lCU呼吸机警报状况的调查分析与讨论

【作 者】林忠款，郑焜，沈云明，郑彩仙，程晓英

浙江大学医学院附属儿童医院，杭州市，310003

lCU呼吸机警报状况的调查分析与讨论

【作 者】林忠款，郑焜，沈云明，郑彩仙，程晓英

浙江大学医学院附属儿童医院，杭州市，310003

目的 该文旨在调查分析儿科医院呼吸机警报状况。方法 首先设计呼吸机调查统计表，并做信度分析，然后评价警报的有效性，最后通过调查实验和数据统计综合评价警报信息。结果 呼吸机警报有效性偏低，存在大量无意义警报，导致医护人员警报敏感度降低。结论 根据调查结果，分析问题原因，提出对应的警报管理方法。

呼吸机警报信息；警报有效性；报警疲劳；警报管理；调查统计表

0 引言

重症监护病房（ICU）是等级医院的基本配置，被广泛使用。然而，ICU内过多的警报信息却让医护人员应付不暇，易产生听觉上和视觉上的混乱[1]，不能有效地辨识警报来源[2]，严重威胁着患者生命安全[3-5]。2006年报导ICU中平均每92 s就会有一次警报[6]，2010年这个时间已经缩短到66 s[7]，2014年更缩短到42 s[8]，呈现出警报频率逐年增加的趋势。美国医疗设备评价资深研究机构ECRI(Emergency Care Research Institute)研究院统计报告显示，与警报管理相关的不良事件数目也在逐年增加[9]。虽然医院每天有成千上万的警报信息，但是其中85%～99%都是错误或者不需要临床处理的警报[10]。这些警报的存在会使医护人员产生警报疲劳，出现听不到、忽略甚至直接关闭警报的情况[11]。近年来，FDA接到了500多例与监护仪警报相关的患者死亡报告[12]。然而，以上研究报道以成人的警报数据为主要研究载体，对于儿科医院的警报数据没有专门的研究报告。儿童特别是新生儿，属于特殊的医疗监护对象，他们的语言、意识和行为能力尚未发育完全，给医护环境带来更多干扰因素。基于以上背景，该文提出一种将调查统计表设计、调查实验、数据统计分析融为一体的分析方法，对儿科医院新生儿重症监护病房呼吸机警报状况进行分析。

1 医疗器械警报分类

按照警报有效性将警报分为真阳性警报、真阴性警报、假阴性警报和假阳性警报[13]。真阳性报警是指患者出现异样情况且患者出现真实异样情况，属于临床有意义的真实警报；假阳性警报是指与临床无关的有用警报，包括仪器技术警报；假阴性警报是指不能反映患者和仪器设备的真实情况的错误警报；真阴性警报是指临床出现异常状况，警报未发生的情况[13]。临床警报管理工作中应重点关注真阳性警报，尽量减少假阳性和假阴性警报，密切关注真阴性警报情况。

2 呼吸机调查统计表的开发

首先，通过观察和询问医护人员获得三种警报介入结果，即呼叫医生、联系设备科和报警消除。呼叫医生：患者出现非正常状况，需医护人员及时干预；联系设备科：患者情况正常，仪器设备出现技术故障，需临床工程师及时介入；警报消除：患者与仪器均无明显非正常现象，短时间警报无重复发生。其次，通过与临床人员沟通与测试，依据工作人员与病床的距离设计三个有区分度的介入时间：5 s、30 s和大于30 s。若介入时间为5 s，表明医护人员在床边随时可以收到警报信息并进行相关操作；若介入时间为30 s，表明医护人员在病床周围，可以接收到警报消息，但手头有未完成的任务，增加了介入时间；若介入时间大于30 s，表明医护人员对该警报敏感度偏低，或者不在病床周围未接收到警报信号。第三，通过向经验丰富的医护人员询问和现场观察，收集常见警报内容、常见警报介入措施和部分警报发生原因，该项参数可多选。警报设置值对警报发生频率有一定影响，所以需准确记录每次警报设置值。综合以上思路，设计了《临床有意义报警统计表》，如图1所示。

