• Ei tuloksia

RAFAELA™ systemet – ett evidensbaserat system grundat på forskningresultat

Den allra första versionen av OPCq (6 behovsområden) evaluerades av Kaustinen (1995). Manualen för OPCq modifierades därefter vid Vasa Centralsjukhus ut-gående från ett vårdvetenskapligt perspektiv (Fagerström 1999). Speciellt det sjätte behovsområdet (undervisning, handledning och emotionellt stöd) komplet-terades med samtal och emotionellt stöd för att synliggöra helhetssynen på män-niskan som är av central betydelse för vårdarbetet. OPCq instrumentet har valide-rats utgående från patientperspektiv (Fagerström m fl 1998). Innehållsvaliditeten av OPCq har testats med hjälp av experter (Fagerström 2000) och konstruktions validiteten genom statistiska analyser (Fagerström m. fl. 2000b).

Forskningen kring PAONCIL metoden är omfattande. Pilotstudien av PAONCIL instrumentet gjordes 1996 på två avdelningar (Fagerström & Rainio 1999). Under en period på 4–6 veckor bedömer varje skötare för han/hon avslutar sitt skift, om hans/hennes tid har varit i balans med patienternas behov. Skala är från -3 till +3, och där 0 nivån är den optimala nivånd, d.v.s. då har skötarens tid varit i balans med patienternas och anhörigas behov och det har varit möjligt att ge en god vård.

PAONCIL metodens tillförlitlighet som ett alternativ till tidsstudier testades på

Introducing the

The optimal OPC points per care giver and unit

åtta enheter år 1996–1997, med goda resultat (Fagerström m. fl. 2000a). Erfaren-heten har visat att PAONCIL studien ibland misslyckas på enheterna. Orsakerna till detta är ofta bristande skolning i metoden. För att förebygga problem med metoden fastställdes metodens randvillkor i en omfattande multicenter studie (Rauhala & Fagerström 2004). Material insamlades under perioden 1997-2001 på totalt 61 avdelningar (8 sjukhus) i Finland (Rauhala & Fagerström 2007). Meto-dens randvillkor, m.a.o. förutsättningar som bör uppfyllas, är minst 4 veckors datainsamlingsperiod, skötarnas svarsprocent > 70 %, PAONCIL värdet bör vara

< 0,65 under datainsamlingsperioden samt att förklaringsandelen bör överstiga 25

% (0,25).

I PAONCIL instrumentet ingår en lista på övriga, icke-patient relaterade faktorer (‘non-patient factors’) som höjer eller sänker skötarnas totala arbetsbelastning.

Validiteten på denna lista samt PAONCIL manualens innehåll har testats på två sjukhus, både kvalitativt och kvantitativt (Fagerström m. fl. 2002). Efter denna studie kompletterades listan med möten och skolningar.

Effekten av dessa icke-patient relaterade faktorer på skötarnas totala arbets-belastning på centralsjukhusnivå (material från 22 avdelningar) har analyserats och resultatet visade att dessa faktorer höjde den totala arbetsbelastningen med 15

% (Rauhala & Fagerström 2007). Den största förklaringen har patienternas behov och intenstiet, d.v.s 40 %. I den slutliga förklaringsmodellen ingick faktorer som samarbete med kolleger, psykisk stress (ex. akuta situationer, terminalvårdspati-enter), möten och skolningar samt övriga faktorer. För närvarande pågår en reva-lidering av dessa faktorer med material från totalt 65 enheter (bäddavdelningar och polikliniker; Fagerström & Vainikainen 2013).

En multicenter studie visade att en intensitetsnivå över den optimala nivån leder till en signifikant ökning av skötarnas sjukfrånvaro > 3 dagar, vilket medför bety-dande kostnader (Rauhala m. fl. 2007). Pusas (2007) doktorsavhandling hade som mål att granska OPCq klassificeringens möjligheter för både kostandsberäkning och prissättning av vårddygn samt att granska i vilken omfattning vårdarbetets ledare utnyttjar den information som systematisk klassficering med RAFAELA™

systemet ger. Data från dagliga klassificeringar ger underlag för beräkning av vårddygnskostnader och kostnader per vårdperiod. I dag används data från RA-FAELA™ systemet för kostandsberäkningar vid vissa sjukhus i Finland.

Utöver ovan nämnda forskningar har ett stort antal master studenter i Finland ut-fört olika studier som berör RAFAELA™ systemet. För närvarande finns inga exakta uppgifter på dessa studier. Vid Helsingfors Universitetssjukhus har under många år bedrivits aktiv forskning kring systemet (Ascan m. fl. 2009).

88 Acta Wasaensia

Konklusioner

Efter ca 15 år av erfarenheter med RAFAELA™ systemet så är antagandet, att en systematisk registrering av personalresurser och klassificering av vårdarbetets intensitet ökar vårdledarnas medvetenhet om förhållandet behov-resurser. En longitudinell studie visade på denna tendens, m.a.o att en systematisk användning av RAFAELA™ systemet ökar medvetenheten om resursallokeringen och ledarskapet blir därmed mera medvetet och målinriktat (Fagerström 2009).

