数据挖掘技术平台在护理质量综合评价中的应用

肖红著 吴 疆 赵 一

数据挖掘技术平台在护理质量综合评价中的应用

肖红著 吴 疆 赵 一

目的应用数据挖掘技术,为护理质量评价建立分析平台。方法运用数据挖掘技术中的决策树分析法为病区护理质量考评构建兼顾护理人员能级配置、护理技术操作风险与护理工作数量负荷综合分析的等级评估平台。结果应用数据挖掘技术综合分析各病区护理工作量、护理技术操作风险与护理人员配置后,各病区被数据挖掘分析技术自动分为不同的病区集群,并以树型图的方式表达,护理管理者再在不同的病区集群中进行护理质量评价。结论运用数据挖掘技术平台能进行更为公平、公正地护理质量综合评价。

护理质量;决策树;评价;分析平台

护理质量是医院质量的重要组成部分,也是医院护理管理工作的核心和关键[1],对医院护理质量进行定期的评价与考核,有利于促进医院护理质量的持续改进与提升。随着医院信息化管理水平与护理管理水平的不断提高与发展,对医院护理质量评价的要求也日趋严格化和精细化。基于医院信息等支持系统的建立与完善,我院护理部于2012年开始着手在医院信息系统基础上,应用现代的数理分析工具,结合不同病区专科工作量、护理技术风险程度,以及各病区护理人员能级配置等因素,开展了护理质量的综合评价,即在评价护理工作“质”的同时又评价护理工作“量”的多少。然而,目前对护理质量的评价,通常仅仅只是依据同样的质量标准对各病区进行检查,然后再按照质量检查得分高低进行奖惩。“量变可以引发质变”,这种忽略对“量”的考量,会使护理质量评价有失公平。然而将数据挖掘技术用于护理质量的评价,则可以改变以往单纯考评病区质量而不充分分析护理工作数量负荷和风险负荷的弊端,较好地提升了护理质量考评的公平性与合理性。我院数据挖掘技术平台应用于护理质量综合评价取得了满意的效果。报告如下。

1 对象与方法

1.1 研究对象

将我院22个临床病区作为研究对象,22个病区包括ICU、中西医结合肝病科、肿瘤科、心血管内科、神经内科一病区、神经内科二病区、神经内科三病区、产科、妇科、骨外科、疼痛科、泌尿外科、新生儿科、普外科、神经外科、呼吸内科、消化内科中医科、胸心血管外科、中西医结合肾病科、耳鼻喉科、内分泌科和皮肤科。

1.2 方法

1.2.1 建立护理质量综合评价的决策树分析平台

基于美国医疗质量管理之父Donabedian提出的“结构-过程-结果”理论[2],依据2015年版《湖北省护理质量管理手册》中的质量评价标准,结合质量管理的PDCA持续改进理论,集合医院护理质量管理的形式,并通过德尔菲法(delphi method)专家咨询的方法和临床护士长调研等方法,设计了运用决策树分析技术的数据挖掘技术平台,按照护理工作量负荷、护理技术风险负荷和护理人员配置能级负荷三类指标,对病区单元进行等级集群分类,在依据真实数据分类分析的基石上,完成对护理质量的综合考评。

1.2.2 提取各病区护理工作数量指标并确定其数量负荷等级平台

在进行质量和绩效评比前,先要考虑数量[3]。因此在进行护理质量评价前,先提取各病区的具体工作数量。各病区具体的护理工作数量由医院系统(the hospital information system,THIS)提取。工作项目按照李小寒、尚少梅主编的《基础护理学》中规定的10类60项[4]护理操作进行的分类统计,具体见表1。提取的时间范围可根据质量评价的时间范围而定。提取数据后,应用决策树对病区护理工作数量负荷进行分类分析,建立工作数量等级平台,帮助护理管理人员快速找出各病区之间的工作量差距。