图1 临床有意义报警统计表Fig.1 Clinical signif i cance of the alarm statistics

3 呼吸机临床调查实验

为了对呼吸机警报现状进行综合评估，该文采用图1所示的调查统计表在医护人员的配合下，以SLE5000呼吸机为警报采样对象，在新生儿重症监护病房（NICU）进行为期10 d的统计调查实验。本次实验实发调查统计表120份，回收有效表格112份，共得到486例采样警报信息，概况如表1所示。

表1 警报数据概况Tab.1 Overview of alarm data

4 实验结果统计与分析

4.1 调查统计表的可信度分析

信度是指调查表所测试结果的可靠程度或者可重复的程度。信度主要由内部一致性信度和重测信度两部分组成[14]。

（1）内部一致性信度检验

Cronbach's Alpha的系数介于0与1之间，其值越大表示调查表各项目相关性越好，内部一致性可信度越高[14]。一般而言，Cronbach's Alpha的系数大于0.8表示内部一致性极好，系数在0.6～0.8表示较好，而低于0.6表示内部一致性较差[14]。利用SPSS 19.0软件对本次实验数据进行分析，结果显示调查表的Cronbach's Alpha系数为0.915，基于标准化项的Cronbach's Alpha系数为0.918，说明本调查统计实验是可信的，具有统计学意义。

（2）重测信度检验

本次实验以时间为样本编号，利用SPSS 19.0软件进行多组项相关性分析。测量数据项之间的相关性系数均值为0.940，极小值为0.913，体现良好的相关性，表明本次实验的采样警报数据稳定性高。

4.2 数据统计

本次实验共获取486例采样警报信息，采集到高压报警、切换失灵、低压报警和进气装置漏气等12种常见警报，具体警报数量详见图2。其中，高压报警、低压报警和切换失灵发生的频率较高，其发生总数占警报总数量的62.76%，介入时间与介入结果如表2、3所示。

图2 警报名称与警报数量Fig.2 Alarm Name and Number of Alarms

表2 介入时间情况Tab.2 Overview of intervention time

表3 介入结果情况Tab.3 The result of the intervention

4.3 警报有效性分析

警报内容依据警报特性分为技术性警报和非技术性警报，非技术性警报优先级高于技术性警报。介入措施及原因分为按下静音、患者病情相关和设备及环境因素三种大类情况。三大类的优先级从高到低依次是患者病情相关、设备及环境因素和按下静音。日常警报处理涉及一种或多种介入措施，同时也对应多种原因，在本统计表中允许该模块多项选择。介入结果的优先级依次为联系医生、联系设备科和报警消除。依据各项优先级，本文采用层次分析法，对于同一层次内的几个因素作相互比较[15]，以标度B为X与Y的相关程度，引用五标度法，以五个判断值表述两者间的差别程度，判断值根据差别程度从大到小依次为5，4，3，2，1，详情见表4。根据表4的标度方案设置警报名称、介入措施及其原因和介入结果中各因素的标度值，具体设置结果如表5所示。

表4 标度及描述Tab.4 The description of B, X and Y

表5 项目因素标度Tab.5 Project factor scale

同时，本文提出了评价警报有效性的参数—警报有效性指数（J）。该指数由警报内容（N）、介入措施（M）和介入结果（R）三个因素的标度值计算获得。把有效性指数（J）看作是因子N、因子M和因子R作用下的因变量。警报的两种特性看作是因子N的标度，介入措施及原因的三种分类可以看作是因子M的标度，介入结果的三种分类可以看作是R的标度。Ni、Mj、R1分别为N、M、R的第i标度、j标度、l标度，计算Jij1公式如下。

