3 studier som viser hvordan simulering forbedrer omsorgskvaliteten på nyfødtintensivavdelingen (NICU)
I denne artikkelen utforsker vi 3 eksempler på hvordan sykehusene brukte in situ-simulering for å drive kvalitetsforbedring på nyfødtintensivavdelingen (NICU) og beskytte sikkerheten til deres mest sårbare pasienter.
Pasienter på nyfødtintensivavdelingen (NICU) er unikt sårbare på grunn av deres utviklingsstadium og kompleksiteten av omsorgen. I dette spesialiserte miljøet er konsekvensene av medisinske feil spesielt alvorlige.
Tradisjonelt har forbedringsarbeid fokusert på individuell prestasjon. Dette kan gi positive resultater på kort sikt. Men hvis dette er den eneste løsningen, når forbedringsarbeidet raskt et platå som kan føre til potensielt utbrenthet, emosjonell utmattelse, tap av medfølelse og til og med moralsk nød når ansatte ser behov for endringer men føler seg ute av stand til å handle.
I lys av dette anerkjenner ledere på NICU, risikostyrere og kvalitetsansvarlige stadig oftere at de fleste uønskede hendelser ikke skyldes en enkelt kliniker, men systemsvikt.
“Selv det best trente teamet kan ikke levere topp kvalitet omsorg i et suboptimalt miljø.”1
- Dr. Jens-Christian Schwindt,
Neonatolog
Før vi begynner: En ny trend innen simulering
Den nye forståelsen av at "systemsvikt", eller svikt i hvordan arbeidet utføres snarere enn svikt hos de som utfører arbeidet, har drevet frem adopsjonen av et nytt paradigme innen simulering: translasjonssimulering.
Translasjonssimulering er bruk av simulering for å identifisere, teste og forbedre reelle kliniske systemer, prosesser og miljøer for å forbedre kvalitet og resultater.
Et fundamentalt element i translasjonssimulering er bruken av in situ simulering, eller simulering som skjer i det faktiske kliniske miljøet. Ved å teste «arbeid som utført,» i stedet for «arbeid som forestilt,» bidrar in situ simulering til å avdekke latente sikkerhetstrusler (LSTer).
Oftest referert til som «ulykker som venter på å skje,» er LSTer skjulte sårbarheter i utstyr, miljø eller prosesser. Disse sårbarhetene kan forbli uoppdaget til de fører til pasientskade.
«Det som gjør in situ simulering så kraftfullt, er at det lar medisinske team trene der det betyr mest: i deres eget kliniske miljø, under realistiske forhold,» forklarer Dr. Jens-Christian Schwindt, neonatolog.
Eksempel 1: Avdekking av skjulte sårbarheter i resusciteringsmiljøet
En multisenterstudie av neonatal resuscitering ble gjennomført på tvers av ni østerrikske sykehus ved hjelp av en serie tverrfaglige in situ-simuleringer.3 Målet deres var å identifisere skjulte sikkerhetstrusler (LST-er) i de første simuleringene og teste om disse LST-ene oppsto igjen eller hadde blitt løst i oppfølgingssimuleringer.
For å oppnå et høyt nivå av realisme, benyttet studien SimNewB®: en nyfødt simulator uten ledninger, ideell for in situ-trening.
Totalt 400 skjulte sikkerhetstrusler ble identifisert på tvers av simuleringene, i områder som inkluderer:
Utstyr, miljø og ergonomi
- Defekt, feil eller inkompatibelt utstyr
- Utstyr som ikke er ergonomisk plassert
Systemer, arbeidsflyt og ressurser
- Utilstrekkelig bemanning
- Utilstrekkelige kommunikasjonssystemer
- Problemer med aktivering av flytprotokoller
Kunnskap, ferdigheter,
og opplæring
- Manglende individuell og oppgavespesifikk kunnskap, inkludert hvordan T-stykket settes opp korrekt
Viktige forbedringer gjort i simuleringene:
Utstyr, miljø,
og ergonomi
Trusler ble reduzert med 62% fra én simulering til den neste.
