ハンドオフのための認知負荷インベントリの妥当性の証拠

Evidence for Validity for the Cognitive Load Inventory for Handoffs.

• John Q Young
• Majnu John
• Krima Thakker
• Karen Friedman
• Rebekah Sugarman
• Justin L Sewell
• Patricia S O'Sullivan

抄録

目的:

患者のハンドオフは、依然として患者の安全性に関する重要な課題である。認知的負荷理論（CLT）は、ハンドオフエラーの認知メカニズムを特定するために使用することができる。ハンドオフ中の認知的負荷タイプを測定する能力は、効果的なプロトコルと教育戦略の開発を促進する可能性がある。現在のところそのような測定法は存在しない。

OBJECTIVE: Patient handoffs remain a significant patient safety challenge. Cognitive Load Theory (CLT) can be used to identify the cognitive mechanisms of handoff errors. The ability to measure cognitive load types during handoffs could drive the development of effective protocols and educational strategies. No such measure currently exists.

方法:

著者らは、内容の妥当性を高めるための専門家インタビューや、応答プロセスの妥当性を最適化するためのトークアラウドを含む多段階のプロセスを用いて、ハンドオフのための認知的負荷インベントリ（CLIH）を開発した。最終版には28項目が含まれていた。2019年1月から3月にかけて、米国の大規模医療システムの住民およびフェロー1,807人を対象に横断的調査を実施した。参加者はハンドオフ後にCLIHを完了した。回答者の3分の1からの探索的因子分析により高実行項目が同定された；残りのサンプルを用いた確認的因子分析によりモデル適合性が評価された。モデル適合は、比較適合指数（>0.90）、タッカー・ルイーズ指数（>0.80）、標準化された二乗平均平方根残差（<0.08）、および近似二乗平均平方根（<0.08）を使用して評価されました。

METHOD: The authors developed the Cognitive Load Inventory for Handoffs (CLIH) using a multi-step process, including expert interview to enhance content validity and talk-alouds to optimize response process validity. The final versions contained 28 items. From January to March, 2019, we administered a cross-sectional survey to 1,807 residents and fellows from a large health system in the United States. Participants completed the CLIH following a handoff. Exploratory factor analysis from one-third of respondents identified high performing items; confirmatory factor analysis with the remaining sample assessed model fit. Model fit was evaluated using the comparative fit index (>0.90), Tucker-Lewis Index (>0.80), standardized root mean square residual (<0.08), and root mean square of approximation (<0.08).

結果:

参加者は693名（38.4%）であった（探索的研究231名、確認的研究462名）。探索的因子分析では11項目が削除された。残りの16項目（内在的負荷5項目、外在的負荷7項目、本質的負荷4項目）の確認的因子分析では、3因子モデルが支持され、モデル適合性の基準を満たしていた。CFIは0.93、RMSEAは0.074、SRMRは0.07であった。適合は性別と役割についても同等であった。本質的尺度、無関係尺度、および専門的尺度は高い内部一貫性を有していた。1つの例外を除いて、スケールのスコアは仮説通り、大学院レベルおよび臨床環境と関連していた。

RESULTS: Participants included 693 trainees (38.4%) (231 in the exploratory study and 462 in the confirmatory study). Eleven items were removed during exploratory factor analysis. Confirmatory factor analysis of the 16 remaining items (5 intrinsic load, 7 extraneous load, and 4 germane load) supported a three-factor model and met criteria for good model fit: CFI was 0.93, RMSEA was 0.074, and SRMR was 0.07. The fit was comparable for gender and role. Intrinsic, extraneous and germane scales had high internal consistency. With one exception, scale scores associated, as hypothesized, with postgraduate level and clinical setting.

結論:

結果は、内容、反応過程、内部構造、他の変数との関連性など、妥当性の証拠を提供している。この尺度は、ハンドオフ時の認知負荷の相対的な要因や、ハンドオフ指導やプロトコルの相対的な有効性を決定するために使用することができます。

CONCLUSION: The results provide evidence for validity: content, response process, internal structure and association with other variables. This instrument can be used to determine the relative drivers of cognitive load during handoffs as well as the relative effectiveness of handoff instruction and protocols.

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