RAFAELA™ systemets stryrkor är att klassificeringen inte är tidskrävande, inte är svårt att lära sig klassificeringen, kontinuerlig reliabilitetstestning ger tillförlitlig data, validitetstestat i Finland och på gång i Norge, relativt lätt att ta fram och användbara sammandragsrapporter etc. Systematisk användning av systemet och deltagandet i den nationella benchmarkingen ger stora möjligheter till nationella jämförelser. För närvarande utnyttjas kanske inte dessa möjligheter till fullo av deltagande organisationer. En annan brist är att alla patient-journalsystem inte har tillpassats för en smidig elektronisk klassificering. En svaghet som systemet har är kompetensfaktorn, d.v.s. personalens kompetensnivå och dess betydelse för personalresurseringen ingår inte i systemet. OPCq instrumentets behovsområden och viktningen dem emellan har inte vetenskapligt testats. I övrigt kan konstateras att det inte finns att tillgå i Europa jämförbara vetenskapligt testade klassificeringssystem för mätning av vårdarbetets intensitet.

I framtida forskning bör sambandet mellan vårdarbetets intenstiet/resursallokering och vårdkvalitet samt patientsäkerhet analyseras närmare. I de internationella studier som gjorts gällande sjukskötarresurser och kvalitetsindikatorer har resursvariabeln registrerats endast som sjukskötartimmar eller ‘patient/skötare’

index (nurse to patient ratio; ex. Aiken et al 2010). Data från RAFAELA™

systemet är på en betydligt noggrannare nivå, d.v.s. de timmar som förbrukats i vården uppmätt med OPCq. En stor del av den indirekta tiden har exkludeats vid beräkningen av intensitetspoäng per skötare. En vision för framtida forskning är att kunna påvisa nödvändigheten av att inkludera data om vårdarbetets intenstiet i DRG systemet (Diagnose Related Group), som är det vanligaste kostnads-beräkningssystemet i Finland. Detta eftersom vårdpersonalens löner kan uppgå till ca 60 % av enheternas kostnader.

En systematisk användning av RAFAELA™ systemet ger vårdledaren tillförlitliga data för ett evidensbaserat ledarskap. Allokering av personalresurser bör utgå från patienternas vårdbehov och vårdarbetets intensitet, om så sker uppfylls en av grundförutsättningarna för att garantera en god vårdkvalitetet för patienterna.

Referenser

Aiken L. H., Sloane D. M., Cimiotti J. P., Clarke S. P., Flynn L., Seago J. A., Spetz J. & Smith H. L. (2010). Implications of the California Nurse Staffing Mandate for Other States. Health Services Research 45: 4, 904–921.

Andersen M. H. (2012). Erfaringer i Norge med det finske pasientklassifiserings-verktøyet RAFAELA. Konferenspresentation, NICCON Network, 5.6.2012, Drammen, Norge.

Ascan, H., Junttila, K., Fagerström, L., Kanerva, A. & Rauhala, A. (2009). In K.

Saranto, P. F. Brenman, H-A. Park, M. Tallberg & A. Ensio (Eds). RAFAELA tm Patient Cassification System as a Tool for Management. Studies in Health Tech-nology and Informatics. 478–482.

Donabedian, A. (1992). The role of outcomes in quality assessment and assur-ance. Qual Rev Bull 11, 356–360.

Fagerström, L. (1999). The Patient’s Caring Needs. To Understand and Measure the Unmeasurable. Doctoral thesis. Åbo: Åbo Akademi University.

Fagerström, L. (2000). Expertvalidering av Oulu Patient Classification – en fas i utvecklingen av ett nytt system för vårdtyngdsklassificering, RAFAELA. Vård i Norden 20: 3, 15–21.

Fagerström, L. (2009). Evidence-based human resource management: a study of nurse leaders' resource allocation. Journal of Nursing Management 17, 415–425.

Fagerström, L. (2012). Nursing – An essential human resource for the sustainable development of health care. NERP Nursing Education Research & Practice 2, 45–47.

Fagerström, L., Bergbom, Engberg, I. & Eriksson, E. (1998). A comparison be-tween patients’ experience of how their caring needs have been met and the nurs-es’ patient classification – an explorative study. Journal of Nursing Management 6, 369–377.

Fagerström, L., Lønning, K., Andersen, M. H., Mainz, H., Thorsell, K. &

Helgason, G. (2011). NICCON-network, the Reserach Network for Nursing Inten-sity, Competency, Context and Outcome in the Nordic Countries. International Nursing Management Conference 17–19.11.2011 Antalya, Turkey. Abstract book p. 137.

Fagerström, L., Nojonen, K. & Åkers, A. (2002). Metodologinen triangulatio Paoncil- menetelmän sisällön validiteetin testaamisessa. Hoitotiede 14, 180–191.

90 Acta Wasaensia

Fagerström, L. & Rainio, A-K. (1999). Professional assessment of optimal nurs-ing care intensity – a new method for assessment of staffnurs-ing levels for nursnurs-ing care. Journal of Clinical Nursing 8, 369–379.

