智能化导管管理系统在急诊重症监护室中的应用
2018-05-15徐秋胜周慧洁黄蓓蕾
徐 钧 叶 如 徐秋胜 周慧洁 黄蓓蕾
浙江省温州市人民医院急诊科,浙江温州 325000
急诊重症监护病房(EICU)是针对各种急危重症患者进行救治的的特殊场所,其患者病情复杂危重且变化较快,各类导管繁多,且无家属陪护,因而导管护理的风险较其他科室高[1,2]。在日常导管护理中,导管移位、脱管、堵塞、感染等导管护理不良事件时有发生[3],其主要原因包括导管固定不牢、评估不准确、安全管理不到位以及护理人员不足等[4]。若导管护理不当可能造成严重影响,增加医疗风险及加重患者痛苦,严重时甚至可直接危及患者生命安全,故而有效的导管护理成为EICU护理的重点内容之一[5,6]。虽然现阶段导管护理仍正处于不断探索、更新与发展的过程中,但随着医院信息技术的应用领域不断发展,智能化导管管理系统的逐步应用,未来的导管护理工作将变的更加精准、方便、智能,并成为护理人员必不可少的工具之一[7]。基于上述原因,我们科室于2017年4月开始与信息工程科合作,根据护理质量指标设置模块,完成智能化导管管理系统的开发,并于2017年6月引进使用,希望应用导管管理系统后,能够提高护士对导管护理的风险识别,提高导管护理质量,减少不良事件发生。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择2017年6~11月间我院EICU收治的90例患者为观察组,选取2016年4月~2017年5月本院EICU收治的患者202例设为对照组。采用倾向评分匹配法(PSM)来平衡组间的混杂因素[4,8],协变量包括人口学特征、EICU治疗情况、基础疾病以及临床评分等。采用最近邻匹配法对两组患者进行1∶1匹配,卡钳值(倾向评分值之差)设为0.2,而后比较观察组与对照组患者结局指标间的差异。PSM匹配前共纳入292例患者,其中观察组和对照组的样本量分别为90、202 例,观察组患者平均年龄(65.4±16.1)岁,对照组患者平均年龄(66.5±14.9)岁。研究发现两组年龄、性别、EICU滞留时间、床边血液净化治疗、肠内营养、脑血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤比较差异均无统计学意义(P>0.05)。但两组患者在机械通气治疗、高血压病及APACHEⅡ评分方面有统计学差异(P<0.05)。PSM匹配后观察组和对照组患者均为75例,两组患者所有协变量间差异均无统计学意义(P>0.05)。两组间基线指标达到平衡。见表1。
1.2 方法
1.2.1 对照组 采用常规管道护理方法,固定留置管道并标识。更换引流瓶,每日更换1次引流袋,操作过程中注意无菌原则。
1.2.2 观察组 在对照组的基础上,应用“智能化导管管理系统”进行管道管理。观察组患者在医生开具留置导管医嘱后,系统提示接收医嘱,接收医嘱后自动识别导管高、中、低危风险并归类,产生置管日期,再进行系统评估(导管评估内容:部位、深度、固定、是否通畅、局部情况),提醒评估频次,日常维护,并更根据相应导管的异常情况,出现提示措施警示框,发生不良事件:移位/脱管、堵塞、感染,系统提示措施方案。
1.3 观察指标
1.3.1 基线资料 通过电子病历系统收集患者的基线资料,包括人口学特征(年龄、性别、EICU滞留时间)、EICU治疗情况(是否行床边血液净化治疗、是否行机械通气治疗、是否使用肠内营养)、基础疾病(高血压病、脑血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤)、临床评分(APACHEⅡ评分)等。
1.3.2 护理满意度 通过查阅我科出院患者常规满意度调查记录,满意度=(满意例数+较满意例数)/总例数×100%。
1.3.3 管道滑脱发生率 包括留置尿管、静脉留置针管、气管插管和鼻饲胃管管道滑脱发生率。
1.3.4 护理有效率 各种管道固定在位,无扭曲、移位及阻塞为有效;导管滑脱、引流不畅、阻塞导致重新置管或者导致发生相应并发症的为无效。
1.4 统计学方法