（i=1, 2; j=1, 2, 3; l =1, 2, 3）

其中，Max{Mj}表示多个介入措施及其原因中优先级最高的分值。指数值越大，警报有效性越高，指数最大值为1。

根据警报名称类型、介入措施及其原因、介入结果和警报有效性指数，推出警报有效性判断逻辑表。

根据表6的逻辑标注每例警报的有效性指数值，利用SPSS 19.0软件统计采集到的样本警报，警报信息有效性指数分布图如图3所示。

图3 有效性指数分布图Fig.3 Validity index distribution

图3 中，横坐标对应警报发生顺序，纵坐标表示各个采样警报的有效参数值。每个圆圈代表一个警报，可直观地看出每个采样警报的有效值分布情况。图3中可以看出警报有效性为1的真阳性警报分布稀疏，而警报有效性为0.2和0.4的假阳性警报分布密集。

4.4 实验结果总体分析

本次实验所采样到的警报数据类型包括真阳性警报、假阳性警报和假阴性警报三种，尚未采集到真阴性警报。真阳性警报真实反映患者出现异样状况，属于临床有意义警报，本文将此类警报占警报总数的比例定义为临床有意义警报率。假阳性警报虽不能真实反映患者的真实状态，但能真实反映临床在用仪器出现故障或者所在环境出现不利干扰的情况，属于有意义警报，本文将真阳性警报和假阳性警报占警报总数的比例定义为有意义警报率。本次实验统计的警报介入时间有三种，其中介入时间为5 s属于临床快速响应时间，介入时间为30 s属于一般响应时间，介入时间大于30 s的为较慢响应时间，本文将临床快速响应次数所占警报总数的比值定义为警报响应敏感度。根据以上定义，统计结果如表7所示。

表6 警报有效性判断表Tab.6 Alarm validity judgment table

表7 警报数据结果Tab.7 Results of alarm data

表中可得，本次实验的警报有效性（J）的平均值为0.274，表明警报有效性严重偏低。临床有意义警报率的平均值仅为1.91%，有意义警报率的平均值为73.16%，表明由仪器和环境因素引起的警报过多，同时无意义的警报大量存在，警报状况有很大改善空间。警报响应敏感度为0.824，说明过多警报让医护人员产生一定报警疲劳。

5 讨论

该实验采用调查统计表的形式对SLE5000呼吸机警报状况进行调查分析，10 d内收集486例采样警报信息。但在现实生活中，呼吸机产生的警报信息量远远多于本次采集警报数量。本文通过SPSS 19.0软件对10 d的实验数据进行内部一致性信度和重测信度，测试结果显示本次实验采样数据可靠性与稳定性较高，对呼吸机警报数据的总体有较强的代表性。

从实验结果分析显示，呼吸机警报有效性的平均值为0.274，与最高值1有很大偏差，表明警报有效性较差。警报敏感度结果为0.824，与初始敏感度值1比较有所减弱。众多案例表明警报敏感度偏低会增加医疗事故发生的概率，因此提高警报敏感度对于提升医疗护理质量至关重要。实验结果显示，有26.84%的警报数据是无意义警报，临床有意义警报仅为1.91%，表明仪器故障与环境因素引起的警报过多。

医护人员、医学工程人员、厂家和第三方公司都应积极参与临床警报管理工作，共同解决警报有效性偏低问题。主要方法有以下几点：第一，督促厂家提高仪器质量和改进临床警报的设计；第二，医学工程人员应定期对医疗设备做预防性维护，发现故障仪器及时维修；第三，临床人员应加强医疗设备警报的相关培训，增强对不同仪器不同等级警报的处理能力，提高警报敏感性；第四，日常工作中合理设置警报上下限；第五，尝试通过外部IT技术解决方案对警报进行智能评估、分析和决策筛选。

本次实验方法不仅适用于SLE5000呼吸机警报信息调查，同时也适用于其他类型呼吸机、监护仪、输液泵。然而，对所有仪器的警报进行系统管理是一个复杂的项目，今后还需进一步做大量的研究工作。

[1] Lacherez P, Donaldson L, Burt J S. Do learned alarm sounds interfere with working memory[J]. HUM FACTORS, 2016:0018720816662733.