Fagerström, L., Rainio, A-K., Rauhala, A. & Nojonen, K. (2000a). Validation of a new method for patient classification, the Oulu Patient Classification. Journal of Advanced Nursing 31: 2, 481–490.

Fagerström, L., Rainio, A-K., Rauhala, A. & Nojonen, K. (2000b). Professional assessment of optimal nursing care intensity level a new method for resource al-location as an alternative to classical time studies. Scandinavian Journal of Car-ing Sciences 14, 97–104.

Fagerström, L. & Rauhala, A. (2001). Finnhoitoisuus – hoitotyön benchmarking Pilottiprojektin raportti vuodelta 2000. Helsinki: Suomen Kuntaliitto.

Fagerström, L. & Rauhala, A. (2003). Finnhoitoisuus – hoitotyön benchmarking Projektin loppuraportti 2000–2002. Helsinki: Suomen Kuntaliitto.

Fagerström, L. & Rauhala, A. (2007). Benchmarking in nursing care by the RA-FAELA patient classification system. Journal of Nursing Management 15, 683–

692.

Fagerström, L. & Vainikainen, P. (2013). Revalidation of the non-patient factors of the PAONCIL instrument of the RAFAELA system. Submitted to Journal of Advanced Nursing.

Frilund, M. & Fagerström, L. (2009a). Validity and reliability testing of the Oulu patient classification: instrument within primary health care for the older people.

International Journal of Older People Nursing 4, 280–287.

Frilund, M. & Fagerström, L. (2009b). Managing the optimal workload by the PAONCIL method – a challenge for nursing leadership in care of older people.

Journal of Nursing Management 17, 426–434.

Giovannetti, P. (1979). Understanding patient classification systems. Journal of Nursing Administration 9, 4–9.

Helgason, G. (2012). RAFAELA™ at Landspitali National University Hospital in Iceland. Konferenspresentation, NICCON Network, 5.6.2012, Drammen, Norge.

Kaustinen, T. (1995). The Development and Assessment of Nursing Care Intensity Classification at the Oulu University Central Hospital 1991–1993. Licenciate thesis. Oulu: Oulu University, Department of Nursing Science.

Landmark, B. & Eriksen, S. (2012). Videreutvikle tjenesten til mottakere av hjemmesykepleie i Drammen kommune ved bruk av RAFAELA klassifikasjons-system. FOU-program for Utviklingssenteret for hjemmetjenester 2012–2015.

Prosjektplan. Drammen kommune.

Malloch, K. & Conovaloff, A. (1999). Patient classification systems, Part 1. The Third Generation. Journal of Nursing Administration 29, 49–56.

McCormack, B. & McCance, T. (2010). Person-centred Nursing: Theory, Models and Methods. Oxford: Blackwell Publishing.

Morris, R., MacNeela, P., Scott, A., Treacy, P. & Hyde, A. (2007). Reconsidering the conceptualization of nursing workload: literature review. Journal of Advanced Nursing 57, 463–471.

Nagaprasanna, B. R. (1988). Patient classification systems: strategies for the 1990s. Nursing Management 5, 83–87.

Partanen, P. (2002). Nursing Staffing in Acute Care Tertiary Hospitals. Doctoral thesis. Kuopio: University of Kuopio (in Finnish).

Pusa, A-K. (2007). The Right Nurse in the Right Place. Nursing Productivity and Utilisation of the RAFAELA Patient Classification System in Nursing Manage-ment. Doctoral thesis. Kuopio: University of Kuopio.

Rauhala, A. (2008). The Validity and Feasibility of Measurement Tools for Hu-man Resources Management in Nursing. Doctoral thesis. University of Kuopio.

Rauhala, A. & Fagerström, L. (2004). Determing optimal nursing intensity: the RAFAELA method. Journal of Advanced in Nursing 45, 351–359.

Rauhala, A. & Fagerström, L. (2007). Are nurses’ assessments of their workload affected by non-patient factors? An analysis of the RAFAELA-system. Journal of Nursing Management 15, 490–499.

Rauhala, A., Kivimäki, M., Fagerström, L., Elovainio, M., Virtanen, M., Vahtera, J., Rainio, A-K. & Kinnunen, J. (2007). What degree of work overload is likely to cause increased sickness absenteeism among nurses? Evidence from the RA-FAELA patient classification system. Journal of Advanced Nursing 57, 286–295.

Sinkkonen, S. & Nikkilä, J. (1988). Suomen terveydenhuollon hallinto. Juva:

WSOY SHKS.

Storey, J. (1989). Introduction: from personnel management to human resource management. In J. Storey (Ed.). New Persepctives on Human Resource Manage-ment. London and New York: Routledge. 1–19.

Strickland, B. & Neely, S. (1995). Using a standard index to allocate nursing staff. Journal of Nursing Administration 25, 13–21.

Vuori, J. (toim.) (2005). Terveys ja johtaminen. Terveyshallintotiede terveyden-huollon työyhteisössä. Helsinki: WSOY.

92 Acta Wasaensia

HYVÄ, PAHA KEHITTÄMINEN –