fbpx Verktøy for tidlig oppdagelse av forverring hos eldre utenfor sykehus – en systematisk kartleggingsoversikt Hopp til hovedinnhold

Verktøy for tidlig oppdagelse av forverring hos eldre utenfor sykehus – en systematisk kartleggingsoversikt

Dette er en vitenskapelig artikkel, vurdert av uavhengige fagfeller og godkjent av Sykepleien Forsknings redaktør.

Sammendrag

Bakgrunn: Mange eldre er sårbare og ekstra utsatt for forverret somatisk tilstand. Det krever høy observasjonskompetanse hos helsepersonell. Verktøy for tidlig oppdagelse av forverret tilstand brukes i stadig økende grad, også utenfor sykehus, men kunnskapsgrunnlaget i dag er primært basert på forskning fra sykehuspopulasjonen.

Hensikt: Identifisere og beskrive forskning på verktøy for tidlig oppdagelse av forverret tilstand hos eldre pasienter utenfor sykehus.

Metode: Kartleggingsoversikten fulgte Joanna Briggs Institutes metodologi for kartleggingsoversikter. Vi publiserte protokollen for studien i Open Science Framework. Et systematisk litteratursøk i relevante og utvalgte databaser i mai 2021 danner grunnlaget for oversikten. To personer screenet alle artiklene uavhengig av hverandre etter forhåndsdefinerte inklusjons- og eksklusjonskriterier. Vi har trukket ut data i henhold til forskningsspørsmålet og har summert og presentert dem i tabeller og grafer.

Resultater: I alt har vi inkludert 45 studier i kartleggingsoversikten. Det har vært en markant økning i studier som undersøker bruk av verktøy for tidlig oppdagelse av forverret tilstand de siste årene. Et fåtall av disse studiene har studert eldre særskilt, og de fleste omhandler ambulansetjenester. Hele 14 ulike verktøy for tidlig oppdagelse av forverret tilstand er identifisert i de inkluderte studiene, også kalt EWS (Early Warning Score). De mest brukte verktøyene er MEWS, NEWS og NEWS2. Kvalitative studier om bruk av slike verktøy kan tyde på at de er nyttige som beslutningsstøtte for helsepersonell som skal vurdere forverring av pasienters tilstand.

Konklusjon: Denne studien viser en stor økning i antallet studier som omhandler verktøy for tidlig oppdagelse av forverret tilstand utenfor sykehus de senere årene. Dette reflekterer trolig både økt oppmerksomhet på og behov for slike verktøy som beslutningsstøtte. Likevel er det overraskende få studier som har fokusert særskilt på eldre og kommunale helsetjenester. Det er et paradoks når verktøyene anbefales brukt i nasjonale faglige råd med svakt kunnskapsgrunnlag. Vi anbefaler å bruke slike verktøy, og det eksisterer et kunnskapshull som bør prioriteres.

Eldre pasienter med underliggende sykdom er en sårbar gruppe som er ekstra utsatt for forverring av sin somatiske tilstand (1). De eldre har ofte uspesifikke symptomer ved utvikling av sykdom, og symptomene kan komme fra helt andre organsystemer enn der den akutte sykdommen finnes (2).

I tillegg blir ofte akutt sykdom hos eldre preget av funksjonstap, noe som kan bli mistolket som et pleieproblem og ikke sykdom (1). Alvorlig sykdom kan utvikle seg raskt hos eldre og krever observasjonskompetanse for å tidlig kunne identifisere forverring av en tilstand (2).

Mangel på sådan kan føre til at tilstander og sykdommer ikke blir diagnostisert, noe som utgjør en alvorlig risiko for nedsatt pasientsikkerhet. Akutt funksjonssvikt hos eldre kan være uoppdaget, og tegn på alvorlig sykdom kan i verste fall overses (1).

Hos eldre er det derfor ekstra viktig med høy observasjonskompetanse som et ledd i pasientsikkerhetsarbeid. Det er i tråd med kommunehelsetjenestens ansvar for å levere tjenester som er trygge, og som fortrinnsvis bygger på kunnskapsbaserte retningslinjer (3–5).

En stor andel av ansatte i kommunehelsetjenesten er ufaglærte, og sykepleiere er ofte alene med ansvaret for mange pasienter (6). Å kunne observere og vurdere kritisk sykdom er en viktig kunnskap hos sykepleiere (7), og de skal kunne reagere og handle når pasientene får forverret tilstand (8).

Usikkerhet rundt kliniske observasjoner og vurderinger er blant annet bekreftet i oversikten til Preston og Flynn (8). En kartlegging av grunnleggende observasjonskompetanse i norsk kommunehelsetjeneste av Bing-Jonsson og medarbeidere (9) viser at kompetansen til helsepersonell i kommunehelsetjenesten er varierende når det gjelder observasjon, grunnleggende kartlegging og måling av vitale mål.

Fra sykehus vet vi at en tredel av dødsfall kunne vært forebygget fordi de skjer på bakgrunn av mangelfull klinisk monitorering av pasientene (10). Omtrent halvparten av pasientskader oppstår i kommunehelsetjenesten, hvor eldre utgjør den største pasientgruppen (4).

Eldre pasienter er en heterogen gruppe som består av alt fra hjemmeboende med mindre medisinske utfordringer til skrøpelige sykehjemsbeboere med flere diagnoser og funksjonssvikt (11).

I Norge er kanskje National Early Warning Score (NEWS/NEWS2) (figur 1) og Modified Early Warning Score (MEWS) de mest kjente og benyttede verktøyene for tidlig oppdagelse av forverret tilstand. På engelsk brukes fellesbetegnelsen Early Warning Score (EWS).

EWS-verktøy er utviklet for å standardisere og kvalitetssikre oppdagelse av og respons på klinisk forverret tilstand (12). Eldre pasienter får ofte atypiske symptomer, og overvåkning av eventuelle endringer i vitale tegn er essensielt for tidlig oppdagelse av forverret tilstand (2).

Felles for disse verktøyene er at vanlige observasjoner av fysiologiske parametere som blodtrykk, puls, respirasjonsfrekvens og temperatur utgjør grunnlaget for en skår etter et standardisert oppsett.

Ulike skårer utløser forskjellig respons, som videre fungerer som beslutningsstøtte for helsepersonell (13). Å bruke EWS til støtte for klinisk vurdering er anerkjent internasjonalt og nasjonalt og anbefales i retningslinjer og faglige råd (14–16).

Tidligere forskning på bruk av verktøyet utenfor sykehus er i hovedsak gjort på pasientutfall i ambulanser. Eldre i andre settinger, for eksempel sykehjem, er sjeldnere beskrevet (13, 14, 17, 18). Det vil være nyttig å få en oversikt over hvilke aspekter rundt denne tematikken som er belyst av forskning, og hvilke som ikke er det.

Hensikten med studien

Hensikten med denne kartleggingsoversikten er å identifisere, fremstille og beskrive forskning på verktøy for tidlig oppdagelse av forverret tilstand hos eldre utenfor sykehus.

Metode

Protokollen for denne kartleggingsoversikten ble publisert på den åpne plattformen Open Science Framework i august 2020 (19). Vi gjennomførte studien i tråd med Joanna Briggs Institutes metodologi for kartleggingsoversikter (20), som igjen bygger på Arksey og O'Malleys (21) mye brukte rammeverk.

Metoden egner seg for å fremskaffe en profil over eksisterende forskningslitteratur på et gitt tema og identifisere eventuelle kunnskapshull. Gjennom ni eksplisitte metodiske trinn kartla og fremstilte vi en oversikt over forskning på bruk av verktøy for tidlig oppdagelse av forverret tilstand hos eldre utenfor sykehus.

Inklusjonskriterier

Vi brukte rammeverket Patient Context Concept (PCC) for å spesifisere kartleggingsoversiktens populasjon, kontekst og konsept (20). Disse elementene reflekteres i kartleggingsoversiktens inklusjonskriterier, som videre er grunnlaget for et systematisk litteratursøk.

Vi inkluderte studier hvor populasjonen (P) var over 65 år. Vi inkluderte også studier som omhandlet personer over 65 år, men som ikke var begrenset til det. I de tilfellene forsøkte vi å hente ut data relatert til eldre.

Videre inkluderte vi studier hvis de var gjennomført i kontekster (C) utenfor sykehus, for eksempel sykehjem, hjemmebaserte tjenester, legesenter eller ambulanse. Hvis vi fant studier som foregikk både utenfor og i sykehus, inkluderte vi dem om de inneholdt vitale målinger utenfor sykehus.

Ut over disse inkluderte vi kvalitative studier der helsepersonell var definert som studiepopulasjon dersom helsepersonellet arbeidet med eldre pasienter, som sykehjem og hjemmesykepleie.

Konseptet (C) i denne kartleggingsoversikten er verktøy for tidlig oppdagelse av forverret tilstand. Vi gjorde ingen avgrensing til bestemte verktøy, men det måtte dreie seg om et verktøy for å oppdage klinisk forverret tilstand som baserer seg på vitale mål. Vi inkluderte alle typer primærstudier uavhengig av studiedesign.

Litteratursøk

Vi utførte et tredelt og iterativt litteratursøk (20) mellom 1. august og 30. oktober 2020 og en oppdatering av søk 27. mai 2021. Tredelingen innebar først et innledende søk i to databaser med påfølgende analyse av titler og sammendrag i den hensikt å identifisere ytterligere relevante søketermer.

Deretter gjennomførte vi hovedsøket i følgende databaser: Medline Ovid, Cinahl Ebsco, Cochrane Library Central, Epistemonikos og Embase Ovid. For hver database utarbeidet vi en egen søkestrategi i tråd med kartleggingsoversikten PCC.

Vi gjorde ingen avgrensinger for publiseringsår eller språk. Alle søkene ble kvalitetssikret av en universitetsbibliotekar. I tillegg gjennomførte vi et håndsøk, der vi gikk igjennom alle referanselister på inkluderte studier samt referanselister på relevante systematiske oversikter.

Videre søkte vi etter pågående studier i Prospero, ClinicalTrials.gov, WHO International Clinical Trials Registry Platform, EU Clinical Trials Register og The Open Science Framework (OSF). For å identifisere relevant litteratur som ikke finnes i databasene, søkte vi i tillegg i Google Scholar og OpenGrey. Se komplette søkestrategier i vedlegg 1.