Kunnskap, ferdigheter,
og opplæring
Trusler ble redusert med 45 % fra én simulering til den neste.
I kategorien systemer, veier og ressurser så de en mindre reduksjon i LST-er: en 10 % nedgang fra én simulering til den neste. Dette funnet antydet at utfordringer i denne kategorien var mer utfordrende å løse, og ville kreve mer tid og ressurser å redusere.
Til syvende og sist understreker denne studien simuleringens effektivitet i å avdekke, redusere og løse LST-er over tid.
Eksempel 2: Stresstesting av en kritisk flytting
Et stort barnesykehus måtte overføre 70 kritisk syke nyfødte til en ny bygning for intensivavdelingen.4 For å forberede seg brukte de simulering for å teste hver detalj av flytteplanen slik at de kunne redusere risikoen før den første pasienten ble transportert.
De gjennomførte seks intensive simuleringsøkter, der de simulerte flyttingen av intensivpasienter fra den opprinnelige avdelingen til den nye. Teamene identifiserte viktige sårbarheter og reduserte dem med suksess:
Problemer identifisert gjennom simulering |
Løsning |
|
Begrensninger i ruten for pasienter med høy alvorlighetsgrad: |
Teamet identifiserte alternative ruter for disse pasientene. |
| Feil i det fysiske miljøet: Under transporten ble en manikin utilsiktet ekstubert ved en gulvsøm med ujevnt underlag mellom den gamle og den nye avdelingen. |
Teamet brukte ekstrem forsiktighet ved navigering gjennom dette området. |
| Mangelfullt utstyr og forsyninger: Kodemedisinkit manglet essensielle sprøyter og beroligende midler. |
Hver sykepleier i teamet bar en dedikert pakke med sprøyter og essensielle medisiner som var klare for rask tilgang. |
Resultatene var ekstraordinære: alle 70 pasientene ble flyttet trygt på 6,5 timer — nesten halvparten av estimert tid. Det var null sikkerhetshendelser eller aktiverte koder.
Denne studien viser hvordan simulering basert på systemtesting kan sikre operasjonell beredskap før overgang til virkelige forhold.
Eksempel 3: Opprettholdelse av pasientsikkerhet gjennom kontinuerlig samarbeid
En grunnleggende fordel ved bruk av simulering er at det samler folk i problemløsningsprosessen. En åtteårig studie undersøkte hvordan regelmessige in situ-simuleringer påvirket LST-er på en regional sykehus' nyfødtintensivavdeling (NICU).5 Tretten tverrfaglige økter ble gjennomført, som involverte anestesileger, fødselsleger, jordmødre, sykepleiere og barneleger.
Simuleringene avdekket 67 skjulte sikkerhetstrusler, inkludert:
- Utstyrsproblem: EKG-elektroder ikke koblet til monitorer og inaktive enheter ble korrigert gjennom forbedrede protokoller
- Utstyrsproblem: sugebeholder på gjenopplivningsbordet var for liten
- Protokollproblem: Utdaterte gjenopplivningsalgoritmer ble erstattet for å samsvare med nåværende evidensbaserte retningslinjer.
Effekten var tydelig:
- ✓91 % av LST-ene kunne løses innen neste økt.
- ✓Færre LST-er ble oppdaget med hver påfølgende syklus, noe som til slutt førte til en betydelig reduksjon i LST-er. Dette ga bevis på varig systemforbedring.
Da in situ simuleringsprogrammet ble satt på pause under COVID-19-pandemien, økte skjulte trusler igjen. Dette gir bevis på at kontinuerlig simulering er avgjørende for å opprettholde pasientsikkerhet.