表1 60项护理项目技术风险delphi权重系数

1.2.3 确定各病区完成的护理技术风险指标,建立风险等级平台

护理技术风险程度是通过delphi method专家咨询的方法,根据60项常用临床护理技术项目的难易程度进行判断。专家咨询调查问卷的内容包括研究目的、调查说明、专家资料、调查方法、问卷主体。评分方法采用Likerts-5级评分法,5分代表此护理技术项目操作难度系数最高,1分代表此护理技术项目操作难度系数最低,设有“其他”意见修改栏,供专家提出建议。经过2轮delphi method调查后,完成对这10类60项常用护理技术项目风险系数的确定(表1),最后这些风险系数将会在决策树分析时自动对应实际项目的具体数量进行赋值和计算。

1.2.4 确定护理人员能级指标并按各病区实际配置建立其能级负荷平台

综合参考国内外护理人员岗位体系设定、护理人员能级划分准入及能力标准等研究性论文[5-7]中提出的护理人员能级评价方法和级别,按照各病区实际配置数进行护理人员能级情况的评价,再按亚变量方法对护理人员能级变量进行赋值,为护理质量的综合评价建立起护理人员能级分类平台。

1.2.5 确定全院各病区护理质量指标

按照2015年湖北省护理质量控制中心下发的有关标准,对各病区进行月度护理质量检查,具体检查项目包括专科(一级)护理质量、基础护理质量、危重患者护理质量、急救物品护理质量、病区护理安全管理质量、病房护理管理质量、患者动脉和静脉治疗护理质量、患者压疮护理质量、文明礼仪服务质量、优质护理服务质量、护理文件书写质量、护理教学质量、节假日及夜间护理查房质量共13类。

1.2.6 应用决策树分析完成最终护理质量综合评价

首先,将先期分析的各病区护理工作数量、技术风险等级、护理人员能级配置等全部数据输入SPSS 18.0决策树分析工具中进行运算,选择卡方自动交互检测法(chi-squared automatic interaction detector,CHAID)完成病区综合负荷的分类计算,将全院各病区划分到不同综合负荷等级的护理集群。然后,再在不同的病区综合负荷等级的护理集群中,按各病区护理质量考核得分的平均分由高到低进行排序,从而确定出各集群中护理质量排名的最优病区。

2 结果

以某月质量考评集群分类为例。①由于我院病区单元总数为22个,全院奖励系数分为甲、乙、丙三个等级,所以在CHAID分析的基础上,将全院病区单元归类合并成3个集群。将当月22个病区各病区的60项护理工作项目的具体数量输入决策树分析工具中,经CHAID分析,对应变量无统计学意义的工作数量变量进行了合并,最后决策树伸展为3层:根结(节点0)为第1层;第2层以首优变量“病危患者数”(P<0.05)分成节点1、2、3,节点1为首优变量“病危患者数”≤10,包括16个单元。节点2为首优变量“病危患者数”11～46,包括4个单元,是终末节。节点3为首优变量“病危患者数”>46,包括2个单元,也是终末节。第3层按变量“I级护理天数”(P<0.05)分成节点4、5、6、7。由于第2层分层中已由首优变量将22个护理单元分成了3个集群,所以本月度的质量评价只需依照第2层分层的结果进行。②在第2层分类的每个集群中按护理质量检查得分由高到低进行排序。③按3个集群确定三级奖励系数,负荷越重的集群其奖励系数越高:集群1对应甲等奖励系数、集群2对应乙等奖励系数、集群3对应丙等奖励系数;每个集群中只取质量考核最高的病区单元给予奖励(图1)。

3 讨论

目前,绝大多数医院对护理质量的评价是基于一定的护理质量评价标准来进行的[8],各省护理质量控制中心均建立有各类规范的护理质量检查标准供省内医疗机构进行护理质量评价使用。考评方法多为护理部质量管理委员会的质量管理人员,对照某种护理质量检查标准,对病区的实际护理情况进行现场评价,然后依据考评情况给予评分,最后再按全院各病区护理质量的评分由高到低进行排序,以确定出护理质量最优病区。这种质量评价方法的优点在于标准统一,各病区的护理质量可以进行同质的比较。但此种评价方法缺少质性比较前的量性分析,所以在进行质量评价之时,应该充分考量各病区护理工作数量负荷与护理人员能级配置负荷程度等因素的影响,才能实现科学、客观、公平的质量评价。