Utvelgelse av studier

To personer screenet hele resultatet fra litteratursøket uavhengig av hverandre (EGS, BG og TP). I første omgang vurderte vi tittel og abstrakt opp mot inklusjonskriteriene.

I tilfeller der det var tydelig at en artikkel oppfylte inklusjonskriteriene, eller hvis det var uklart, innhentet vi disse i fulltekst, og to personer vurderte dem for inklusjon uavhengig av hverandre. Uenigheter løste vi gjennom diskusjoner eller ved å konsultere en tredjeperson (DC).

Datasamling og analyse

Vi utviklet et datasamlingsskjema på bakgrunn av inklusjonskriteriene med følgende variabler: referanse, opprinnelsesland, hensikt, studiedesign, studiepopulasjon, klinisk populasjon, alder klinisk populasjon, hvilket verktøy som ble brukt, og i hvilken situasjon, eventuelle pasientutfall, hvordan valideringsstudiene ble gjennomført, og tema i kvalitative studier.

Datasamlingsskjemaet ble pilotert på fem artikler av to personer uavhengig av hverandre. Deretter ble data fra de resterende inkluderte studiene trukket ut og samlet av en person (EGS) og kontrollert av en andreperson (BG og TP).

Vi brukte enkle deskriptive statistiske analyser (frekvenser, andeler og prosenter) for å beskrive de inkluderte studiene med tanke på kontekst, studiedesign og studiepopulasjon. For å vise hvilke verktøy som var brukt, og hvor ofte, benyttet vi diagram.

Resultatene fra kvalitative studier har vi beskrevet på bakgrunn av en enkel innholdsanalyse av temaene vi identifiserte i studiene.

Etikk

Dette er en kartleggingsoversikt og krever ikke særlig godkjenning av en etisk komité eller personvernombud.

Resultater

Totalt identifiserte vi 15 853 unike referanser gjennom litteratursøket. Vi endte til slutt opp med å inkludere 45 artikler etter at 84 artikler var lest i fulltekst (figur 2). En av disse var en protokoll over pågående studier (22).

De inkluderte studiene hadde i stor grad opprinnelse i europeiske land (n = 39), i hovedsak Storbritannia (n = 16). Fem av studiene var gjennomført i Asia og én i Nord-Amerika. Totalt 89 prosent av studiene er gjennomført i 2015 eller senere.

Videre hadde en stor andel av de inkluderte studiene ulike kvantitative design (n = 34), alle var observasjonsstudier, og ingen var eksperimentelle studier. De kvalitative studiene (n = 6) baserte seg på intervjuer, enten som fokusgruppeintervjuer eller individuelle intervjuer. Karakteristika over inkluderte studier har vi beskrevet i detalj i tabell 1.

Kun et lite antall av studiene hadde utelukkende inkludert eldre (n = 6) (23–28). Likevel var gjennomsnittsalderen (og/eller medianalderen) over 65 år i alle de inkluderte studiene. Noen få hadde en median- eller gjennomsnittsalder på over 80 år (n = 4) (26–29). Enkelte studier fokuserte utelukkende på sepsis (27, 30–35), mens de fleste studiene ikke var begrenset til en diagnose.

Den største andelen av studiene var gjennomført i ambulansetjenesten (n = 25). En mindre andel (n = 6) var gjennomført i sykehjem (23, 25, 26, 28, 36), på fastlegekontor (n = 1) (37), akuttsenger i kommunen (38) og to i hjemmesykepleien (n = 2) (29, 39).

Tre av studiene foregikk på tvers av ulike settinger (32, 40, 41). De kvalitative studiene og implementeringsstudiene hadde helsepersonell som studiepopulasjon.

Vi identifiserte 14 ulike EWS-verktøy

Vi identifiserte totalt 14 ulike EWS-verktøy, og mer enn halvparten av artiklene omhandlet NEWS eller NEWS2 (figur 3 og tabell 2). Kun et fåtall av studiene omhandlet faktisk bruk av verktøy (n = 5). I de fleste tilfellene var data hentet ut retrospektivt (24, 25, 27, 30, 31, 33–35, 42–62).

Langt på vei fant vi at EWS-skår ble gjort på klinisk indikasjon, altså når det var mistanke om akutt sykdom. Vi identifiserte kun én valideringsstudie, som undersøkte reliabilitet og validitet, for instrumentet pre-MEWS (63).

Det vanligste pasientutfallet i de kvantitative studiene var mortalitet (n = 23). Innleggelse på sykehus eller intensivavdeling (n = 15) og ytterligere forverring og komplikasjoner (n = 8) var også mye undersøkte utfall. Noen få studier hadde undersøkt om bruk av EWS påvirket tilsyn av lege (n = 2) og reinnleggelse (n = 2).

De kvalitative studiene fokuserte på erfaringer med bruk av EWS som beslutningsstøtte og i kommunikasjon. Temaer som trygghet og støtte i faglige vurderinger ble hyppigst rapportert (n = 7). Andre temaer som ble løftet frem i den kvalitative forskningen, var implementering, opplæring og utfordringer rundt det å bruke EWS riktig (29, 32).

Tabeller over de inkluderte studier har vi organisert etter henholdsvis kvantitative studier (vedlegg 2(24–28, 30, 31, 33–35, 38, 42–62, 64–66), kvalitative studier (vedlegg 3(23, 28, 36, 39–41, 67) og implementerings- og valideringsstudier (vedlegg 4(29, 32, 63) samt protokoller (22).

I tillegg har vi laget en oversikt over artikler som vi leste i fulltekst og deretter ekskluderte, der vi oppgir årsaken til ekskluderingen (vedlegg 5).

Diskusjon

I denne kartleggingsoversikten har vi identifisert og beskrevet forskningsbasert kunnskap om bruk av verktøy for tidlig oppdagelse av forverret tilstand hos eldre utenfor sykehus. Vi identifiserte 14 ulike EWS-verktøy, alle med små variasjoner, og MEWS, NEWS og NEWS2 var mest brukt.

Forskningen på feltet består hovedsakelig av kvantitative observasjonsstudier og ellers noen kvalitative studier og et par implementeringsstudier. Det er en klar trend av økende forskning på EWS de senere årene, men fremdeles er det begrenset hvor mye som er relevant for eldre pasienter utenfor sykehus. Få studier er gjennomført på sykehjem og i hjemmetjenesten.

Det finnes lite forskning på EWS blant eldre

Det finnes overraskende lite forskning på bruk av EWS blant eldre og fra settinger hvor sykepleiere møter sårbare eldre, som sykehjem og hjemmebaserte tjenester.

Her i Norge har Helsedirektoratet anbefalt å bruke NEWS2 i de kommunale helse- og omsorgstjenestene siden 2018 gjennom pasientsikkerhetsprogrammet (5), og nylig ble tiltakspakken i «I trygge hender 24/7» videreført som nasjonale faglige råd (15).

Det betyr at nasjonale helsemyndigheter gir anbefalinger på det som synes å være et svakt kunnskapsgrunnlag. Likevel viser den økende trenden av studier at det er stor oppmerksomhet på å fremskaffe kunnskap om disse verktøyene, som igjen kan gjenspeile økt bruk og et tilsynelatende stort behov for verktøyene.

Alternativet til slike verktøy er skjønnsmessige vurderinger, manglende beslutningsgrunnlag og trolig upresis kommunikasjon om pasientens tilstand. Med bakgrunn i at observasjonskunnskapen til helsepersonell kan være mangelfull (9), vil det sannsynligvis være tryggere å bruke et slikt verktøy, vel å merke så lenge det brukes riktig (14).

Dessuten er kunnskapsgrunnlaget for å bruke EWS i spesialisthelsetjenesten tydeligere (13, 14, 68, 69), og muligens kan dette brukes indirekte som grunnlag også utenfor sykehus. For eksempel viser flere studier fra spesialisthelsetjenesten at det er effekt av å bruke EWS på pasientutfall som mortalitet (14, 68, 69).

Det er et åpenbart kunnskapshull som vedvarer

Denne kartleggingsoversikten viser at kunnskapsgrunnlaget for å anbefale bruk av EWS utenfor sykehus er svakt. Vi har identifisert et åpenbart kunnskapshull som bør prioriteres. Behovet for forskning har vært påpekt i tidligere systematiske oversikter (17, 18), men vår oversikt viser at kunnskapshullet vedvarer.

Denne kartleggingsoversikten viser at kunnskapsgrunnlaget for å anbefale bruk av EWS utenfor sykehus er svakt.

Særlig mangler vi studier med robuste prospektive design for å vurdere effektene av å bruke EWS prehospitalt (17, 18), som er et premiss for å jobbe kunnskapsbasert (70). Likevel er det altså en generell økning i antall studier som er gjennomført utenfor sykehus, noe som kan reflektere interesse og behov for verktøyene.

Vi identifiserte hele 14 ulike verktøy, og det er et spørsmål hvilket av disse som er best egnet til å bruke på eldre utenfor sykehus. I Norge og England anbefaler nasjonale myndigheter gjennom retningslinjer og faglige råd å bruke NEWS2 (12, 15).

Studiene har ikke sammenliknet ulike EWS-verktøy

De inkluderte studiene har i liten grad sammenliknet de ulike EWS-verktøyene og bidrar dermed i liten grad med kunnskap om hvilket verktøy som er «det beste». Det er også utenfor en kartleggingsoversikts hensikt.

Antallet verktøy er en oppgang fra funn i tidligere systematiske oversikter (17, 18). Downey og Tahir (14) anbefaler at det samme verktøyet bør brukes for å skape et universelt språk på kryss av kontekster.

Samtidig er det viktig å vurdere om de samme verktøyene faktisk kan brukes på skrøpelige eldre med kompliserte sykdomsbilder og mange diagnoser utenfor sykehus og på yngre voksne på sykehus eller i andre kontekster.

EWS-verktøy har blitt kritisert for at de brukes i andre settinger og for andre populasjoner enn hva de var utviklet for (71). Dette er i liten grad vurdert i forskningslitteraturen.

