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PiSaar - Pflegebedarf im Saarland wurde als Studie zur empirischen Personalbedarfsermittlung für die stationäre Altenpflege durch die Saarländische Pflegegesellschaft e.V. (SPG) initiiert und in Kooperation mit der Philosophisch Theologischen Hochschule in Vallendar durchgeführt. Auf der Grundlage der Pflegezeiten von 2028 Bewohnern in 61 stationären Pflegeeinrichtungen des Saarlands konnte das "PiSaar-Bewohnermodell" (PBM) entwickelt werden. Durch das PBM lassen sich 62% der Pflegezeitvarianz erklären, eine deutliche Verbesserung gegenüber den 29 % Varianzaufklärung der Pflegestufen nach SGB XI. Weitere Studien zur Entwicklung eines empirischen Personalbemessungsverfahrens für die stationäre Pflege sind erforderlich.
Hintergrund: Die Identifikation von unabhänigen Dimensionen in der Pflegebedürftigkeit von BewohnerInnen der Langzeitpflege ist ein grundlegender Schritt zur Entwicklung eines Messinstruments zur Pflegebedürftigkeit.
Ziele: Im Zentrum der Untersuchung steht die Wahrnehmung der Pflegebedürftigkeit von BewohnerInnen in der stationären Langzeitpflege durch qualifiziert Pflegende. Ziel ist die ist die Identifizierung unabhängiger (grundständiger) Dimensionen, die sich zur Beschreibung von unterschiedlichen Formen und Ausprägungen der Pflegebedürftigkeit eignen.
Methode: Die Dimensionen der Pflegebedürftigkeit werden durch statistische Verfahren der Datenreduktion aufdeckt. Eingesetzt wird die Multidimensionale Skalierung (MDS) als IndDiff (Individual Difference Scaling) Verfahrensweise über das SMACOF (Scaling by MAjorizing a Complicated Function) Package im Statistikprogramm R. Das Inddiff-Verfahren ist ein explorativer methodischer Ansatz, um Dimensionen der Pflegebedürftigkeit aus der Perspektive von qualifizierten Pflegenden aufzudecken.
Ergebnisse: Für die Auswertungen der Daten in den zwei Pflegeeinrichtungen wird jeweils eine MDS-InDiff Analyse durchgeführt. Ähnlichkeitsbewertungen von 5 Pflegenden zu jeweils 16 BewohnerInnen werden in 3D-Scatterplots abgebildet. Zur Interpretation der Raumdimensionen werden die personenbezogenen Merkmale der BewohnerInnen verglichen. Als Hauptdimension wird in beiden Einrichtungen eine sehr komplexe Dimension identifiziert, in der kognitive und soziale Facetten innerhalb einer Dimension skaliert werden.
Schlussfolgerung: Es wurden inhaltliche Erkenntnisse zu messbaren Dimensionen der Pflegebedürftigkeit gesammelt, die durch die räumliche Gegenüberstellung der pflegebedürftigen BewohnerInnen mit ihren verschiedenen Pflegebedarfen in der MDS ersichtlich wurden.