图1 某月各病区护理工作总量决策树分类分析图

3.1 运用数据挖掘技术平台能更清晰地明辨病区间的工作数量差异

决策树是数据挖掘技术中的一种,它是简单但又广泛使用的数据分类器,其特点就是分类功能十分强大。通过数据构建的决策树,可以高效地对数据进行分类和预测[9]。因决策树具有可读性好、描述性强的优点,能有助于后期的人工分析,所以他优于logistic回归分析。同时,决策树分析只需要构建1次就可以反复使用[10]。CHAID计算方法是决策树中分类树的一种,是基于调整后的显著性检验分析技术[11]。与其他计算方法相比,CHAID的优势是它的分类功能十分强大,而且结果非常直观、容易理解,更便于有效地开展各类数据分类分析工作[12]。在未运用数据挖掘技术分析平台前,护理管理人员很难辨识病区间的工作数量差异,或者说护理管理人员很难辨识哪些病区的护理工作量具有同级性和可比性。图2是某月各病区护理工作总量分析图,此图不是由决策树分析得来,而是在应用决策树方法前,用EXCEL中柱状图呈现的各病区护理工作量。图2中显示的只是各病区全部护理工作量的计件统计,依据此图,护理管理人员无法分清哪几个病区的护理工作量具有同级性,因而也无法结合各项护理工作量的风险程度区分病区间护理工作量的等级差别。然而,在应用了数据挖掘技术分析平台的决策树分析后,各病区则按护理工作数量负荷被清晰地划分到几个不同的负荷集群中,如图1。图1的决策树分析图是将临床护理工作中实际发生的护理工作量按10类60项护理技术操作进行分类统计,再按德尔菲法专家咨询中各项目的分析系数进行赋值,全部数据作为变量输入决策树进行分类计算,自此,各病区被划归到不同的集群,这也为后面的质量评价提供了可比较的数据分析平台。

图2 某月各病区护理工作总量分析图

3.2 运用数据挖掘技术平台能全面评估技术风险与人员配置对质量的影响

决策树分析法用于护理质量的评价,其实质是在护理质量评价前,将各病区在实际临床护理过程中产生的10类60项护理操作项目的数量输入决策树分析工具,决策树会按各护理项目对应的风险系数和病区护理人员配置系数完成分类计数。自此各病区会被划归到不同的集群中,树形分类图由此产生。护理管理者依据树形图提示的病区分类,再在相同的病区集中开展质量评价。应用决策树方法进行护理质量综合评价,不仅良好地考量了病区间护理工作数量的差异,而且还能兼顾分析护理技术难易程度和护理人员分布状况等因素的差异,从而实现对护理质量进行综合、客观、公正地评判与分类分析。而这种全面的综合评价是符合临床护理质量评价工作需要的。另外,应用数据挖掘技术平台进行护理质量的综合评价是一种利用现代化信息系统和数理分析工具完成的、动态的质量评价模式。决策树分析时,所有数据均来源于医院信息系统并自动获取,非常地准确、客观,计算程度精准,计算速度迅速,很好地解决了传统填写报表效率低、计算不准确的缺点。另外,数据挖掘技术平台的建立,不仅充分发挥了其分类精准、便捷的特点,而且更好地体现出了现代护理管理与质量评价的严格化、精细化和科学化的发展趋势与水平,值得应用与推广。

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Application of data mining in comprehensive assessment of nursing quality

XIAO Hongzhu,WU Jiang*,ZHAO Yi.Nursing Department,The No.3 People's Hospital of Hubei Province, Wuhan 430033,China.
*Corresponding author

ObjectveTo establish a nursing quality evaluation platform using the data mining.MethodsA platform for comprehensive ward nursing quality evaluation was set up using the decision tree of data mining technology.ResultsThe different wards were analyzed according to their nursing workload, nursing operation risks and nursing staff configuration and classified into different groups showing in the smartlink.The nursing quality evaluation was then conducted.ConclusionsThe nursing quality can be evaluated more justly and objectively using the data mining technology.

Nursing quality;Decision tree;Evaluation;Analysis platform

10.3969/j.issn.1674-3768.2017.02.001

2016-12-12)

湖北省卫生计生科研基金资助重点项目(编号:WJ2015HA004)

430033 武汉,湖北省第三人民医院护理部

吴疆,E-mail:957576146@qq.com