EWS kan ikke erstatte helsepersonells kliniske vurdering

Fra den kvalitative delen av forskningen og fra implementeringsstudiene ser vi at helsepersonell uttrykker et behov for beslutningsstøtte i situasjoner som EWS skal avhjelpe med, og at slike verktøy er nyttige og relevante. Samtidig kommer det frem at EWS aldri kan erstatte helsepersonells kliniske vurderinger (23, 28, 36, 39, 67).

En av innvendingene mot EWS er nettopp at verktøyet kan oppfattes som erstatning for, og ikke støtte til, en helhetlig klinisk vurdering (71). Det bekreftes av Jeppestøl og Kirkevold (39), som løfter frem viktigheten av å kjenne pasientene når en bruker verktøyet.

Helsepersonell uttrykker et behov for beslutningsstøtte i situasjoner som EWS skal avhjelpe med.

Sykepleierne er en viktig ressurs, og kompetansen deres bør brukes riktig og heves der det er behov for det. Observasjonskompetanse er viktig for å vurdere somatiske utfordringer hos eldre med komplekse sykdomsbilder (2), og behovet for grunnleggende observasjonskompetanse er tidligere identifisert av Bing-Jonsson og medarbeidere (9).

Verktøyene kan gi god støtte, men fordrer rett bruk og rett kompetanse. Det er derfor viktig å ikke undervurdere implementeringen av slike verktøy (15). Det medfører en systematisk og planlagt prosess, der det også er nødvendig å fokusere på holdbarhet over tid (72).

Et stort behov for beslutningsstøtte synes å være dokumentert gjennom kartleggingsoversikten, samtidig som litteraturen viser utfordringer rundt kompetanse, opplæring og implementering av EWS-verktøy.

Implikasjoner

De kvalitative studiene i denne kartleggingsoversikten belyser fordeler ved å bruke EWS, og det er særlig positivt for beslutningsstøtte og kommunikasjon. Samtidig er målrettet opplæring viktig for rett anvendelse av verktøyene, noe som ofte er et sykepleieansvar i de kommunale helse- og omsorgstjenestene.

Det er en rekke kunnskapshull knyttet til bruken av EWS i sykehjem, i hjemmetjenesten og hos eldre generelt. Et av områdene hvor det foreligger grunnlag for oppdatering av og spissede systematiske oversikter, er i ambulansetjenesten.

Det er en rekke kunnskapshull knyttet til bruken av EWS i sykehjem, i hjemmetjenesten og hos eldre generelt.

Videre er det et markant behov for studier med prospektive forskningsdesign, som kan evaluere effekten av EWS rettet mot eldre pasienter i sykehjem og hjemmetjenesten. Det ville også vært nyttig å vite hvilket av de 14 verktøyene som egner seg best til tidlig oppdagelse av forverret tilstand hos eldre utenfor sykehus.

Metodiske styrker og begrensninger

Systematiske kartleggingsoversikter har til hensikt å identifisere det som eksisterer av forskning på et bestemt felt, i dette tilfellet verktøy for tidlig oppdagelse av forverret tilstand hos eldre utenfor sykehus. Metoden er denne oversiktens største styrke, nemlig at den gir et overblikk over det som eksisterer av forskning på feltet.

Det er likevel viktig å påpeke at det ligger utenfor en kartleggingsoversikts rammer å vurdere de inkluderte studienes metodiske kvalitet, herunder risikoen for systematiske skjevheter. Dette må det tas høyde for når resultatene fra denne kartleggingsoversikten tolkes og brukes.

En styrke ved kartleggingsoversikten er protokollen vi publiserte forut for oppstarten av oversikten, noe som reduserer risikoen for seleksjonsskjevhet i studien. En annen styrke er det brede og iterative litteratursøket som danner grunnlaget for datasamlingen, som også er kvalitetssikret av en universitetsbibliotekar.

Vi må likevel presisere at det alltid er en viss fare for at studier kan ha unnsluppet søket. Likeså er det en styrke at utvelgelsen av studier er gjort av to personer uavhengig av hverandre.

En svakhet ved metoden vår er at bare for 15 av de 45 inkluderte studiene var det to personer som uavhengig av hverandre trakk ut data fra artiklene. Imidlertid piloterte vi prosessen for å trekke ut data i forkant, siden vi fant godt samsvar da to personer gikk gjennom 15 artikler.

Konklusjon

Denne kartleggingsoversikten viser at forskning på verktøy for tidlig oppdagelse av forverret tilstand er i stor vekst både i Norge og internasjonalt. Trenden er imidlertid en annen når det gjelder bruk i typiske kommunale helsetjenestesettinger som hjemmetjeneste og sykehjem.

Vi vet fremdeles lite om hva verktøyene bidrar til i disse settingene, noe som er et paradoks tatt i betraktning at verktøyene inngår i nasjonale faglige råd. Flest studier om EWS blant eldre er fra ambulansetjenesten.

Den generelle økningen i forskning på EWS reflekterer trolig flere faktorer, hvor den viktigste kanskje er et reelt og stort behov for standardiserte verktøy som kan nyttes som beslutningsstøtte i situasjoner med komplekse vurderinger.

Fremtidig forskning på bruk av EWS hos eldre utenfor sykehus bør skje med mer robuste, prospektive og kontrollerte studiedesign som kan si oss noe om nytte for pasientgruppen og helsepersonell i kommunehelsetjenesten.

Studien er en del av IMPAKT-prosjektet, som er finansiert av Norges forskningsråd (256569) (73).

Studien er gjennomført som en masteroppgave ved master i kunnskapsbasert praksis i helsefag ved Høgskulen på Vestlandet. Takk til universitetets bibliotekar Gøril Tvedten Jorem for verdifull støtte i utforming og fagfellevurdering av litteratursøket.

Hva studien tilfører av ny kunnskap
  • Verktøy for tidlig oppdagelse av forverret tilstand brukes i stadig større grad som beslutningsstøtte for å identifisere pasienter i risiko for forverret somatisk sykdom. Men kunnskapsgrunnlaget for bruk blant eldre utenfor sykehus har vært usikkert.
  • Denne studien gir en systematisk oversikt over forskning på bruk av slike verktøy hos eldre utenfor sykehus.
  • Helsepersonell er positive til å bruke EWS, men understreker viktigheten av god implementering inkludert opplæring og refleksjon rundt verktøyet som et supplement til, men ikke som erstatning for, egen klinisk vurdering. Flere kunnskapshull vi har identifisert, bør fylles for å styrke sykepleieres kunnskapsgrunnlag for å bruke verktøy i eldre pasientgrupper utenfor sykehus. Dette gjelder også kunnskap om implementering av verktøyene i ulike kontekster.

Referanser

1.       Wyller TB. Geriatri. En medisinsk lærebok. 3. utgave. Oslo: Gyldendal; 2020.

2.       Nickel C, Bellou A, Conroy S. Geriatric emergency medicine. Cham: Springer International Publishing; 2017.

3.       Forskrift 28.10.2016 nr. 1250 om ledelse og kvalitetsforbedring i helse- og omsorgstjenesten. Tilgjengelig fra: https://lovdata.no/dokument/LTI/forskrift/2016-10-28-1250 (nedlastet 03.02.2022).

4.       Helsedirektoratet. Nasjonal handlingsplan for pasientsikkerhet og kvalitetsforbedring 2019–2023. Oslo: Helsedirektoratet; 2021. Tilgjengelig fra: https://www.helsedirektoratet.no/tema/pasientsikkerhet-og-kvalitetsforbedring (nedlastet 03.02.2022).

5.       Helsedirektoratet. Pasientsikkerhetsprogrammet i trygge hender 24/7. Oslo: Helsedirektoratet; 2019. Tilgjengelig fra: https://www.itryggehender24-7.no/om-i-trygge-hender-24-7 (nedlastet 03.03.2021).

6.       Flodgren G, Bidonde J, Berg RC. Konsekvenser av en høy andel ufaglærte på kvalitet og pasientsikkerhet i helse‐ og omsorgstjenestene: en systematisk oversikt. Oslo: Folkehelseinstituttet; 2017.

7.       Stanyon MR, Goldberg SE, Astle A, Griffiths A, Gordon AL. The competencies of registered nurses working in care homes: a modified Delphi study. Age Ageing. 2017;46(4):582–8. DOI: 10.1093/ageing/afw2244

8.       Preston RM, Flynn DJ. Observations in acute care: evidence-based approach to patient safety. Br J Nurs. 2010;19(7):442–7. DOI: 10.12968/bjon.2010.19.7.47446

9.       Bing-Jonsson PC, Hofoss D, Kirkevold M, Bjørk IT, Foss C. Sufficient competence in community elderly care? Results from a competence measurement of nursing staff. BMC Nurs. 2016 Jan 14;15(1):5. DOI: 10.1186/s12912-016-0124-z

10.     Hogan H, Healey F, Neale G, Thomson R, Vincent C, Black N. Preventable deaths due to problems in care in English acute hospitals: a retrospective case record review study. London: BMJ Publishing Group Ltd; 2012.

11.     Helsedirektoratet. Kommunale helse- og omsorgstjenester 2019. Statistikk fra Kommunalt pasient- og brukerregister (IPLOS). Oslo: Helsedirektoratet; 2019.

12.     Royal College of Physicians. National Early Warning Score (NEWS) 2. Standardising the assessment of acute-illness severity in the NHS. London: Royal College of Physicians; 2017.

13.     Le Lagadec MD, Dwyer T. Scoping review: the use of early warning systems for the identification of in-hospital patients at risk of deterioration. Australian Critical Care. 2017;30(4):211–8. DOI: 10.1016/j.aucc.2016.10.003

14.     Downey CL, Tahir W, Randell R, Brown JM, Jayne DG. Strengths and limitations of early warning scores: a systematic review and narrative synthesis. Int J Nurs Stud. 2017;76:106–19. DOI: 10.1016/j.ijnurstu.2017.09.003

15.     Helsedirektoratet. Tidlig oppdagelse og rask respons ved forverret somatisk tilstand. Oslo: Helsedirektoratet; 2020. Tilgjengelig fra: https://www.helsedirektoratet.no/faglige-rad/tidlig-oppdagelse-og-rask-respons-ved-forverret-somatisk-tilstand#referere (nedlastet 01.06.2021).