Hintergrund Luxemburgs Tarif-System für ambulante Pflege basiert auf einem 15 Jahre alten Katalog der sich aus 40 verschiedenen Einzelleistungen zusammensetzt. Jede einzelne Leistung wird mit einer korrespondierenden Standardnormzeit gewichtet. Das System basiert auf der Annahme, dass das Gesamtarbeitsvolumen pro Klient sich aus der Summe der Standardeinzelzeitleistungen ergibt, die pro Klient erbracht werden. Aufgrund sich verändernder soziodemographischer und kultureller Rahmenbedingungen sowie dem Forstschritt in der Pflegewissenschaft wird es notwendig, den bestehenden Katalog einer Prüfung zu unterziehen. Ziel Vorschläge für eine Veränderung des Leistungskatalogs und den zugehörigen Standardzeiten lagen von Seiten der Tarifkommission der nationalen Krankenversicherung sowie gleichzeitig vom Verband der Pflegekräfte und der Pflegeanbieter vor. Die Cellule d’expertise médicale (CEM) war mit einer vergleichenden Analyse der bestehenden Vorschläge beauftragt worden und hat den Lehrstuhl für Statistik und standardisierte Verfahren der Philosophisch-Theologischen Hochschule Vallendar mit einer Studie beauftragt, die die vorliegenden Vorschläge empirisch prüfen sollte. Methoden In der Studie wurden in Übereinstimmung mit Repräsentanten der Leistungsanbieter und Vertretern der öffentlichen Verwaltung sechs der 40 Einzelleistungen aus dem bestehenden Katalog und vier neue Einzelleistungen ausgesucht, um deren Zeitbedarfe empirisch zu untersuchen. Zeit wurde sowohl für die Einzelleistungen als auch die Gesamt-Dauer des Hausbesuchs erfasst. Die Studie umfasst eine Zufallsauswahl von 20 ambulanten Pflegediensten aus den beiden größten Anbietern ambulanter Pflege in Luxemburg (Stëftung Hëllef Doheem und HELP) und enthält die Daten von 313 ambulant gepflegten Klienten. Um die Zeitunterschiede erklären zu können, wurden insgesamt 300 Variablen erhoben, die Klienten- und Organisationsmerkmale erfassen. Zur Analyse der Daten haben wir 1) inferenzstatistische Methoden zur Prüfung der Normalverteilung der Zeitwerte als Voraussetzung für Standardzeitwerte pro Einzelleistung, 2) qualitative Datenanalysen zur Erklärung des Rahmens innerhalb dessen die Einzelleistungen erbracht wurden und 3) die explorative Technik der Multivarianten Adaptiven Regression Splines (MARS) genutzt, um relevante Klienten- und Organisationsvariablen zu identifizieren. Ergebnisse Hauptergebnis der Studie ist, dass es keinen Beleg dafür gibt, dass Einzelleistungszeitwerte empirisch stabilisiert werden können. Die Zeit für eine Einzelleistung variiert so stark in Abhängigkeit vom Gesamtleistungsprofil und von Setting-Variablen, dass wissenschaftlich keine stabilen Einzelleistungszeitwerte identifiziert werden können. Die Studie zeigt, wie stark die Zeitbedarfe abhängig sind von der sozialen Situation, in der die Leistungen erbracht werden. Diese erfordert sehr oft eine Vielzahl von Leistungen, die im Leistungskatalog nicht enthalten, aber für eine autonome Lebensführung zu Hause unverzichtbar sind. Hierbei handelt es sich um Leistungen, die sich jenseits eines offiziellen Auftrags sozialpflegerische Inhalte enthalten und einen großen Nutzen für die Öffentlichkeit produzieren, in dem sie ambulante Pflege erst dauerhaft ermöglichen. Schlussfolgerungen Ein empirisch valides System der Vergütung würde anstatt Einzelleistungen zu vergüten, versuchen müssen, den Gesamtaufwand zu erklären, der bei Haubesuchen entsteht. Hierfür müsste eine Übergangsphase geplant werden, in der mit einer Gesamtpauschale gearbeitet wird. In dieser Übergangsphase müsste der aktuell große Einfluss von Organisationsvariablen zugunsten des Einflusses von Klientenvariablen reduziert werden. Diese Schlussfolgerungen schließen nicht aus, dass der Gesetzgeber die Arbeit mit einem Katalog von Einzelleistungszeitwerten fortsetzt. Es muss nur klar sein, dass jede wissenschaftliche Grundlage für solche Kataloge fehlt und ihre Fortentwicklung einen rein normativen Prozess der Aushandlung von Ressourcen darstellt, der keinen Bezug zu einer wissenschaftlich fundierten Entwicklungsperspektive aufweist.
