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急性卒中住院前阶段的护理时间是多因素的,对急性治疗的可能性有影响。护理人员与住院中风小组之间的沟通直接影响到治疗时间。相互中风量表,如美国国立卫生研究院中风量表(NIHSS),可以提高沟通质量。挪威急救人员急性中风院前项目(ParaNASPP)是一项在救护车中使用NIHSS进行中风筛查的阶梯式随机试验,干预措施是训练中风护理人员和NIHSS,使用NIHSS制作成移动应用程序来指导检查并促进与医院中风团队的沟通。
本研究的目的是验证ParaNASPP临床试验中的数字训练模型。
总共从挪威奥斯陆大学医院招募了24名护理人员来完成ParaNASPP培训模型;录制了20个NIHSS预定义分数的独家视频;纳入奥斯陆大学医院4名卒中内科医生作为参考。计算了95%一致限(LoA)的Bland-Altman图——首先将护理人员和中风医生与预定义评分进行比较,然后相互比较。预定义LoA设置为3个点。为了与临床实践相一致,NIHSS评分也被分为2类:从0-5(轻度中风)或≥6(中度和重度中风),并使用Cohen计算一致性
这些视频(n=20)的NIHSS得分中位数(范围)为7(0-31)。护理人员的评分略高于预定义评分,平均差值为-0.38,LoA范围为-4.04至3.29。护理人员得分高于中风医生,平均差值为-0.39,LoA范围为-4.58至3.80。当NIHSS分数被一分为二时,Cohen
护理人员的得分高于预定义的得分和中风医生的得分,因此预定义的LoA没有达到。然而,LoA的宽度比有经验的神经学家所看到的要小。当NIHSS评分被一分为二时,护理人员与预定义评分和中风医生评分都取得了非常好的一致。本研究证明了数字模拟训练中临床能力转移的可能性。
将急性脑卒中患者正确及时地分诊到正确的护理水平很大程度上是基于院前评估[
本研究的目的是在ParaNASPP临床试验中验证训练模型。
在ParaNASPP临床试验中[
验证研究于2020年12月在挪威奥斯陆进行。出于务实和组织方面的考虑,我们邀请了奥斯陆大学医院院前分部3个地理位置分散的救护站的所有(N=83)救护人员参加。在挪威,要成为一名救护人员,需要接受高中紧急医疗技术人员培训。急救医疗技术人员和护士可以通过额外的课程来完成辅助医疗培训,近年来,一种独特的辅助医疗学士学位已经发展成为一种高等教育。为了反映ParaNASPP临床试验研究环境的多样性[
从参加者收集的资料包括他们各自的服务经验年数、教育程度,以及目前在NIHSS的国际认证情况[
所有注册的护理人员都完成了中风评估的结构化电子学习计划,然后在团队基于聊天的协作平台(4.7.15.0版本;微软)。数字模拟训练持续4小时。中风医生指导课程,目的是建立对神经学发现评估的理解,NIHSS的概念,以及移动iOS应用程序的实际使用(ParaNASPP应用程序;
总共有20个独家视频(参见
护理人员的NIHSS分数与每个视频的预定义分数进行了比较。由于这一潜在的预定义在临床实践中不可用,护理人员的评分也与中风医生评分相同视频的评分进行了比较。
所有护理人员的NIHSS分数都以数字形式输入到ParaNASPP应用程序中。NIHSS注册所花费的时间按开始时间(新注册)和结束时间(数据提交)记录,并直接传输到数据库。中风医生根据他们的日常实践在原始的NIHSS纸质表格上进行评分,独立于其他医生和护理人员。中风医生负责为每个视频记录他们自己的时间戳。每个视频花在NIHSS评分上的时间以整分钟为单位。
我们将连续数据表示为对称数据的平均值(SD)和倾斜数据和具有异常值的数据的中值(范围)。
NIHSS是一个连续的量表,Bland和Altman的[
在临床实践中,治疗方案通常根据NIHSS评分的高低进行区分[
在文献中,
使用Stata统计软件(16.1版;StataCorp) [
奥斯陆大学医院当地数据保护办公室批准处理奥斯陆大学医院雇用的志愿者和自愿的辅助医务人员和中风医生的数据(第19/00667号批准)。没有机构审查委员会的批准,因为没有实际患者参与这项研究,挪威指南概述。
本研究招募了所有(N=24)志愿护理人员,并招募了4名志愿中风医生。参与者的特征描述在
用于评估视频的时间包含两个极端值(196分钟和5768分钟),这可能是开始视频、暂停视频和在稍后时间点完成视频的结果。这些异常值因此被排除在分析之外。
将护理人员的分数与视频中预定义的分数进行比较,得出了480个独特的NIHSS评估。同样,参与这项研究的中风医生对20个视频进行了评估,得出了80个独特的NIHSS评分。护理人员的平均分数略高于预先设定的分数(
中风医生与预先定义的评分一致(
对于较低的NIHSS分数,护理人员的分数与视频中预定义的分数之间的差异要小得多。计算2个临床不同区域的LoA,我们发现NIHSS评分为0-5时LoA为-1.42至0.88,NIHSS评分≥6时LoA为-4.90至4.03 (
护理人员在0-5或≥6个类别中对患者进行评分的能力显示为科恩
参与者描述。
特征 | 护理人员(N = 24) | 中风医师(N=4) | |
经验(年),中位数(范围) | 4 (1-45) | 11 (8 - 14) | |
中风时间单位(年),中位数(范围) | - - - - - -一个 | 7 (2 - 10) | |
|
|||
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EMTb | 8 (33) | - - - - - - |
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训练有素的医护人员 | 14 (58) | - - - - - - |
|
学徒EMT | 1 (4) | - - - - - - |
