Evaluation of Psychometric Properties of HARIZMI Fall Risk Scale

Öz

Background: Valid and reliable risk assessment tools are needed to determine the risk factors that cause patient falls. Objectives: The aim of this research is to examine the psychometric properties of the HARIZMI Fall Risk Scale. Methods: The research is a case-control correlational psychometric study in a retrospective pattern. The sample of the study consists of 480 patients aged 16 and under who receive health care services in a university and an education and research hospital. The reliability of the scale was evaluated by calculating the Cronbach alpha coefficient and item total score correlation, and its validity by calculating the ROC curve, sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive values. Results: The Cronbach alpha coefficient of the scale was calculated as .35 and it was found that all the items in the scale had a statistically significant correlation with the total score. HARIZMI Fall Risk Scale’s sensitivity value was calculated as .43, specificity value .62, positive predictive value was .37 and negative predictive value was calculated as .68. As a result of the ROC analysis, the Under the Area of ROC Curve was calculated as .61 (p = .031, 95% Confidence Intervals = .51 - .69). Conclusion: Reliability and discrimination validity of HARIZMI Fall Risk Scale were found low. For future research, it is recommended that the scale is revised and applied in a larger sample.

Anahtar Kelimeler

• Pediatrics
• Patient Falls
• Fall Risk Factors
• HARIZMI
• Psychometric Properties

HARİZMİ Düşme Riski Ölçeği’nin Psikometrik Özelliklerinin İncelenmesi

Öz

Giriş: Hasta düşmelerine neden olan risk faktörlerinin belirlenebilmesi için geçerli ve güvenilir risk değerlendirme araçlarına ihtiyaç vardır. Amaç: Bu araştırma ile HARİZMİ Düşme Riski Ölçeği'nin psikometrik özelliklerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Araştırma retrospektif desende vaka-kontrol korelasyonel psikometrik bir çalışmadır. Araştırmanın örneklemini bir üniversite ve bir eğitim araştırma hastanesinde yatarak sağlık hizmeti alan 16 yaş ve altı 480 hasta oluşturmaktadır. Ölçeğin güvenirliği Cronbach alpha katsayısı ve madde toplam puan korelasyonu, geçerliği ise ROC eğrisi, duyarlılık, özgüllük, pozitif öngörü değeri ve negatif öngörü değerleri hesaplanarak değerlendirilmiştir. Bulgular: Ölçeğin Cronbach alpha katsayısı .35 olarak hesaplanmış ve ölçekte yer alan maddelerin hepsinin toplam puan ile istatistiksel olarak anlamlı bir korelasyona sahip olduğu saptanmıştır. HARİZMİ Düşme Riski Ölçeği’nin duyarlılık değeri .43, özgüllük değeri .62, pozitif öngörü değeri .37, negatif öngörü değeri ise .68 olarak hesaplanmıştır. ROC analizi sonucunda ROC Eğrisi Altında Kalan .61 bulunmuştur (p = .031; %95 Güven Aralığı = .51 - .69). Sonuç: Araştırma kapsamında HARİZMİ Düşme Riski Ölçeği’nin güvenirliğinin ve hastaları ayırım gücünün düşük olduğu saptanmıştır. Sonraki araştırmalarda ölçeğin revize edilerek daha geniş bir örneklemde uygulanması önerilir.

Anahtar Kelimeler

• Pediatri
• Hasta Düşmesi
• Düşme Risk Faktörü
• HARİZMİ
• Psikometrik Özellikler

Kaynakça

1. 1. Mitchell PH: Defining patient safety and quality care. In: Patient Safety and Quality an Evidence-basedHandbook for Nurses, edited by Hughes RG, Rockville (MD), Agency for Healthcare Research and Quality; 2008:1-6
2. 2. Demir D, Çevik Yöntem S, Yıldırım Sarı H, Bektaş M. Çocuk hastalar için düşme riski tanılama ölçeği’nin geliştirilmesi. Hemşirelikte Eğitim ve Araştırma Dergisi. 2013;10(3):34-41.
3. 3. DiGerolamo K, Davis KF. An Integrative Review of Pediatric Fall Risk Assessment Tools. J Pediatr Nurs. 2017;34(3):23-28.
4. 4. Neiman J, Rannie M, Thrasher J, Terry K, Kahn MG. Development, implementation, and evaluation of a comprehensive fall risk program. J Spec Pediatr Nurs. 2011;16(2):130-139.
5. 5. Kim EJ, Lim JY, Kim GM, Lee MK. Meta-analysis of the Diagnostic Test Accuracy of Pediatric Inpatient Fall Risk Assessment Scales. Child Health Nursing Research. 2019;25(1):56-64.
6. 6. Sağlık Bakanlığı, Sağlıkta Kalite Standartları - Hastane (Versiyon 5, Revizyon-01), Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü Sağlıkta Kalite ve Akreditasyon Daire Başkanlığı, 2016, Ankara.
7. 7. Hill‐Rodriguez D, Messmer PR, Williams P. D, Zeller RA, Williams AR, Wood M, et al. The Humpty Dumpty Falls Scale: A Case–Control Study. J Spec Pediatr Nurs. 2009;14(1):22-32.
8. 8. Matarese M, Ivziku D, Bartolozzi F, Piredda M, De Marinis MG. Systematic review of fall risk screening tools for older patients in acute hospitals. J Adv Nurs. 2015;71(6):1198-1209.

