李晶
(深圳大學(xué)總醫(yī)院五官科,廣東 深圳 518053)
石蘭萍
(香港大學(xué)深圳醫(yī)院護(hù)理部,廣東 深圳 518053)
跌倒是醫(yī)院常見的不良事件,約占40%[1],包括行走中摔倒、床旁和座位旁摔倒、墜床等多種方式[2]。降低跌倒發(fā)生率,建立患者安全體系逐漸成為全球醫(yī)療安全管理趨勢(shì)。Miake等[3]通過(guò)文獻(xiàn)系統(tǒng)回顧表明,強(qiáng)調(diào)多元化策略預(yù)防跌倒,包括跌倒風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估、患者教育等,可降低約30%的跌倒風(fēng)險(xiǎn)。近年來(lái),我國(guó)對(duì)跌倒評(píng)估的研究尚處于起步階段,滯后于同類研究的國(guó)際化前沿。在臨床應(yīng)用中,評(píng)估者對(duì)量表的理解力、評(píng)估方法、工作經(jīng)驗(yàn)及能力均有差異性[4],諸多因素均有可能影響量表評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確率。根本原因在于大部分醫(yī)院都直接使用漢化版的Morse與STRATIFY兩種跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估表,原評(píng)估量表的某些條目缺乏統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)估描述語(yǔ)言。鑒于此,筆者于2016年1月開發(fā)了整合Barthel指數(shù)的跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息系統(tǒng),規(guī)范評(píng)估語(yǔ)言,設(shè)置評(píng)估時(shí)機(jī)提醒,臨床應(yīng)用效果好?,F(xiàn)報(bào)道如下。
采用托馬斯跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具(St.Thomas Risk Assessment Tool in Falling Elderly Inpatients,STRATIFY)進(jìn)行跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。STRATIFY跌倒評(píng)估量表是由英國(guó)學(xué)者Oliver等編制的[5]。該量表有5個(gè)條目組成:①因跌倒入院或在住院期間發(fā)生過(guò)跌倒(是=1,否=0);②躁動(dòng)不安(是=1,否=0);③視力障礙對(duì)日常生活功能造成影響(是=1,否=0);④頻繁如廁(是=1,否=0);⑤活動(dòng)無(wú)耐力(是=1,否=0)。量表總分為5分,區(qū)分高低危人群的最佳臨界值為2分[6],即評(píng)分結(jié)果≥2分,則為跌倒高風(fēng)險(xiǎn)患者。Oliver研究[5]得出,評(píng)價(jià)日常生活自理能力(Activitiesof Daily Living,ADL)的Barthel量表(Barthel Index,BI)中第8項(xiàng)(床椅轉(zhuǎn)移)及第9項(xiàng)(平地行走)兩項(xiàng)評(píng)分之和等于15分或20分,則STRATIFY量表中第5項(xiàng)(活動(dòng)無(wú)耐力)得分為1分。
運(yùn)用失效模式效應(yīng)與關(guān)鍵性分析法(failure mode, effects and criticality analysis; FMECA),通過(guò)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)查證,對(duì)住院患者發(fā)生跌倒之關(guān)鍵危險(xiǎn)因子進(jìn)行前瞻性分析、識(shí)別跌倒風(fēng)險(xiǎn)管理中潛在或現(xiàn)存的危險(xiǎn)因素及環(huán)節(jié)。
國(guó)家衛(wèi)計(jì)委于2013年11月14日發(fā)布的衛(wèi)生行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《護(hù)理分級(jí)》,指出各級(jí)醫(yī)院需用Barthel指數(shù)評(píng)定患者自理能力,確定護(hù)理級(jí)別。標(biāo)準(zhǔn)中含規(guī)范性附錄A,該附錄中有規(guī)范的Barthel指數(shù)評(píng)定量表及詳細(xì)的評(píng)定細(xì)則。我們參照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)將Barthel評(píng)定表及評(píng)定細(xì)則納入電子護(hù)理病歷評(píng)估系統(tǒng)臨床應(yīng)用。