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其他 | 1 (4) | - - - - - - |
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神经学专家 | - - - - - - | 3 (75) |
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老年医学专家 | - - - - - - | 1 (25) |
NIHSS认证c, n (%) | 5 (21) | 4 (100) | |
每个案例花费的时间(分钟),中位数(范围) | 3(男童) | 3 (2 - 4) |
一个不适用。
b紧急医疗技术员。
c国立卫生研究院中风量表。
护理人员的NIHSS评分与预定义的NIHSS评分(原始数据)进行对比。国立卫生研究院中风量表。
护理人员的NIHSS评分与预定义的NIHSS评分相比较,对应的Bland-Altman图显示了对两两平均值的两两差异。一致的限制是叠加的,分别为总数据样本(阴影)和0-5与≥6个类别(虚线)计算。国立卫生研究院中风量表。
中风医生的NIHSS评分与预定义的NIHSS评分(原始数据)进行对比。国立卫生研究院中风量表。
中风医生的NIHSS评分与预定义的NIHSS评分相比较,对应的Bland-Altman图显示了对两两平均值的两两差异。一致的限制是叠加的,分别为总数据样本(阴影)和0-5与≥6个类别(虚线)计算。国立卫生研究院中风量表。
中风医生的评分和2类预定义评分之间的评分者一致
有20个预定义评分,24名护理人员和4名中风医生,我们有1920对NIHSS评分比较,其中给出了未经调整的科恩
我们的研究结果表明,在ParaNASPP模型中NIHSS数字培训项目后,护理人员可以与中风医生达成非常好的协议。
从0到42分,护理人员的得分高于预先设定的分数和中风医生的得分。与预定义评分相比,护理人员在NIHSS评分0-5分范围内的LoA均在3分以内;然而,随着得分的提高(≥6分),变异增加。NIHSS分数越高,神经功能缺陷越复杂[
在这项研究中,参与者是一个异质组,但重要的是在与ParaNASPP临床试验中相似的组上测试训练模型[
NIHSS量表范围从0到42分,得分越高表明中风越严重[
当分为0-5类和≥6类时,护理人员的评分与预定义评分之间的一致性非常好。尽管Bland和Altman的[
评估每个病例的持续时间是指视频中模拟症状的评分,并不一定反映执行实际评估所花费的时间。中风医生根据他们的日常练习对视频进行评分,并提供关于病例持续时间的自我报告,而护理人员则提供了一个不熟悉的中风量表和一个自动记录病例持续时间的新评分工具。我们预计护理人员会根据新鲜度花更多的时间对视频进行评分,但护理人员和中风医生花费的时间并没有太大差异。这一发现可能表明我们对护理人员的培训模式产生了立竿见影的效果——这种效果可能会持续下去。
护理人员在急性中风评估方面的培训可以很容易地转换为数字格式,而不是现场培训[
最近的出版物显示院前和院内NIHSS评分之间的合理一致,无论是修改版还是全尺寸版本[
由于COVID-19大流行期间的组织问题,这项研究被推迟了,时间限制和大流行影响了我们与更大团队合作的可能性。
我们决定使用中风医生来扮演视频中的病人,以实现神经学发现的可信表现。我们意识到这也是一个局限性,因为在现实环境中神经学的发现可能受到合并症的影响,使患者的评估复杂化。因此,本研究中评分者之间达成一致的结果可能不能直接转移到临床环境。
本研究采用方便样本,未进行先验幂分析。因此,神经学家和视频或护理人员之间较少的评估可能会使Bland-Altman分析不足,随之而来的是LoA估计的不确定性增加。
只有NIHSS总分,而不是11个评分项目中每个项目的具体NIHSS评分,可用于医务人员的分析,因此,我们无法确定是否有特定项目影响了协议。
如果我们评估的是NIHSS分数的较低或较高范围,那么未能保持在预定义的LoA 3以内是完全不同的。在未来的研究中,研究LoA可接受性的变化和对量表进行二分的不同界限是否会改变评分者之间的协议将是很有趣的。
有5名护理人员报告他们拥有NIHSS的国际认证。NIHSS并不是护理人员的标准方案的一部分,具有课外知识的护理人员的比例相当高,这可能导致了选择偏差,因为已经对该主题感兴趣的护理人员更有可能对广告做出反应。
护理人员的得分高于预定义的得分和中风医生的得分,因此预定义的LoA没有达到。然而,LoA的宽度比有经验的神经学家所看到的要小。当NIHSS评分被一分为二时,护理人员与预定义评分和中风医生的评分都取得了非常好的一致。本研究证明了数字模拟训练中临床能力转移的可能性。它可以促进在不同的院前服务中进行更大规模的培训和实施,并提高未来培训的效果。
美国国立卫生研究院中风量表,英语和挪威语版本。
挪威急救人员急性中风院前项目(ParaNASPP)应用程序的象形图。
视频的例子。
电子学习
协议的限制
国立卫生研究院中风量表
挪威急性中风院前护理项目
这项研究和开放获取出版物的费用由挪威空中救护基金会资助。资助者对研究设计没有影响;数据的收集、管理、分析、解释;以及报告的撰写和出版。
我们要感谢Sindre Nilo和Ole Kristian Andreassen对视频的贡献;奥斯陆大学医院Ullevaal中风科的中风医生和奥斯陆大学医院Lørenskog、Bærum和Aurskog/Høland院前科的护理人员参与了这项研究;以及NLA科技公司的Fredrik Kaupang,感谢他对ParaNASPP应用程序的贡献。
MG、HFB和MRH对研究的概念和设计做出了贡献。MG整理数据库,与JR进行统计分析。MG撰写稿件初稿。所有作者都参与了稿件的修改,并阅读并批准了所提交的版本。
没有宣布。