiche begrenzt ist. Als Ergebnis der statistischen Analysen kann festgehalten werden, dass sich mit der Methode der Mehrebenenanalyse vor allem Fragestellungen des Pflegemanagements untersuchen lassen. Dies geschieht über die Verknüpfung von Outcomekriterien mit Prädiktoren sowohl auf der Patientenebene als auch auf der Organisationsebene. Hierbei bietet die Mehrebenenanalyse die Möglichkeit, durch die Berücksichtigung der spezifischen Strukturen der Daten, die Erkenntnisse im Bereich quantitativer Forschung potentiell zu verbessern, wenn auch nicht losgelöst von Diskussionen im Bereich der Suche nach inhaltlich, theoretisch fundierten, pflegesensitiven Outcomekriterien.