將Barthel量表評(píng)估項(xiàng)目第8項(xiàng)(床椅轉(zhuǎn)移)及第9項(xiàng)(平地行走)與臨床廣泛應(yīng)用的STRATIFY跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估表中的第五條評(píng)估項(xiàng)目(轉(zhuǎn)移與活動(dòng))進(jìn)行對(duì)照,應(yīng)用德菲爾法(Delphi Technique),對(duì)比Barthel量表與STRATIFY跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估表同類評(píng)估條目(轉(zhuǎn)移與活動(dòng))評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)的近似關(guān)聯(lián)性。
采用立意取樣法,對(duì)2014年1月至2015年12月發(fā)生跌倒患者的Barthel指數(shù)中的床椅轉(zhuǎn)移與平地行走兩項(xiàng)評(píng)估總分進(jìn)行回顧性研究,通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法計(jì)算出此兩項(xiàng)評(píng)估總分與跌倒發(fā)生的診斷界值區(qū)間,并請(qǐng)5名護(hù)理專家給予論證審核后定稿。
在我院現(xiàn)有的護(hù)理信息系統(tǒng)(Nursing Information System, NIS)中,前臺(tái)界面運(yùn)用JAVA語(yǔ)言,后臺(tái)運(yùn)用C#語(yǔ)言,優(yōu)化整合跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估電子病歷決策庫(kù),編制入經(jīng)研究得出的Barthel指數(shù)床椅轉(zhuǎn)移與平地行走兩項(xiàng)評(píng)估總和分值與跌倒發(fā)生的診斷界值區(qū)間,通過(guò)智能化護(hù)理電子病歷對(duì)此兩項(xiàng)評(píng)分總和自動(dòng)提取及智能決策關(guān)聯(lián)至STRATIFY跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估表中,建立智能化的評(píng)估體系應(yīng)用模塊。從而簡(jiǎn)化臨床護(hù)理評(píng)估的流程,提高護(hù)士工作效率。
突破常規(guī)設(shè)計(jì)護(hù)理表單,依據(jù)上一層次評(píng)估的系統(tǒng)對(duì)陽(yáng)性及高危因子的甄別篩查結(jié)果,第二、第三層評(píng)估系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)置“陰性結(jié)果關(guān)閉”、“陽(yáng)性結(jié)果拓展”、“陽(yáng)性條目針對(duì)性護(hù)理措施”等功能。如對(duì)于陽(yáng)性危險(xiǎn)因子:殘障的分類(肢體殘障、視力障礙、聽力障礙、精神障礙、智力障礙等)、肢體殘障的具體部位、活動(dòng)時(shí)使用的輔助器具類別均由第二層評(píng)估系統(tǒng)拓展細(xì)化并警示,第三層評(píng)估系統(tǒng)中維護(hù)入基于常見陽(yáng)性危險(xiǎn)因子的護(hù)理干預(yù)措施供臨床護(hù)理人員據(jù)評(píng)估結(jié)果自動(dòng)勾選適宜的護(hù)理干預(yù)措施
系統(tǒng)從2016年1月開始使用,跌倒管理團(tuán)隊(duì)對(duì)選取的護(hù)士跟班觀察記錄系統(tǒng)應(yīng)用前(2015年12月)的評(píng)估耗時(shí)、跌倒風(fēng)險(xiǎn)入院評(píng)估準(zhǔn)確率,系統(tǒng)應(yīng)用后(2016年5月)的評(píng)估耗時(shí)、跌倒風(fēng)險(xiǎn)入院評(píng)估準(zhǔn)確率(護(hù)理組長(zhǎng)或護(hù)士長(zhǎng)每日審核結(jié)果)直接于跌倒管理信息系統(tǒng)中調(diào)取數(shù)據(jù)。
①護(hù)士評(píng)估耗時(shí):護(hù)士評(píng)估每位患者所需時(shí)間; ②跌倒風(fēng)險(xiǎn)入院評(píng)估準(zhǔn)確率:準(zhǔn)確應(yīng)用STRATIFY風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的人數(shù)占STRATIFY風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的總?cè)藬?shù)的百分比。