16.     National Institute for Health and Care Excellence (NICE). Sepsis: recognition, diagnosis and early management. NICE guideline [NG51]. London: NICE; 2016 [oppdatert 13.09.2017]. Tilgjengelig fra: https://www.nice.org.uk/guidance/NG51 (nedlastet 24.04.2021).

17.     Williams TA, Tohira H, Finn J, Perkins GD, Ho KM. The ability of early warning scores (EWS) to detect critical illness in the prehospital setting: a systematic review. Resuscitation. 2016;102:35–43. DOI: 10.1016/j.resuscitation.2016.02.011

18.     Patel R, Nugawela MD, Edwards HB, Richards A, Le Roux H, Pullyblank A, et al. Can early warning scores identify deteriorating patients in pre-hospital settings? A systematic review. Resuscitation. 2018;132:101–11. DOI: 10.1016/j.resuscitation.2018.08.028

19.     Steinseide E, Graverholt B, Espehaug B, Ciliska D. The use of early warning scores (EWS) in older people in nonhospitalized settings. Protocol for a scoping review. Charlottesville: Center for Open Science; 2020. Tilgjengelig fra: https://osf.io/5rg78/ (nedlastet 17.08.2020).

20.     Peters MDJ, Godfrey C, McInerney P, Munn Z, Tricco AC, Khalil, H. Chapter 11: Scoping Reviews [oppdatert 02.07.2020; sitert 10.02.2021]. I: Aromataris E, Munn Z, red. JBI Manual for Evidence Synthesis. Tilgjengelig fra: https://jbi-global-wiki.refined.site/space/MANUAL/3283910770/Chapter+11%3A+Scoping+reviews (nedlastet 10.02.2021).

21.     Arksey H, O'Malley L. Scoping studies: towards a methodological framework. International Journal of Social Research Methodology. 2005;8(1):19–32. DOI: 10.1080/1364557032000119616

22.     Graverholt B. Tailoring an intervention to the educational needs of healthcare professionals in nursing homes: does it have an impact on the use of an early warning score? Bergen: ISRCTN registry; 2020. Tilgjengelig fra: https://www.isrctn.com/ISRCTN12437773 (nedlastet 03.02.2022).

23.     Steinsheim G, Malmedal W. Tidlig oppdagelse av forverret tilstand. Tidsskrift for omsorgsforskning. 2020;6(02):10–22. DOI: 10.18261/issn.2387-5984-2020-02-02

24.     Mitsunaga T, Hasegawa I, Uzura M, Okuno K, Otani K, Ohtaki Y, et al. Comparison of the National Early Warning Score (NEWS) and the Modified Early Warning Score (MEWS) for predicting admission and in-hospital mortality in elderly patients in the pre-hospital setting and in the emergency department. Peerj. 2019;7:e6947. DOI: 10.7717/peerj.6947

25.     Stow D, Barker R, Matthews F, Hanratty B. National Early Warning Scores and covid-19 deaths in care homes: an ecological time series study. Innovation in Aging. 2020;4(Suppl 1):962. DOI: 10.1136/bmjopen-2020-045579

26.     Barker RO, Stocker R, Russell S, Roberts A, Kingston A, Adamson J, et al. Distribution of the National Early Warning Score (NEWS) in care home residents. Age Ageing. 2019;49(1):141–5. DOI: 10.1093/ageing/afz130

27.     Camm CF, Hayward G, Elias TCN, Bowen JST, Hassanzadeh R, Fanshawe T, et al. Sepsis recognition tools in acute ambulatory care: associations with process of care and clinical outcomes in a service evaluation of an Emergency Multidisciplinary Unit in Oxfordshire. BMJ Open. 2018;8(4):e020497. DOI: 10.1136/bmjopen-2017-020497

28.     Hodgson P, Cook G, Thompson J, Abbott-Brailey H. Assessment and clinical decision making of the acutely ill older care home resident: implementation of NEWS in Gateshead care homes. Final report. Newcastle: Northumbria University; 2017.

29.     Ammitzboll O, Maarslet L. Early Warning Score in primary care in Denmark. Ugeskrift for laeger. 2014;176(41).

30.     Bayer O, Schwarzkopf D, Stumme C, Stacke A, Hartog CS, Hohenstein C, et al. An early warning scoring system to identify septic patients in the prehospital setting: the PRESEP score. Academic Emergency Medicine. 2015;22(7):868–71. DOI: 10.1111/acem.12707

31.     Jouffroy R, Saade A, Ellouze S, Carpentier A, Michaloux M, Carli P, et al. Prehospital triage of septic patients at the SAMU regulation: comparison of qSOFA, MRST, MEWS and PRESEP scores. Am J Emerg Med. 2018;36(5):820–4. DOI: 10.1016/j.ajem.2017.10.030

32.     Pullyblank A, Tavare A, Little H, Redfern E, le Roux H, Inada-Kim M, et al. Implementation of the national early warning score in patients with suspicion of sepsis: evaluation of a system-wide quality improvement project. British Journal of General Practice. 2020;70(695):E381–8. DOI: 10.3399/bjgp20X709349

33.     Lane DJ, Wunsch H, Saskin R, Cheskes S, Lin S, Morrison LJ, et al. Screening strategies to identify sepsis in the prehospital setting: a validation study. Cmaj. 2020;192(10):E230–9. DOI: 10.1503/cmaj.190966

34.     Usul E, Korkut S, Kayipmaz AE, Halici A, Kavalci C. The role of the quick sequential organ failure assessment score (qSOFA) and modified early warning score (MEWS) in the pre-hospitalization prediction of sepsis prognosis. Am J Emerg Med. 2021;41:158–62. DOI: 10.1016/j.ajem.2020.09.049

35.     Hargreaves DS, de Carvalho JLJ, Smith L, Picton G, Venn R, Hodgson LE. Persistently elevated early warning scores and lactate identifies patients at high risk of mortality in suspected sepsis. Eur J Emerg Med. 2020;27(2):125–31. DOI: 10.1097/MEJ.0000000000000630

36.     Russell S, Stocker R, Barker RO, Liddle J, Adamson J, Hanratty B. Implementation of the National Early Warning Score in UK care homes: a qualitative evaluation. The British Journal of General Practice. 2020 okt. 29;70(700);e793–e800. DOI: 10.3399/bjgp20X713069

37.     Scott LJ, Redmond NM, Garrett J, Whiting P, Northstone K, Pullyblank A. Distributions of the National Early Warning Score (NEWS) across a healthcare system following a large-scale roll-out. Emergency Medicine Journal. 2019;36(5):287–92. DOI: 10.1136/emermed-2018-208140

38.     Hernes SK, Baste V, Krokmyrdal KA, Todnem SL, Ruths S, Johansen IH. Associations between characteristics of the patients at municipal acute bed unit admission and further transfer to hospital: a prospective observational study. BMC Health Services Research. 2020;20(1):963. DOI: 10.1186/s12913-020-05823-0

39.     Jeppestøl K, Kirkevold M, Bragstad LK. Applying the Modified Early Warning Score (MEWS) to assess geriatric patients in home care settings: a qualitative study of nurses’ and general practitioners’ experiences. 2019 okt. DOI: 10.21203/rs.2.16666/v2

40.     Brangan E, Banks J, Brant H, Pullyblank A, Le Roux H, Redwood S. Using the National Early Warning Score (NEWS) outside acute hospital settings: a qualitative study of staff experiences in the West of England. BMJ Open. 2018;8(10):e022528. DOI: 10.1136/bmjopen-2018-022528

41.     Sletner A, Halvorsrud L. Opplæring i systematisk observasjon (ALERT) i kommunehelsetjenesten og betydningen for jobbtilfredshet. Sykepleien Forskning. 2020;15(80410):e-80410. DOI: 10.4220/Sykepleienf.2020.80410

42.     Challen K, Walter D. Physiological scoring: an aid to emergency medical services transport decisions? Prehospital and Disaster Medicine. 2010;25(4):320–3. DOI: 10.1017/s1049023x00008268

43.     Fullerton JN, Price CL, Silvey NE, Brace SJ, Perkins GD. Is the Modified Early Warning Score (MEWS) superior to clinician judgement in detecting critical illness in the pre-hospital environment? Resuscitation. 2012;83(5):557–62. DOI: 10.1016/j.resuscitation.2012.01.004

44.     Gray JT, Challen K, Oughton L. Does the pandemic medical early warning score system correlate with disposition decisions made at patient contact by emergency care practitioners? Emerg Med J. 2010 des.;27(12):943–7. DOI: 10.1136/emj.2009.072959

45.     Hoikka M, Lankimaki S, Silfvast T, Ala-Kokko TI. Medical priority dispatch codes-comparison with National Early Warning Score. Scand J Trauma Resusc Emerg Med. 2016;24(1):142. DOI: 10.1186/s13049-016-0336-y

46.     Hoikka M, Silfvast T, Ala-Kokko TI. Does the prehospital National Early Warning Score predict the short-term mortality of unselected emergency patients? Scand J Trauma Resusc Emerg Med. 2018;26(1):48. DOI: 10.1186/s13049-018-0514-1

47.     Kitahara O, Nishiyama K, Yamamoto B, Inoue S, Inokuchi S. The prehospital quick SOFA score is associated with in-hospital mortality in noninfected patients: a retrospective, cross-sectional study. PLoS ONE. 2018;13(8):e0202111. DOI: 10.1371/journal.pone.0202111

48.     Leung SC, Leung LP, Fan KL, Yip WL. Can prehospital Modified Early Warning Score identify non-trauma patients requiring life-saving intervention in the emergency department? Emergency Medicine Australasia. 2016;28(1):84–9. DOI: 10.1111/1742-6723.12501

49.     Magnusson C, Herlitz J, Axelsson C. Pre-hospital triage performance and emergency medical services nurse's field assessment in an unselected patient population attended to by the emergency medical services: a prospective observational study. Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine. 2020;28(1):81. DOI: 10.1186/s13049-020-00766-1

50.     Martín-Rodrígues F, López-Izqierdo R, Vegas CDP, Delgado-Benito JF, Perez CDP, Rodriguez VC, et al. A multicenter observational prospective cohort study of association of the prehospital national early warning score 2 and hospital triage with early mortality. Emerg Med Int. 2019 jul. 1;5147808. DOI: 10.1155/2019/5147808

51.     Martín-Rodríguez F, López-Izquierdo R, Vegas CDP, Sanchez-Soberon I, Delgado-Benito JF, Martin-Conty JL, et al. Can the prehospital National Early Warning Score 2 identify patients at risk of in-hospital early mortality? A prospective, multicenter cohort study. Heart and Lung. 2020;49(5):585–91. DOI: 10.1016/j.hrtlng.2020.02.047

52.     Martín-Rodríguez F, López-Izquierdo R, Vegas CDP, Delgado-Benito JF, Ibanez PDB, Mangas IM, et al. Predictive value of the prehospital NEWS2-L – National Early Warning Score 2 Lactate – for detecting early death after an emergency. Emergencias. 2019 jun.;31(3):173–9.