“Fremtiden for pasientsikkerhet innenfor neonatologi — og i helsevesenet generelt — vil avhenge av kontinuerlig arbeid med å utvikle og omarbeide systemer som best støtter menneskene som befinner seg i grensesnittet for å levere trygg pasientomsorg.”6
- Dr. Lou Halamek
Professor, Avdeling for Neonatal og Utviklingsmedisin, Institutt for Pediatri
Avdeling for Maternal-Fetal Medisin, Institutt for Gynekologi og Obstetrikk
Stanford University
Klar til å prøve in situ-simulering for å forbedre kvaliteten i din nyfødtintensivavdeling (NICU)? Her er 3 tips for å komme i gang.
1. Bruk realistiske nyfødtsimulatorer.
For å teste den virkelige innvirkningen av LSTs - og for å teste forbedringer før behandling av ekte pasienter - velg en høyfidelitets nyfødtsimulator som fullbårne Emily/Emma og premature Paul. Disse simulatorene har realistiske indre strukturer og naturtro ansikts- og hudtrekk. Sømløs kombinasjon av avansert teknologi med autentisk utseende og følelse omdanner en simulering til en komplett sanseopplevelse.
2. Ta opp simuleringene dine.
Ved å bruke et trådløst simuleringsopptakssystem som SimCapture Mobile Camera-appen kan du ta opp simuleringer in situ. Se gjennom opptak, kommenter viktige øyeblikk, og debrief med teamet ditt. Å se opptakene kan gi helsepersonell et “blikk på seg selv utenfra” - og hvordan systemene de jobber innenfor kan påvirke ytelsen.
3. Generer simuleringsdata som kan drive forbedring.
Dine simuleringer vil gi en enorm mengde ytelsesdata. Et simuleringsstyringssystem som SimCapture kan hjelpe deg med å organisere alle disse dataene til meningsfulle og handlingsrettede innsikter. Du kan måle ytelse over tid, identifisere områder for forbedring og bruke dataene til å drive kontinuerlig kvalitetsforbedring i din nyfødtintensivavdeling.
Vi gjør spennende ting innenfor området Helsekvalitetsforbedring. Følg vår Helsekvalitetsforbedring-hub for flere ressurser, og sørg for å snakke med en av våre Laerdal-representanter for å se hvordan vi kan hjelpe deg med dine tiltak.
Du vil kanskje også like...
Referanser
- Schwindt, J.C. (2025). Det som gjør in situ-simulering så kraftfullt, er at det lar medisinske team trene der det betyr mest: i deres eget kliniske miljø, under virkelige forhold. Linkedin.com. https://www.linkedin.com/posts/jens-christian-schwindt-2101486b_trainsafelycaresafely-whensimcharactersmeetslaerdal-activity-7336831875979608064-Aaxi/
- Ibid.
- Schwindt, J.-C., Stockenhuber, R., Haider, S., Schadler, B., & Schwindt, E. (2025). Identifisering og behandling av skjulte sikkerhetstrusler på nyfødteresuscitasjonsrom på tvers av ni sykehus gjennom in situ-simuleringstrening. Journal of Patient Safety. https://doi.org/10.1097/pts.0000000000001373
- Casey, S. L., DeBra, R., Portaleos, K. M., & Johnson, B. A. (2025). Bruk av systembasert simulering for å øke pasientsikkerheten og opprettholde effektiviteten under overføring av nyfødtintensivpasienter. Clinical Simulation in Nursing, 105, 101773. https://doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101773
- Lukas Peter Mileder, Bernhard Schwaberger, Nariae Baik-Schneditz, Mirjam Ribitsch, Pansy, J., Raith, W., Rohrleitner, A., Günter Mesaric, & Berndt Urlesberger. (2023). Varig reduksjon i skjulte sikkerhetstrusler gjennom regelmessig tverrfaglig in situ-simuleringstrening av nødsituasjoner hos nyfødte. BMJ Open Quality, 12(4), e002567–e002567. https://doi.org/10.1136/bmjoq-2023-002567
- Yamada, N. K., & Halamek, L. P. (2023). Utviklingen av pasientsikkerhet for nyfødte. 50(2), 421–434. https://doi.org/10.1016/j.clp.2023.01.005