Grademixkonfigurator (GMK) für Langzeitpflege

In der Langzeitpflege besteht der dringende Bedarf, Personalressourcen standardisiert und basierend auf objektiven Planungsgrundlagen unter Einbezug der Komplexität der Bewohnendensituation zu bestimmen.

Steckbrief

Beteiligte Departemente Gesundheit
Technik und Informatik
Institut(e) Pflege
Forschungseinheit(en) Innovationsfeld Gesundheitsversorgung und Personalentwicklung
Strategisches Themenfeld Themenfeld Caring Society
Förderorganisation Innosuisse
Laufzeit (geplant) 01.12.2022 - 30.09.2025
Projektleitung Prof. Dr. Sabine Hahn
Projektmitarbeitende Prof. Dr. Sabine Hahn
Dr. Christoph Golz
Niklaus Stefan Bernet
Fabienne Josefine Renggli
Ramona Linda Blättler
Prof. Dr. Mascha Kurpicz-Briki
Solomiia Tymoshchuk
Stefka Goldschmid
Carlo Riederer
Manuel Fischer
Partner BESA QSys AG

Ausgangslage

In der Langzeitpflege wird der Personalbedarf auf Basis von Erfahrung eingeschätzt. Dabei versuchen die Verantwortlichen relevante Einflussfaktoren, wie den Grademix oder den Pflegebedarf zu beachten. Diese subjektive Einschätzung kann zu suboptimalen Teamzusammensetzungen, Fehlern und einer Über- bzw. Unterforderung des Pflegepersonals führen. Daher besteht Bedarf für eine standardisierte und objektive Planungsgrundlage, die den Personalbedarf unter Einbezug relevanter Faktoren bestimmt. Der Grademix Konfigurator für die Langzeitpflege, entwickelt in diesem Projekt, deckt diesen Bedarf durch die Verbindung von drei Algorithmen. Diese verarbeiten Routinedaten zur Einschätzung der Komplexität, nationale Vorgaben zum Personalschlüssel, definierte Qualitätslevel und Vorgaben eines Grademix- Rahmenmodells. Das Ergebnis wird den Verantwortlichen in einem Dashboard verständlich visualisiert und schafft eine nachvollziehbare Grundlage zur evidenz-basierten Planung des effektiven Personalbedarfs. Diese Innovation wird in der Schweiz die systematische Qualitätsverbesserung sowie den ressourcenorientierten Einsatz von Pflegenden revolutionieren. In einer Vorstudie von BESA QSys AG und BFH zeigten sich bereits ein Drittel der teilnehmenden Alters- und Pflegeheime interessiert am geplanten Produkt.

Vorgehen

Die wissenschaftlichen Herausforderungen sind die Integration und Verarbeitung von heiminternen Routinedaten, die Verarbeitung der verschiedenen Datenquellen in Algorithmen und die wissenschaftliche Sicherstellung des Nutzens durch die Evaluation des erwarteten Mehrwerts. Die Forschungspartner der BFH verfügen mit ihrer langjährigen Expertise in den Bereichen Grademix, Komplexität von Pflegesituationen, Pflegequalität und Entwicklung, Entwicklung von Algorithmen und nutzerfreundliche Datenvisualisierung über fundierte Kompetenzen für diese Innovation. Die BESA QSys AG verfügt über die notwendigen Praxispartnerschaften und die Datengrundlagen für die Umsetzung des Projekts. Mit diesem Projekt wird erstmalig die wissenschaftliche Herausforderung angegangen durch Verarbeitung von Routinedaten von BESA QSys (1), die standardisierte Einschätzung der Komplexität (2), in Verbindung mit dem Nurse to Resident Ratio (Anzahl Pflegende pro Qualifikationsstufe unter Einhaltung der nationalen und kantonalen Vorgaben) (3), unter Einbezug eines vorbestimmten Qualitätslevel (4) sowie unter Bezugnahme zum Grademix Rahmenmodell (5) mittels mehrerer Algorithmen durch Verwendung von Technologien zur Datenanalyse und Verarbeitung der BFH-TI den Grademix Konfigurator zu erstellen und in der Praxis zu testen.