53.     Martín-Rodríguez F, Vegas CDP, Mohedano-Moriano A, Polonio-Lopez B, Miquel CM, Vinuela A, et al. Role of biomarkers in the prediction of serious adverse events after syncope in prehospital assessment: a multi-center observational study. J Clin Med. 2020;9(3):651. DOI: 10.3390/jcm9030651

54.     Martín-Rodríguez F, Lopez-Izquierdo R, Benito JFD, Sanz-Garcia A, Vegas CP, Villamor MAC, et al. Prehospital point-of-care lactate increases the prognostic accuracy of national early warning score 2 for early risk stratification of mortality: results of a multicenter, observational study. J Clin Med. 2020;9(4):1156. DOI: 10.3390/jcm9041156

55.     Pirneskoski J, Kuisma M, Olkkola KT, Nurmi J. Prehospital National Early Warning Score predicts early mortality. Acta Anaesthesiol Scand. 2019;63(5):676–83. DOI: 10.1111/aas.13310

56.     Silcock DJ, Corfield AR, Gowens PA, Rooney KD. Validation of the National Early Warning Score in the prehospital setting. Resuscitation. 2015;89:31–5. DOI: 10.1016/j.resuscitation.2014.12.029

57.     Spangler D, Hermansson T, Smekal D, Blomberg H. A validation of machine learning-based risk scores in the prehospital setting. PLoS ONE. 2019;14(12):e0226518. DOI: 10.1371/journal.pone.0226518

58.     Vihonen H, Laaperi M, Kuisma M, Pirneskoski J, Nurmi J. Glucose as an additional parameter to National Early Warning Score (NEWS) in prehospital setting enhances identification of patients at risk of death: an observational cohort study. Emergency Medicine Journal. 2020;37(5):286–92. DOI: 10.1136/emermed-2018-208309

59.     Pirneskoski J, Laaperi M, Kuisma M, Olkkola KT, Nurmi J. Ability of prehospital NEWS to predict 1-day and 7-day mortality is reduced in the older adult patients. Emergency Medicine Journal. 2021;38(12):913–8. DOI: 10.1136/emermed-2019-209400

60.     Martin-Rodriguez F, Sanz-Garcia A, Medina-Lozano E, Villamor MAC, Rodriguez VC, Vegas CDP, et al. The value of prehospital early warning scores to predict in – hospital clinical deterioration: a multicenter, observational base – ambulance study. Prehosp Emerg Care. 2020:25(5):597–606. DOI: 10.1080/10903127.2020.1813224

61.     Ivic R, Kurland L, Vicente V, Castren M, Bohm K. Serious conditions among patients with nonspecific chief complaints in the pre-hospital setting. A retrospective cohort study. BMJ Open. 2019;9(Suppl 2):A2.2-A2. DOI: 10.1136/bmjopen-2019-EMS.5

62.     Dillon K, Hook C, Coupland Z, Avery P, Taylor H, Lockyer A. Pre-hospital lowest recorded oxygen saturation independently predicts death in patients with COVID-19. British Paramedic Journal. 2020;5(3):59–65. DOI: 10.29045/14784726.2020.09.5.3.59

63.     Ebrahimian A, Masoumi G, Jamshidi-Orak R, Seyedin H. Development and psychometric evaluation of the pre-hospital medical emergencies early warning scale. Indian Journal of Critical Care Medicine. 2017;21(4):205–12. DOI: 10.4103/ijccm.IJCCM_49_17

64.     Essam N, Windle K, Mullineaux D, Knowles S, Gray J, Siriwardena AN. Modified Early Warning Scores (MEWS) to support ambulance clinicians’ decisions to transport or treat at home. Lincoln: University of Lincoln; 2014. Tilgjengelig fra: http://eprints.lincoln.ac.uk/id/eprint/13448/ (nedlastet 03.02.2022).

65.     Martin-Rodriguez F, Castro-Villamor MA, Vegas CDP, Martin-Conty JL, Mayo-Iscar A, Benito JFD, et al. Analysis of the early warning score to detect critical or high-risk patients in the prehospital setting. Internal & Emergency Medicine. 2019;14(4):581–9. DOI: 10.1007/s11739-019-02026-2

66.     Scott LJ, Redmond NM, Tavaré A, Little H, Srivastava S, Pullyblank A. Association between National Early Warning Scores in primary care and clinical outcomes: an observational study in UK primary and secondary care. British Journal of General Practice. 2020;70(695):e374–e80. DOI: 10.3399/bjgp20X709337

67.     McClelland G, Haworth D. A qualitative investigation into paramedics' thoughts about the introduction of the National Early Warning Score. British Paramedic Journal. 2016;1(1):9–14. DOI: 10.1136/emermed-2016-206139.10

68.     Alam N, Hobbelink EL, van Tienhoven A-J, van de Ven PM, Jansma EP, Nanayakkara PW. The impact of the use of the Early Warning Score (EWS) on patient outcomes: a systematic review. Resuscitation. 2014;85(5):587–94. DOI: 10.1016/j.resuscitation.2014.01.013

69.     McGaughey J, O'Halloran P, Porter S, Blackwood B. Early warning systems and rapid response to the deteriorating patient in hospital: a systematic realist review. J Adv Nurs. 2017;73(12):2877-91. DOI: 10.1111/jan.13398

70.     Polit DF, Beck CT. Nursing Research: generating and assessing evidence for nursing practice. 10. utg. Philadelphia: Wolters Kluwer; 2017.

71.     Grant S, Crimmons K. Limitations of track and trigger systems and the National Early Warning Score. Part 2: sensitivity versus specificity. Br J Nurs. 2018;27(12):705–10. DOI: 10.12968/bjon.2018.27.11.624

72.     Grol R. Improving patient care: the implementation of change in health care. 2. utg. Chichester: Wiley-Blackwell BMJ Books; 2013.

73.     Graverholt B. IMPAKT – Implementation and action for knowledge translation. Oslo: Unit; 2016 [oppdatert 07.12.2021]. Tilgjengelig fra: https://app.cristin.no/projects/show.jsf?id=550905 (nedlastet 02.05.2021).

Henvisninger i teksten til figurene ble lagt til.

En eldre mann holder en stokk
BEHOV FOR MER FORSKNING: Alvorlig sykdom kan utvikle seg raskt hos eldre, også blant dem som ikke er innlagt på sykehus. EWS-verktøy (Early Warning Score) er nyttig når helsepersonell skal vurdere pasienters tilstand. Illustrasjonsfoto: Aleksandr Davydov / Mostphotos

Skriv ny kommentar

Kommenter artikkel
English

Mild kognitiv svikt og fysisk funksjonsnivå blant hjemmeboende eldre

Et eldre par med spaserstokk går tur
FYSISK AKTIVITETSNIVÅ: Det var ingen kjønnsforskjeller i ganghastighet for dem som var yngre enn 80 år. Mennene hadde likevel flere skritt enn kvinnene på den mest aktive dagen i måleperioden. Illustrasjonsfoto: Mostphotos

De fleste hjemmeboende eldre hadde høyt funksjonsnivå. Men personer med mild kognitiv svikt hadde betraktelig dårligere gripestyrke, lavere ganghastighet og færre antall skritt.

Mellom normal aldring og patologi finner man tilstanden mild kognitiv svikt (MKS). MKS innebærer svikt i kognitiv funksjon, men ikke større enn at personen er selvstendig når det gjelder aktiviteter i dagliglivet (1). Det anslås at 10–20 prosent i alderen 65 år eller eldre har MKS, og de fleste bor hjemme (1).

Ifølge ferske tall fra Helseundersøkelsen i Trøndelag har 35,5 prosent av dem som er 70 år og eldre, MKS (2). Personer med MKS har økt risiko for å utvikle demens sammenliknet med kognitivt friske, og hvert år utvikler omtrent 10 prosent av personer med MKS demens (3).

Sammenhengen mellom MKS og demensutvikling er likevel uklar, og det er i dag mye forskning på dette området. Nyere kunnskapsoversikter gir samtidig støtte til at gripestyrke (4), ganghastighet (5) og fysisk aktivitet (6) er assosiert med kognitiv funksjon hos middelaldrende og eldre.

Fysisk aktivitetsnivå er også foreslått som en av de viktigste modifiserbare risikofaktorene for funksjonssvikt og demens (7). En studie som undersøkte endring i kognitiv funksjon over en tidsperiode på 14 år blant personer som var 65 år eller eldre ved studiestart, fant en tydelig sammenheng mellom samtidig nedgang i kognitiv og fysisk funksjon (8).

Kognitiv funksjon er avgjørende for å gjennomføre aktiviteter i dagliglivet, og man antar at ved å gjennomføre ulike aktiviteter som utfordrer bevegelsesapparatet, kan man både vedlikeholde og øke det kognitive funksjonsnivået.

Vi vet samtidig lite om forekomsten av MKS og fysisk funksjonsnivå hos hjemmeboende eldre i Norge og i hvilken grad det er forskjeller i funksjonsnivået mellom de som har og de som ikke har MKS. Et viktig mål i den norske helsepolitikken er at eldre skal ha mulighet til å være mest mulig selvhjulpne, og klare seg selv i størst mulig grad (9).

Behov for kunnskap om funksjonsnivå blant eldre i den generelle befolkningen ble trukket frem i samhandlingsreformen fra 2009 (10), og allerede den gang poengterte myndighetene at «[t]jenestene preges av for liten innsats for å begrense og forebygge sykdom» (10, s. 13).

Ifølge tall fra Statistisk sentralbyrå vil andelen av befolkningen som er 80 år eller eldre, mer enn tredobles innen 2060 (til 720 000) (11), og i 2050 vil det være omtrent tre ganger så mange personer med demens som det er i dag (12).