9. 9. Harvey K, Kramlich D, Chapman J, Parker J, Blades E. Exploring and evaluating five paediatric falls assessment instruments and injury risk indicators: An ambispective study in a tertiary care setting. J Nurs Manag. 2010;18(5):531-541.
10. 10. Jamerson PA, Graf E, Messmer PR, Fields HW, Barton S, Berger A, et al. Inpatient falls in freestanding children's hospitals. Pediatric nursing. 2014;40(3):127-135.
11. 11. Chromá J. Risk of falling in pediatric nursing. Central European Journal of Nursing and Midwifery. 2016;7(4):542-548.
12. 12. Murray E, Vess J, Edlund BJ. Implementing a pediatric fall prevention policy and program. Pediatric nursing. 2016;42(5):256-260.
13. 13. McNeely HL, Thomason KK, Tong S. Pediatric Fall Risk Assessment Tool Comparison and Validation Study. J Pediatr Nurs. 2018;41(4):96-103.
14. 14. Veras Y, Rogers ML, Smego R, Zonfrillo MR, Mello MJ, Vivier PM. Neighborhood Risk factors for pediatric fall-relatedınjuries: a retrospective analysis of a statewidehospital network. Acad Pediatr. 2019;19(6):677-683.
15. 15. Poe SS, Dawson PB, Cvach M, Burnett M, Kumble S, Lewis M, et al. The Johns Hopkins Fall Risk Assessment Tool. J Nurs Care Qual. 2018;33(1):10–19.
16. 16. Petitpierre NJ, Trombetti A, Carroll I, Michel JP, Herrmann FR. The FIM instrument to identify patients at risk of falling in geriatric wards: a 10-year retrospective study. Age Ageing. 2010;39(3):326–331.
17. 17. Ivziku D, Matarese M, Pedone C. Predictive validity of the Hendrich fall risk model II in an acute geriatric unit. Int J Nurs Stud. 2011;48(4):468–474.
18. 18. Yöntem S, Gök D, Yıldırım Sarı H, Aydınlık Güntürkün F. BUÇH II Çocuk hastalarda düşme riski skoru: Harizmi ve BUÇH ölçekleri ile karşılaştırılması. İzmir Dr. Behçet Uz Çocuk Hastanesi Dergisi. 2017;7(2):105-112.
19. 19. Şencan H. Sosyal ve Davranışsal Ölçümlerde Güvenirlik ve Geçerlik. Ankara, Turkey: Seçkin Ofset; 2005
20. 20. Flahault A, Cadilhac M, Thomas G. Sample size calculation should be performed for design accuracy in diagnostic test studies. J Clin Epidemiol. 2005;58(8):859‐862.
21. 21. Akgül A. Tıbbi Araştırmalarda İstatistiksel Analiz Teknikleri ‘SPSS Uygulamaları’. 3. Basım, Emek Ofset; 2005; 180-396.
22. 22. Gözüm S, Aksayan S. Kültürlerarası ölçek uyarlaması için rehber II: Psikometrik özellikler ve kültürlerarası karsılastırma. Hemsirelikte Arastırma Gelistirme Dergisi 2003;5(1):3-14.
23. 23. Nunnally C, Bernstein H, Psychometric Theory. 3th ed. McGraw-Hill; 1994.
24. 24. Razmus I, Davis D. The epidemiology of falls in hospitalized children. Pediatric Nursing. 2012;38(1):31–35.
25. 25. Kingston A, Bryant, T, Speer K. Pediatrics falls benchmarking collaborative. J Nurs Adm. 2010;40(6):287–292.
26. 26. Schaffer PL, Darasieh NM, Daum L, Mendez E, Lin L, Huth MM. Pediatric inpatient falls and injuries: A descriptive analysis of risk factors. J Spec Pediatr Nurs. 2012;17(1):10–18.
27. 27.Akobeng AK. Understanding diagnostic tests 1: sensitivity, specificity and predictive values. Acta Paediatrica. 2007;96(3):338–341.
28. 28. Beak S, Piao J, Jin Y, Lee SM. Validity of the Morse Fall Scale implemented in an electronic medical record system. J Clin Nurs. 2013;23(17-18): 434–244.
29. 29. Chow SKY, Lai CKY, Wong TKS, Suen LKP, Kong SKF, Chan CK, et al. Evaluation of the Morse Fall Scale: Applicability in Chinese hospital populations. Int J Nurs Stud. 2007;44(4):556–565.
30. 30. Watson BJ, Salmoni AW, Zecevic AA. The use of the Morse Fall Scale in an acute care hospital. Clin Nurs Stud. 2016;4(2):32-40.
31. 31. Klinkenberg WD, Potter P. Validity of the Johns Hopkins Fall Risk Assessment Tool for Predicting Falls on Inpatient Medicine Services. J Nurs Care Qual. 2017;32(2):108–113.
32. 32. Hajian-Tilaki K. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis for medical diagnostic test evaluation. Caspian J Intern Med. 2013;4(2):627‐635.
33. 33. Soydemir D, Seren Intepeler S, Mert H. Barriers to medical error reporting for physicians and nurses. West J Nurs Res. 2017;39(10):1348‐1363.
34. 34. Shorr RI, Mion LC, Chandler AM, Rosenblatt LC, Lynch D, Kessler LA. Improving the capture of fall events in hospitals: combining a service for evaluating inpatient falls with an incident report system. J Am Geriatr Soc. 2008;56(4):701‐704.