表1 系統(tǒng)應(yīng)用前后跌倒風(fēng)險(xiǎn)入院評(píng)估準(zhǔn)確率比較
系統(tǒng)應(yīng)用前,護(hù)士評(píng)估耗時(shí)為(2.55±0.38)min,系統(tǒng)應(yīng)用后,護(hù)士評(píng)估患者耗時(shí)降至(1.40±0.45)min,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=3.39 ,P<0.01);系統(tǒng)應(yīng)用后護(hù)士評(píng)估準(zhǔn)確率從84.39%上升至93.78%(χ2=17.392,P<0.01),見表1。
及早識(shí)別跌倒的高危因素并給予護(hù)理干預(yù),可有效降低跌倒的發(fā)生率及其并發(fā)癥[7,8]。周君桂等[4]發(fā)現(xiàn)護(hù)理人員對(duì)跌倒危險(xiǎn)因素的評(píng)估主要依賴臨床經(jīng)驗(yàn),影響評(píng)估準(zhǔn)確性。在評(píng)估患者時(shí)僅依靠詢問(wèn)而未對(duì)患者進(jìn)行觀察,如步態(tài)評(píng)估,且患者回答不準(zhǔn)確等諸多因素均有可能影響量表評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確率,不僅使患者得不到有效的防跌倒干預(yù), 也使他們不能得到??谱o(hù)士及時(shí)的會(huì)診、監(jiān)控和巡查,造成漏報(bào)的高風(fēng)險(xiǎn)患者發(fā)生跌倒。本研究將Bathel指數(shù)評(píng)定中的床椅轉(zhuǎn)移與平地行走兩項(xiàng)評(píng)估總和分值自動(dòng)提取及智能決策關(guān)聯(lián)至STRATIFY跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估表,自動(dòng)匯總評(píng)估總分,設(shè)置評(píng)估時(shí)機(jī)提示,從而規(guī)范了跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估語(yǔ)言,明確評(píng)估時(shí)機(jī),以確保跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估正確性與實(shí)效性,真正發(fā)揮其診斷價(jià)值。
傳統(tǒng)的護(hù)理質(zhì)量管理量模式著重于對(duì)護(hù)理行為的最終結(jié)果評(píng)價(jià),過(guò)程控制相比于結(jié)果控制,可將傳統(tǒng)的關(guān)注跌倒不良事件發(fā)生后的原因追蹤分析與改進(jìn)轉(zhuǎn)向關(guān)注事前預(yù)防,及時(shí)找出薄弱環(huán)節(jié),制定改進(jìn)措施[9]。本研究應(yīng)用跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了在患者住院期間,對(duì)其進(jìn)行全過(guò)程、動(dòng)態(tài)的評(píng)估與評(píng)價(jià),前瞻性地發(fā)現(xiàn)護(hù)理安全隱患并及時(shí)給予護(hù)理干預(yù)。且信息系統(tǒng)可追溯各個(gè)環(huán)節(jié),責(zé)任到人。系統(tǒng)應(yīng)用后護(hù)士評(píng)估準(zhǔn)確率從84.39%上升至93.78%,將跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率設(shè)置為過(guò)程監(jiān)測(cè)指標(biāo),使防跌倒管理目標(biāo)更加明確,提高管理效率。
整合跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估電子病歷決策庫(kù),智能化的評(píng)估體系應(yīng)用模塊能有效指導(dǎo)護(hù)理人員運(yùn)用循證護(hù)理的方法進(jìn)行護(hù)理活動(dòng),推動(dòng)我國(guó)跌倒評(píng)估與安全管理模式與國(guó)際接軌。
智能護(hù)理評(píng)估系統(tǒng)緊扣護(hù)理程序,統(tǒng)一規(guī)范評(píng)估語(yǔ)言,護(hù)理評(píng)估質(zhì)量可追溯,提高了護(hù)士評(píng)估的質(zhì)量與效率,降低了護(hù)理不良事件的發(fā)生。 下一步還將在使用過(guò)程中不斷改進(jìn)完善,加強(qiáng)對(duì)低年資臨床護(hù)士使用信息系統(tǒng)進(jìn)行跌倒風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的培訓(xùn),以提高臨床應(yīng)用效果。