Å ha valid og oppdatert kunnskap om helse og funksjonsnivå blant hjemmeboende eldre er avgjørende for tidlig innsats og kommunal planlegging og innovasjon i utdannings-, pleie- og omsorgssektoren (9, 10).

Hensikten med studien

Målene med denne tverrsnittsstudien er å beskrive forekomsten av MKS samt fysisk funksjonsnivå hos hjemmeboende eldre. I tillegg sammenlikner vi fysisk funksjonsnivå og fysisk aktivitetsnivå hos eldre hjemmeboende med og uten MKS.

Metode

Studiepopulasjon

I løpet av høsten 2018 og våren 2019 inviterte vi alle fastboende innbyggere i en bydel i Trondheim, totalt 5087 personer i alderen 70 år, til å delta i studien. Deltakere som av ulike årsaker ikke kunne møte på feltstasjonen, fikk tilbud om å bli oppsøkt i sin egen bolig eller i en heldøgnsinstitusjon.

Vi samlet inn data fra spørreskjemaer og ulike kliniske tester etter samme protokoll som understudien i den fjerde Helseundersøkelsen i Trøndelag (HUNT4 70+), som ble gjennomført i 2017–2019.

En del av hensikten med HUNT4 Trondheim 70+ var å kartlegge helsen hos et representativt utvalg i en norsk storby. Helsepersonell samt sykepleierstudenter på det andre studieåret ved NTNU Trondheim med sertifisert opplæring utførte datainnsamlingen. Av de 5087 inviterte valgte 1749 å delta (34 prosent av de inviterte).

Utvalget for denne studien

Av de 1749 som deltok i HUNT4 Trondheim 70+, svarte 1333 at de bodde i sin egen leilighet eller bolig, og vi ekskluderte 279 som ikke hadde svart på dette spørsmålet. Deretter ekskluderte vi deltakere som manglet komplette svar på instrumentene som ble benyttet til kartleggingen av kognitiv funksjon og fysisk form (n = 68).

Det endelige utvalget for studien besto dermed av 1265 deltakere. For noen av enkeltvariablene var det noen som manglet svar. Antallet responser på hvert av spørsmålene vi benyttet, går frem av tabellene.

Demografiske variabler

Alder er beskrevet som antallet år. Vi omgjorde utdanning til en dikotom variabel med enten høy eller lav utdanning. Deltakerne i kategorien lav utdanning hadde fullført grunnskole, ett–to år på videregående skole, tre år på videregående skole eller tatt fagbrev eller svennebrev.

Deltakerne i kategorien høy utdanning svarte at de hadde gjennomført mindre eller mer enn fire år med høyskole eller universitet. Vi omgjorde bostatus til en dikotom variabel: «å bo alene eller å bo sammen med noen».

I tillegg målte vi langvarig sykdom med følgende spørsmål fra spørreskjemaet: «Har du noen langvarig sykdom (minst 1 år), skade eller lidelse av fysisk eller psykisk art som nedsetter dine funksjoner i ditt daglige liv?». Vi benyttet det som en dikotom variabel med svaralternativene «ja» og «nei».

Vi kartla hvorvidt deltakeren hadde mottatt hjemmesykepleie eller vært innlagt på sykehjem det siste året, med følgende spørsmål: 1: «Har du hatt hjemmesykepleie i de siste 12 måneder?» og 2: «Har du vært innlagt på sykeheim de siste 12 måneder?». Begge spørsmål var dikotome med svarkategoriene «ja» eller «nei».

Kartlegging av fysisk funksjon

For å måle fysisk funksjon benyttet vi instrumentet Short Physical Performance Battery (SPPB) (13). SPPB er en validert test for screening av fysisk funksjon hos eldre. Den er oversatt til norsk og består av en balansetest, en reise-og-sette-seg-test og en fire meters gangtest.

Hver av deltestene gjennomføres på tid, som videre omgjøres til poeng (0–4), og som til sammen gir en totalskår på mellom 0 og 12 poeng. Skår på 9 eller lavere er assosiert med funksjonssvikt, sårbarhet, behov for sykehjemsplass og dødelighet (13).

Balansetesten er hierarkisk og deles opp i tre deler: samlede bein, semitandem- og tandemposisjon. Ganghastighet vurderes med en fire meters gangtest i normalt tempo, hvor den beste av to målinger er gjeldende. Beinstyrke vurderes til sist av en stoltest, hvor testpersonen blir bedt om å reise og sette seg fem ganger uten armbruk. Testen er enkel, krever lite utstyr og tar fem–sju minutter å gjennomføre (14).

SPPB total er fremstilt både som en kontinuerlig variabel og som fire SPPB-kategorier i tråd med Guralnik og medarbeideres (13) inndeling i originalartikkelen (0–3, 4–6, 7–9 og 10–12).

For å kunne sammenligne resultatene våre med funn fra Tromsø-studien (14) delte vi utvalget inn i aldersgrupper (70–74 år, 75–79 år, 80 år og eldre). Vi målte gripestyrke i kilo med Jamar dynamometer med tre forsøk på hver hånd. Den beste målingen benyttet vi i analysene.

Objektivt målt fysisk aktivitet

For å måle fysisk aktivitet utstyrte vi deltakerne med to akselerometre, et på korsryggen og et på låret, som de skulle ha på seg kontinuerlig i sju døgn. Analysemetoden for denne studien bygger på data fra ryggsensorene. Dag er definert fra klokken seks om morgenen og frem til midnatt. Skritt registreres kun hvis det tas minimum fire skritt sammenhengende.

Akselerometeret vi brukte, heter Axivity AX3 og har vist seg å måle aktivitet med høy sensitivitet, spesifisitet og nøyaktighet (15). I resultatdelen presenterer vi antallet skritt basert på den dagen det er registrert flest skritt.

Kartlegging av kognitiv funksjon og MKS

Vi målte kognitiv funksjon med The Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) (16). Testen, som er oversatt til norsk (17), er laget for å måle milde former av MKS. Den måler kognitiv kapasitet på en rekke områder: hukommelse, orienteringsevne, språk, forståelse og visuokonstruksjon. Man kan oppnå en totalskår på inntil 30 poeng, der høyere skår indikerer bedre kognitiv funksjon. Testen tar omtrent 10–15 minutter å gjennomføre.

Det er ingen konsensus i litteraturen når det gjelder hvilken skår man skal sette som grense for MKS. I denne studien valgte vi å benytte samme aldersspesifikke grenseverdier som er brukt i veilederen til HUNT4 Trondheim 70+.

For deltakere i aldersgruppen 70–79 år er grenseverdien < 22 poeng, i gruppen 80–89 år er grenseverdien < 21 og blant dem 90 år er grenseverdien < 20. Disse aldersspesifikke grensene inngår i den dikotome variabelen MKS («ja» eller «nei»).

Statistiske analyser

Utvalget er presentert etter kjønn i tabell 1 og med univariate analyser i tabell 2, der vi har sammenliknet hjemmeboende deltakere med og uten MKS (presentert etter kjønn). Vi presenterer kategoriske variabler i antall og prosent, og kontinuerlige variabler presenterer vi med gjennomsnitt og standardavvik.

Forskjeller mellom kategoriske variabler testet vi med en kjikvadrattest, mens vi testet forskjeller mellom kontinuerlige variabler med t-test for uavhengige utvalg. Ved forventet verdi på 5 eller mindre i en av rutene i krysstabellen benyttet vi Fishers eksakte test.

I tilfeller der spredningen var for ulik mellom gruppene, benyttet vi Welch-test istedenfor t-test (18). Vi valgte et signifikansnivå på 0,05 for de statistiske testene av forskjeller (tabell 2). Analysene utførte vi i statistikkprogrammet IBM SPSS 26.0.

Etiske overveielser

Alle deltakere har gitt informert samtykke til at data fra forskningsprosjektet HUNT4 Trondheim 70+ blir brukt i forskning. Denne studien er godkjent av Regionale komiteer for medisinsk og helsefaglig forskning (85430/REK-Midt). Håndtering og lagring av data er i tråd med personvernforordningen (GDPR) og NTNUs gjeldende regelverk for å lagre og bruke helsedata.

Resultater

Av de 1265 deltakerne med fullstendige data fra både MoCA-test og SPPB var 692 kvinner (54,7 prosent) og 573 menn (45,3 prosent). Demografiske variabler for utvalget er presentert i tabell 1.

Tabell 1. Beskrivende statistikk for hjemmeboende kvinner og menn som deltok i HUNT4 Trondheim 70+

Mens 47 prosent av kvinnene oppga at de bodde alene, oppga kun 19 prosent av mennene det samme. Det var også flere kvinner med kun grunnskole eller videregående skole (57,4 prosent) sammenliknet med menn (37,9 prosent).

Omtrent en tredjedel av både kvinner og menn oppga at de hadde hatt langvarig fysisk eller psykisk sykdom det siste året som hadde bidratt til nedsatt funksjonsnivå. Gjennomsnitt i totalskår på SPPB var høyere for menn enn kvinner (p = 0,005) (tabell 1) med størst spredning blant kvinnene. Dette fremgår i figur 1, der vi ser at det er flere kvinner enn menn som har SPPB-skår som er lavere enn 10.

Figur 1. SPPB-skåre (%) etter fem års aldersintervall

Blant dem som var 80 år eller eldre, hadde 60,8 prosent av mennene og 55,2 prosent av kvinnene høyt funksjonsnivå. Det var ingen forskjell i ganghastighet mellom kvinner og menn (p = 0,375), men menn hadde flere skritt på den mest aktive dagen i måleperioden (p = 0,008) og bedre gripestyrke enn kvinnene (p = 0,000). Sammenlikning mellom gruppene med og uten MKS er presentert separat for kvinner og menn i tabell 2.

Tabell 2. Forskjeller i demografiske variabler, fysisk funksjon og fysisk aktivitet blant hjemmeboende kvinner og menn med og uten MKS som deltok i utvalget

Det var en statistisk signifikant forskjell for de aller fleste variablene i sammenlikningen mellom de med og uten MKS, både for kvinner og menn. For variabelen langvarig sykdom var det ingen forskjell mellom gruppene verken blant kvinner eller menn. SPPB-skår etter aldersgrupper og MKS-status er vist for kvinner i tabell 3.