用Epidata 3.0建立数据库,双人双机双份录入,核对无误后使用SPSS23.0统计软件进行数据分析,若为计量资料且满足正态分布以均数±标准差(±s)表示,用 t检验;偏态分布数据用 M(Q1,Q3)表示,采用Wilcoxon秩和检验,计数资料采用χ2检验。设定检验水准为α=0.05,P<0.05为差异有统计学意义。
表1 倾向评分匹配前后两组患者的临床特点比较
2 结果
2.1 两组护理满意度比较
PSM匹配前观察组和对照组护理满意数分别为85 例(94.4%)、166 例(82.2%);PSM 后,两组患者护理满意数分别为 70例(93.3%)、59例(78.7%),匹配前后观察组患者护理满意率均高于盲穿组患者(均P<0.01)。 见表 2。
2.2 两组管道滑脱发生率比较
PSM匹配前及匹配后观察组患者留置尿管、静脉留置针管、气管插管管道滑脱发生率均低于对照组(P<0.05);PSM匹配前后,两组患者鼻饲胃管管道滑脱发生率差异均无统计学意义(P>0.05)。见表2。
2.3 两组护理有效率比较
PSM匹配前观察组和对照组护理有效例数分别为84 例(93.3%)、162 例(80.2%);PSM 后,两组护理有效例数分别为 70例(93.3%)、61 例(81.3%),匹配前后观察组患者护理有效率均高于对照组患者(P<0.05)。 见表 2。
3 讨论
倾向性评分法由Rosenbaum和Rubin在1983年首次提出[8],目前已被广泛应用于临床研究中,构造类似随机化的状态。相对于传统多元回归模型,倾向性评分法特别适用于混杂因素多,但结局变量发生率很低的状况[9,10]。本研究采用此方法,均衡各对比组间各个特征变量的可比性,减少了选择偏倚,对两种管道管理方法进行了客观的比较。
EICU患者由于病情危重且变化较快,各类导管繁多,导管护理风险明显高于普通患者。因此,对此类患者实施导管管理尤为重要,其直接关系到护理工作质量和患者生命安全[11]。本研究结果表明,除鼻饲胃管滑脱发生率外,应用“智能化导管管理系统”进行管道管理的管道滑脱发生率、护理有效率均好于常规管道护理方法。智能化导管管理系统在接收医生开具留置导管医嘱后,能够自动识别导管高、中、低危风险并归类,产生置管日期,再进行系统评估,并更根据相应导管的异常情况出现提示措施警示框,发生不良事件时(移位/脱管、堵塞、感染),系统提示措施方案,这样十分有利于我们早期识别和主动发现日常护理工作中的潜在风险[12],便于查找工作流程中的薄弱环节,从而通过不断完善和优化各项工作流程,最终可使管道滑脱发生率降低、护理有效率提高。
研究显示,护理满意度与护理质量高低关系密切[13]。高质量护理工作始终 “以患者为中心”,切实站在患者的角度,能够从患者需求出发,制定个性化护理方案,为患者提供全面、优质、良好的护理服务,从而提高患者护理满意度[14]。传统管道护理模式,只能够依据医嘱和现有护理常规进行,遇到问题无法寻找正确的解决途径,不能给患者提供全面、优质、良好的护理[15]。应用“智能化导管管理系统”进行管道管理,在发生不良事件前,经过系统评估,能根据相应导管的异常情况出现提示措施警示框,对每个环节风险因素能够识别,防患于未然;在发生不良事件后,系统提示措施方案,能够寻求实证,及时处理,很大程度上提高护理工作的质量。本研究结果显示,应用“智能化导管管理系统”进行管道管理后患者满意度明显提高。
本研究亦存在一些局限性。首先,本研究对象仅为我院住院患者,是一项单中心的回顾性研究,样本量相对较小,代表性有限;再者,倾向评分法虽然能构造类似随机化的状态,但其只能对已知的混杂因素进行调整,仍可能存在一些未知混杂因素未被调整[16];并且,PSM匹配会删除一小部分样本,而这可能会导致二类错误[17]。此外,本研究未发现两组间鼻饲胃管滑脱发生率存在差异,这可能是由于本研究样本量不大,统计效能不够而未能检验出该指标的差异[18,19]。因此,结果尚需大样本、多中心流行病学研究进一步验证。
综上,随着信息技术在护理领域的广泛应用,医院信息化已成为优化护理工作流程,提升护理工作效率的重要手段[20,21]。智能化导管管理系统的应用优化了导管护理工作流程,有利于查找各个薄弱环节,从被动管理变为主动管理,增强了导管护理的时效性和准确性,提高了护理人员工作效率,同时也融洽了护患关系,明显提升患者的满意度。
表2 倾向评分匹配前后两组患者的结局指标比较[n(%)]