[2] Acques S. Breaking barriers to patient-centric alarm management[J]. Biomed Instrum Technol, 2016, 50(3): 181-183.

[3] Paine C W, Goel V V, Ely E, et al. Systematic review of physiologic monitor alarm characteristics and pragmatic interventions to reduce alarm frequency[J]. J Hosp Med, 2016, 11(2): 136-144.

[4] Bonafide C P, Lin R, Zander M, et al. Association between exposure to nonactionable physiologic monitor alarms and response time in a children's hospital[J]. J Hosp Med, 2015, 10(6): 345-351.[5] Cho O M, Kim H, Lee Y W, et al. Clinical alarms in intensive care units: perceived obstacles of alarm management and alarm fatigue in nurses[J]. Healthcare Inf Res, 2016, 22(1): 46-53.

[6] Graham K C, Cvach M. Monitor alarm fatigue: standardizing use of physiological monitors and decreasing nuisance alarms[J]. Am J Crit Care, 2010, 19(1): 28-34.

[7] Hooper J. Children’s National Medical Center, Washington, DC.2009.

[8] Drew B J, Harris P, Zègre-Hemsey J K, et al. Insights into the problem of alarm fatigue with physiologic monitor devices: a comprehensive observational study of consecutive intensive care unit patients[J]. PloS one, 2014, 9(10): 11-16.

[9] ECRI Institute. Top 10 technology health hazards for 2016[R/OL].www.ecri.org/2016hazards, 2015.

[10] The Joint Commission. Medical device alarm safety in hospitals. Sentinel Event Alert[R/OL]. 2013-10-12. https://www.jointcommission.org/sea_issue_50/.

[11] Criscitelli T. Alarm management: promoting safety and establishing guidelines[J]. Aorn J, 2016, 103(5): 518-521.

[12] FDA. Alarming monitor problems[R/OL]. http://accessdata.Fda.Gov, 2011.

[13] Busch-Vishniac I. A model of clinical alarm errors in hospital[J].Biomed Instrum Technol, 2015, 49(4): 280-291.

[14] 莫达隆, 钟英梅, 蒋燕梅, 等. 调查问卷的信效度检验及结构调整的定量分析[J]. 大学教育, 2014 (6): 155-157.

[15] 郑彩仙, 郑焜, 沈云明, 等. 基于层次分析法的医疗设备使用周期内质量评价方法的探讨[J]. 中国医疗器械杂志, 2016, 40(1): 13-16.

Survey and Discussion on Ventilator Alarm Status in lCU

【 Writers 】LIN Zhongkuan, ZHENG Kun, SHEN Yunming, ZHENG Caixian, CHENG Xiaoying
The Children's Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, 310003

Objective The article aims at survey and analysis on ventilator alarm status in pediatric hospital. Methods First,we design the statistical table of ventilator, and analyze the reliability of statistical table. Then we evaluate the effectiveness of the alarm. Finally, we evaluate the alarm information synthetically through investigation and statistics.Results The ventilator alarm is ineffective, a large number of nonsensical alarms, leading to lower alert sensitivity of medical staff. Conclusion According to the survey results, we should analyze the cause of the problem, and propose the corresponding alarm management method.

ventilator alarm information, alarm effectiveness, alarm fatigue, alarm management, survey statistics

TP277；TH776

A

10.3969/j.issn.1671-7104.2017.06.019

1671-7104(2017)06-0460-04

2017-01-17

公益技术研究社会发展项目（2015C33150）

林忠款，E-mail: 291567468@qq.com

郑焜，E-mail：zhengkun@zju.edu.cn