Tabell 3.  SPPB-skår etter aldersgruppe og MKS-status for hjemmeboende kvinner (n = 692) og menn (n = 573) som deltok i utvalget (2018–19)

Det var langt færre med MKS som hadde høy SPPB-skår (10–12) sammenliknet med de uten MKS – både blant kvinner og menn.

Diskusjon

Målet med denne studien var å 1) beskrive forekomst av MKS og fysisk funksjon hos hjemmeboende eldre og 2) sammenlikne fysisk funksjonsnivå og fysisk aktivitetsnivå hos hjemmeboende eldre med og uten MKS.

Forekomst av MKS og fysisk funksjonsnivå

Forekomsten av MKS var størst blant menn

Forekomsten av MKS basert på aldersjustert MoCA-skår var 17,8 prosent blant kvinnene og 21,3 prosent blant mennene, totalt 19,4 prosent. Disse funnene sammenfaller med konklusjonen i en oversiktsartikkel fra 2014, der 10–20 prosent av dem som var 65 år eller eldre, oppfylte kriteriene for MKS (1).

Andelen med MKS i vårt utvalg var likevel langt lavere sammenliknet med funn fra HUNT4 70+, der forekomsten av MKS var 33,0 prosent blant kvinner og 38,1 prosent blant menn (2). Plausible forklaringer på dette er at gjennomsnittsalderen for deltakerne i utvalget vårt var lavere, og at utdanningsnivået var høyere.

At forekomsten av MKS var størst blant menn, sammenfaller med funn fra flere andre studier.

At forekomsten av MKS var størst blant menn, sammenfaller med funn fra flere andre studier (2, 19, 20). I en svensk studie av 748 eldre fra den generelle befolkningen fant Borland og medarbeidere (20) at høy alder, kjønn (menn) og lavt utdanningsnivå predikerte MKS målt ved MoCA.

En forholdsvis ny metaanalyse som inkluderte 56 studier, konkluderte derimot med at det ikke var kjønnsforskjeller i prevalens eller insidens av amnestisk MKS, men at prevalensen av ikke-amnestisk MKS var høyere blant kvinner enn menn (21).

Da vi målte global MKS i studien vår og ikke skilte på om deltakerne hadde svikt i hukommelsen (amnestisk type) eller kun svikt på andre områder for kognisjon (ikke-amnestisk), er det ikke mulig å fastslå kjønnsforskjeller i MKS etter type kognitiv utfordring.

Det var ingen kjønnsforskjell i ganghastighet

Våre funn med lavere funksjonsnivå blant kvinner enn menn samsvarer med funn fra Tromsøstudien (14). Den aldersrelaterte nedgangen i fysisk funksjon startet også tidligere hos kvinner enn hos menn.

Bergland og Strand konkluderer med at SPPB gir betydelige gulv- og takeffekter. Det vil si at mer enn 20 prosent av utvalget ligger i dårligste eller beste kategori (22), og at SPPB-totalskår, tid brukt på stoltesten eller ganghastigheten gir et bedre bilde av fysisk funksjon hos hjemmeboende eldre.

Til tross for at nærmere 76 prosent av utvalget vårt lå i beste SPPB-kategori (10–12), fant vi ingen kjønnsforskjell i ganghastighet i hele utvalget eller innenfor de ulike aldersgruppene. Dette samsvarer med funnene for deltakere på 80 år og eldre i Tromsøstudien, mens menn i aldersgruppen 70–79 år gikk signifikant raskere enn kvinnene på samme alder (14).

Mennene hadde likevel flere skritt enn kvinnene på den mest aktive dagen i måleperioden.

At det ikke forelå kjønnsforskjeller i selvrapportert langvarig kronisk sykdom i utvalget vårt, kan ha bidratt til at vi ikke fant kjønnsforskjeller i ganghastighet for dem som var yngre enn 80 år. Mennene hadde likevel flere skritt enn kvinnene på den mest aktive dagen i måleperioden.

En oversiktsartikkel anslår at friske eldre som følger anbefalingene om en halvtime fysisk aktivitet per dag, i gjennomsnitt vil avlegge 8000–10 000 skritt daglig (23). I hele utvalget var antallet skritt på den mest aktive dagen nærmere 12 000 blant kvinnene mot nærmere 13 000 blant menn.

Ettersom antallet skritt på den mest aktive dagen ikke kan sammenliknes med studier som oppgir gjennomsnittsverdier for skritt i løpet av hele måleperioden, kan vi ikke si noe om hvorvidt deltakerne i vår studie møtte anbefalingene for ukentlig fysisk aktivitet.

Antall skritt er assosiert med kognitiv funksjon

Både kvinner og menn med MKS hadde statistisk signifikant lavere SPPB-skårer enn de uten MKS. Blant kvinner med MKS var det i tillegg langt flere med lavere SPPB-skår (0–6) enn for menn med MKS. Dette mønsteret holdt seg i stratifiserte analyser etter aldersgruppe og MKS-status.

Ganghastighet, gripestyrke og antallet skritt var også betydelig lavere hos dem som hadde MKS, sammenliknet med dem uten.

Ganghastighet, gripestyrke og antallet skritt var også betydelig lavere hos dem som hadde MKS, sammenliknet med dem uten. Disse funnene samsvarer med en metaanalyse av 26 tverrsnittsstudier som fant støtte for at det var en negativ sammenheng mellom ulike mobilitetsmål og kognitiv funksjon (24).

Nyere forskning gir i tillegg støtte til at antallet skritt per dag er assosiert med kognitiv funksjon, der personer i en tidlig fase med MKS går langt flere skritt per dag sammenliknet med personer med uttalt MKS (25).

Også studier som har fulgt deltakere over tid, finner sammenheng mellom SPPB og reduksjon i aktiviteter i dagliglivet (ADL) i tillegg til økt behov for sykehjemsplass og tidlig død (13).

Svak gripestyrke er en markør for kognitiv status

I en oversiktsartikkel fra 2017 konkluderte forfatterne med at gripestyrke kan brukes til å observere endringer i kognitiv funksjon, og at redusert gripestyrke over tid kan predikere kognitiv svikt hos eldre (26). Det kan skyldes at gripestyrke er korrelert med muskelstyrke (27). Redusert fysisk funksjon og muskelstyrke viser i tillegg sammenheng med antallet liggedøgn i sykehus og sykehusrelatert død (28).

Det er likevel interessant at vi ikke fant forskjell mellom de som hadde MKS, og de som ikke hadde MKS, i andelen som oppgav at de hadde langvarig fysisk eller psykisk sykdom som nedsatte funksjoner i det daglige livet.

Det er sammenheng mellom fysisk og kognitiv funksjon uavhengig av sykdomsstatus.

Dette gjaldt både kvinner eller menn. I en norsk tverrsnittsstudie der 98 eldre pasienter med nylig diagnostisert MKS ble sammenliknet med 115 eldre pasienter uten kognitiv svikt, fant forskerne at pasientene med MKS kom statistisk signifikant dårligere ut på tre av seks fysiske tester – fysisk form, sitte-til-stå-test og seksmeters gangtest – til tross for justering for demografiske faktorer som alder, utdanningsnivå og sykdomsforekomst (29).

Det føyer seg til funn fra den internasjonale forskningen som gir støtte til at det er sammenheng mellom fysisk og kognitiv funksjon uavhengig av sykdomsstatus. Det er likevel viktig å være klar over at kognisjon og fysisk funksjonsnivå ikke bare påvirkes av normale aldringsprosesser.

Mange ulike faktorer kan påvirke testresultatene: ernæringsstatus, interaksjoner eller bivirkninger av legemidler, infeksjoner, stoffskifteforstyrrelser, anemi, mental helse og søvnproblemer. Disse faktorene må vurderes hos den enkelte.

Styrker og svakheter ved studien

Styrkene ved denne studien er at vi har brukt validerte instrumenter og objektive mål på fysisk og kognitiv funksjon i en relativt stor gruppe hjemmeboende mennesker med alder 70 år.

Svakheter ved studien er den forholdsvis lave deltakelsesprosenten og at vi på nåværende tidspunkt kun har robuste maksimalverdier for antallet skritt. Det er ikke egnet til å sammenlikne med den internasjonale litteraturen, der antallet skritt i måleperioden som oftest oppgis med gjennomsnitt og spredning for hele måleperioden.

En annen generell svakhet er at det ikke foreligger konsensus i litteraturen om hvilken grense på MoCA som skal brukes for å definere MKS. Vi hadde ikke tilgang til opplysninger om hvem som ble invitert og ikke deltok i HUNT4 Trondheim 70+, men ettersom deltakelsesprosenten var forholdsvis lav, antar vi at det er de yngste, de friskeste og de med høyest utdanningsnivå som deltok (30).

Andelen som oppga å ha utdanning på høyskole- eller universitetsnivå, var også høyere i vårt utvalg (50,3 prosent) sammenliknet med deltakerne i HUNT4 70+ (32,3 prosent). Funnene fra denne studien lar seg dermed ikke generalisere til alle norske hjemmeboende personer som er 70 år eller eldre.

Konklusjon

Kartleggingen vår viste at forekomsten av MKS i dette utvalget var lavere enn i HUNT4 70+, men på linje med tall fra flere internasjonale studier.

Majoriteten av hjemmeboende eldre som deltok i HUNT4 Trondheim 70+, hadde høyt funksjonsnivå, men fysisk funksjon, gripestyrke, gangtest og antallet skritt på den mest aktive dagen var betraktelig lavere hos de med MKS, både blant kvinner og menn. Det var også langt flere kvinner enn menn i alle alderskategorier med skårer som indikerte økt risiko for funksjonssvikt.

Bruk av validerte instrumenter i klinisk sykepleiepraksis som ikke er for omfattende og tidkrevende, kan være nyttig for å iverksette og evaluere forebyggende så vel som behandlende tiltak hos hjemmeboende eldre.

Vi vil takke Nasjonal kompetansetjeneste for aldring og helse, Trondheim kommune og Helseundersøkelsen i Trøndelag (HUNT) for tilgang på data til denne studien. HUNT er et samarbeidsprosjekt mellom HUNT forskningssenter (Fakultet for medisin og helsevitenskap, Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet – NTNU), Trøndelag fylkeskommune, Helse Midt-Norge og Folkehelseinstituttet. Vi vil også takke alle som deltok i HUNT4 Trondheim 70+, samt ansatte og studenter som bidro i datasamlingen.