Sozial- und gesellschaftspolitische Anforderungen erfordern es, Pflegebedürftigkeit valide zu messen. Ein entsprechendes Messinstrument muss in der Lage sein, Pflegebedürftige aufgrund gültiger Kriterien in ihrer Pflegebedürftigkeit zu unterscheiden. In sechs Fachaufsätzen werden unterschiedliche methodologische und methodische Probleme und Herausforderungen der Messung von Pflegebedürftigkeit am Beispiel des Neuen Pflegebedürftigkeitsassessment (NBA) untersucht und die Ergebnisse verschiedener Validitätsstudien analysiert. Ein Ausblick auf die Anforderungen der Theorie- und Instrumentenentwicklung beinhaltet Vorschläge zu alternativen Herangehensweisen bei der Entwicklung von Messinstrumenten.
Die Pflegewissenschaft steht bei der Messung nicht direkt beobachtbarer Phänomene, wie z.B. Pflegebedürftigkeit oder Pflegequalität vor schwierigen methodischen Herausforderungen. Bei der Entwicklung eines Messinstruments wird die Definition oder Theorie über das zu messende Konstrukt durch das Instrument operationalisiert. Anhand des "Familie Sense of Coherence" (FSOC, Antonovsky) wird die Verwendung eines facettentheoretischen Entwicklungsdesigns zur Umsetzung theoretischer Definitionen in ein Messinstrument demonstriert. Die damit verbundene Validierung des FSOC (deutsche Version) basiert auf den Einschätzungen von 299 pflegenden Angehörigen zu ihrem Familien-Kohärenzgefühl. Die Datenanalyse mittels Multidimensionaler Skalierung (constraint MDS) mit dem Package Smacof in R zeigt, dass sich die dreidimensionale Struktur des SOC auch mit den FSOC-Daten abbilden lässt und die Facetten der SOC-Definition auch die FSOC-Daten strukturieren. Ob und wie sich die Theorie über ein individuelles von einem familienbezogenen Kohärenzgefühl unterscheidet muss mit weiteren Studien untersucht werden. Für die Pflegewissenschaft stellt die Facettentheorie eine geeignete Methodologie zur Instrumentenentwicklung dar, die die Methoden der klassischen noch probabilistischen Testtheorie notwendigerweise ergänzt, jedoch nicht ersetzt.
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.
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.
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.
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.
In der vorliegenden Arbeit geht es um die Fragestellung, ob der Zeitaufwand für die Pflege im Krankenhaus in Behandlungskonstellationen mit vergleichbaren Pflegeleistungen und ähnlichen patientenbezogenen Zuständen kategorisiert werden kann. Dies wird für den Bereich der Intensivpflege anhand einer Stichprobe mit Zeitaufnahme und einem Abgleich von Pflegeleistungen aus der Pflege- und Erlösdokumentation geprüft. Der Abgleich findet mittels parametrischen und nichtparametrischen Regressionsverfahren und der Mehrebenenanalyse statt. Eine systematische und wiederholbare Zeit-/Leistungsrelation kann für die Intensivstation in keinem der verwendeten Regressionsverfahren nachgewiesen werden. Die generalisierten Schätzer für die Zusammenhänge zwischen Zeitaufwand und Pflegeleistungen sind in keinem der Modelle größer als 26 Prozent. In den Analysemethoden werden nur wenige Variablen von Bedeutung aufgedeckt. Technische Parameter wie das Lungenersatzverfahren ECMO und der Perfusoreinsatz bilden die stärksten messbaren Zusammenhänge ab. Weitere relevante Variablen sind der TISS-10-Core bzw. die TISS-Einzelparameter arterieller Katheter und pulmonaler Katheter, die Dialyse, eine Azidose und die Intervention auf der Intensivstation. Einzelleistungen pflegerischer Tätigkeiten führen nicht zu gleichen Aufwandszeiten, sondern ergeben situativ, konstellativ und kontextuell jeweils andere Zeitmuster und verschmelzen zeitlich und inhaltlich zu extrem variablen Aufwandszeiten und Leistungskomplexen. Für die Entwicklung eines umfassenden Datenmodells bedarf es zudem der Ergänzung von Leistungsparametern um nichtpatientenbezogene, organisatorische, pflegediagnostische und kommunikative Leistungen.