​​​​​​​Hva studien tilfører av ny kunnskap
  • Forskning har vist at risikoen for å utvikle demens og fysisk funksjonssvikt kan oppdages mange år i forkant av en svikt som gir hjelpebehov, og at det finnes effektive forebyggende tiltak.
  • Vi viser at selv blant hjemmeboende eldre med et relativt høyt funksjonsnivå er det en høy andel som både har redusert skår på tester av fysisk funksjon, og er i risiko for å utvikle kognitiv svikt målt med enkle objektive tester.
  • Studien viser at det er et betydelig potensial for å identifisere eldre med økt risiko for funksjonsfall på et tidlig tidspunkt, og vi foreslår at enkle kartleggingsverktøy for fysisk og kognitiv funksjon bør være en del av verktøykassen for alle som jobber med eldres helse.

Referanser

1. Langa KM, Levine DA. The diagnosis and management of mild cognitive impairment: a clinical review. JAMA. 2014;312(23):2551–61. DOI: 10.1001/jama.2014.13806

2. Gjøra L, Strand BH, Bergh S, Borza T, Brækhus A, Engedal K, et al. Current and future prevalence estimates of mild cognitive impairment, dementia, and its subtypes in a population-based sample of people 70 years and older in Norway: the HUNT Study. J Alzheimers Dis. 2021;79(3):1213–26. DOI: 10.3233/jad-201275

3. Roberts RO, Knopman DS, Mielke MM, Cha RH, Pankratz VS, Christianson TJH, et al. Higher risk of progression to dementia in mild cognitive impairment cases who revert to normal. Neurology. 2014;82(4):317–25. DOI: 10.1212/wnl.0000000000000055

4. Carson RG. Get a grip: individual variations in grip strength are a marker of brain health. Neurobiol Aging. 2018;71:189–222. DOI: 10.1016/j.neurobiolaging.2018.07.023

5. Grande G, Triolo F, Nuara A, Welmer A-K, Fratiglioni L, Vetrano DL. Measuring gait speed to better identify prodromal dementia. Exp Gerontol. 2019;124:110625. DOI: 10.1016/j.exger.2019.05.014

6. Turner DT, Hu MX, Generaal E, Bos D, Ikram MK, Heshmatollah A, et al. Physical exercise interventions targeting cognitive functioning and the cognitive domains in nondementia samples: a systematic review of meta-analyses. J Geriatr Psychiatry Neurol. 2020;34(2):91–101. DOI: 10.1177/0891988720915523

7. Orgeta V, Mukadam N, Sommerlad A, Livingston G. The Lancet commission on dementia prevention, intervention, and care: a call for action. Ir J Psychol Med. 2019;36(2):85–8. DOI: 10.1017/ipm.2018.4

8. Chen T-Y, Chang H-Y. Developmental patterns of cognitive function and associated factors among the elderly in Taiwan. Sci Rep. 2016 sep;6(1):33486. DOI: 10.1038/srep33486

9. Meld. St. 15 (2017–2018). Leve hele livet. En kvalitetsreform for eldre. Oslo: Helse- og omsorgsdepartementet; 2017. Tilgjengelig fra: https://www.regjeringen.no/contentassets/196f99e63aa14f849c4e4b9b9906a3f8/no/pdfs/stm201720180015000dddpdfs.pdf (nedlastet 05.12.2020).

10. St.meld. nr. 47 (2017–2018). Samhandlingsreformen. Rett behandling – på rett sted – til rett tid. Oslo: Helse- og omsorgsdepartementet; 2017. Tilgjengelig fra: https://www.regjeringen.no/contentassets/d4f0e16ad32e4bbd8d8ab5c21445a5dc/no/pdfs/stm200820090047000dddpdfs.pdf (nedlastet 05.12.2020).

11. Gleditsch RF, Thomas MJ, Syse A. Nasjonale befolkningsframskrivinger 2020. Statistisk sentralbyrå; 2020. Tilgjengelig fra: https://www.ssb.no/befolkning/artikler-og-publikasjoner/_attachment/422992?_ts=172798fae98 (nedlastet 10.01.2020).

12. Ricci G. Social aspects of dementia prevention from a worldwide to national perspective: a review on the international situation and the example of Italy. Behav Neurol. 2019;8720904. DOI: 10.1155/2019/8720904

13. Guralnik JM, Simonsick EM, Ferrucci L, Glynn RJ, Berkman LF, Blazer DG, et al. A short physical performance battery assessing lower extremity function: association with self-reported disability and prediction of mortality and nursing home admission. J Gerontol. 1994;49(2):M85–94. DOI: 10.1093/geronj/49.2.m85

14. Bergland A, Strand BH. Norwegian reference values for the Short Physical Performance Battery (SPPB): the Tromsø Study. BMC Geriatr. 2019;19(1):216. DOI: 10.1186/s12877-019-1234-8

15. Kongsvold AM. Validation of the AX3 accelerometer for detection of common daily activties and postures. NTNU Open; 2016. Tilgjengelig fra: https://ntnuopen.ntnu.no/ntnu-xmlui/bitstream/handle/11250/2400440/Masteroppgave_Atle%20Melleby%20Kongsvold.pdf?sequence=1&isAllowed=y (nedlastet 21.05.2020).

16. Nasreddine ZS, Phillips NA, Bédirian V, Charbonneau S, Whitehead V, Collin I, et al. The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment. J Am Geriatr Soc. 2005 apr.;53(4):695–9. DOI: 10.1037/t27279-000

17. Ihle-Hansen H, Vigen T, Berge T, Einvik G, Aarsland D, Rønning OM, et al. Montreal Cognitive Assessment in a 63- to 65-year-old Norwegian cohort from the general population: data from the Akershus Cardiac Examination 1950 Study. Dement Geriatr Cogn Disord Extra. 2017;7(3):318–27. DOI: 10.1159/000480496

18. Skovlund E. Når bør man velge en ikke-parametrisk metode? Tidsskr Den Nor Legeforening; 2020:16. Tilgjengelig fra: https://tidsskriftet.no/2017/05/medisin-og-tall/nar-bor-man-velge-en-ikke-parametrisk-metode (nedlastet 22.09.2020).

19. Petersen RC, Roberts RO, Knopman DS, Geda YE, Cha RH, Pankratz VS, et al. Prevalence of mild cognitive impairment is higher in men. Neurology. 2010;75(10):889–97. DOI: 10.1212/wnl.0b013e3181f11d85

20. Borland E, Nägga K, Nilsson PM, Minthon L, Nilsson ED, Palmqvist S. The Montreal Cognitive Assessment: normative data from a large Swedish population-based cohort. J Alzheimers Dis. 2017;59(3):893–901. DOI: 10.3233/jad-170203

21. Au B, Dale-McGrath S, Tierney MC. Sex differences in the prevalence and incidence of mild cognitive impairment: a meta-analysis. Ageing Res Rev. 2017;35:176–99. DOI: 10.1016/j.arr.2016.09.005

22. Pripp AH. Når målingen går i taket. Tidsskr Den Nor Legeforening. 2019;4. DOI: 10.4045/tidsskr.18.0880 

23. Tudor-Locke C, Craig CL, Aoyagi Y, Bell RC, Croteau KA, De Bourdeaudhuij I, et al. How many steps/day are enough? For older adults and special populations. Int J Behav Nutr Phys Act. 2011;8:80. DOI: 10.1186/1479-5868-8-80

24. Demnitz N, Esser P, Dawes H, Valkanova V, Johansen-Berg H, Ebmeier KP, et al. A systematic review and meta-analysis of cross-sectional studies examining the relationship between mobility and cognition in healthy older adults. Gait Posture. 2016;50:164–74. DOI: 10.1016/j.gaitpost.2016.08.028

25. Chang Y-T. Physical activity and cognitive function in mild cognitive impairment. ASN Neuro. 2020;12:1–9. DOI: 10.1177/1759091419901182

26. Fritz NE, McCarthy CJ, Adamo DE. Handgrip strength as a means of monitoring progression of cognitive decline – a scoping review. Ageing Res Rev. 2017;35:112–23. DOI: 10.1016/j.arr.2017.01.004

27. Rantanen T, Guralnik JM, Foley D, Masaki K, Leveille S, Curb JD, et al. Midlife hand grip strength as a predictor of old age disability. JAMA. 1999;281(6):558–60. DOI: 10.1001/jama.281.6.558

28. Cunha AIL, Veronese N, de Melo Borges S, Ricci NA. Frailty as a predictor of adverse outcomes in hospitalized older adults: a systematic review and meta-analysis. Ageing Res Rev. 2019;56:100960. DOI: 10.1016/j.arr.2019.100960

29. Hesseberg K, Bergland A, Rydwik E, Brovold T. Physical fitness in older people recently diagnosed with cognitive impairment compared to older people recently discharged from hospital. Dement Geriatr Cogn Disord Extra. 2016;6(3):396–406. DOI: 10.1159/000447534

30. Langhammer A, Krokstad S, Romundstad P, Heggland J, Holmen J. The HUNT study: participation is associated with survival and depends on socioeconomic status, diseases and symptoms. BMC Med Res Methodol. 2012 sep.;12:143. DOI: 10.1186/1471-2288-12-143

OSLO 1972: Streik blir den ventede sykepleier-reaksjon på statsminister Trygve Brattclis tilbud til Sykepleieraksjonen 1972. Han vil ikke imøtekomme sykepleiernes krav om tre lønnsklassers opprykk, men vil bl. a. foreslå skattepolitiske tiltak. Her aksjonskomiteen f.v. Anne-Lise Bergenheim, Bjørg Wendelborg, Aud Vinje, Christine Thorstensen, Eva Heyerdahl og Anne-Marie Grøygaard, som holder uravsteming pr. telefon til landets sykehus. det er ventet at de ikke vil godta dette. Foto: Vidar Knai / NTB / Scanpi

Sykepleiens historiske arkiv

Sykepleien har dekket sykepleiernes hverdag helt siden 1912.

Finn ditt gullkorn blant 90 000 sider.