[参考文献]
[1]李昱,倪水芹.护理风险管理在ICU置管病人中的应用效果[J].护理研究,2015,(21):2659-2660.
[2]Ichimaru S,Fujiwara H,Amagai T,et al.Low energy intake during the first week in an emergency intensive care unit is associated with reduced duration of mechanical ventilation in critically ill, underweight patients:A singlecenter retrospective chart review[J].Nutrition in Clinical Practice Official Publication of the American Society for Parenteral&Enteral Nutrition, 2014,29(3): 368.
[3]吴群华,蒋国军,徐燕红,等.护理干预对PICC置管患者导管维护依从性及并发症的影响[J].中国现代医生, 2014,(27):69-72.
[4]张慧,曾玲.以循证护理为基础的护理风险管理在管道护理中的应用[J].齐鲁护理杂志,2017,23(3):56-58.
[5]Macklin D.Catheter Management[J].Seminars in Oncology Nursing,2010,26(2):113-120.
[6]宋晓莉,苗慧,杨晓秋,等.EICU中心静脉导管相关性感染的危险因素分析及护理对策[J].中华医院感染学杂志,2012,22(12):2515-2516.
[7]朱玲.智能护理在医院护理服务中的应用前景展望[J].实用临床医药杂志,2015,19(24):208-209.
[8]Rosenbaum PR,Rubin DB.The central role of the propensity score in observational studies for causal effects[J].Biometrika,1983,70(1):41-55.
[9]张华,李楠,赵一鸣.倾向评分匹配过程中的若干问题[J].中华儿科杂志,2017,55(1): 63-63.
[10]Andrade C.Propensity score matching in nonrandomized studies:A concept simply explained using antidepressant treatment during pregnancy as an example[J].J Clin Psychiatry,2017,78(2):e162-e165.
[11]索朗益西.急诊重症监护室危重患者护理技术安全措施的探讨[J].疾病监测与控制, 2017,4(7): 598-599.
[12]戚妙芬,周颖.护理风险管理在急诊患者安全管理中的实施效果评价[J].护士进修杂志,2014,(3):223-224.
[13]张秋野.优质护理在提高老年脑梗塞患者生活质量及护理满意度中的效果探讨[J].中国卫生标准管理,2016,(1):260-261.
[14]陆秀凤,章敏,金琦.人性化护理服务对产科护理质量和满意度的影响[J].中国现代医生,2017,55(3):146-149.
[15]张慧,曾玲.以循证护理为基础的护理风险管理在管道护理中的应用[J].齐鲁护理杂志,2017,23(3):56-58.
[16]Mi SC,Kim HS,Lim YS,et al.Clinical impact of preoperative brain MR angiography and MR imaging in candidates for liver transplantation:A propensity score-matching study in a single institution[J].European Radiology,2017,27(8):3532-3541.
[17]胡红林.倾向评分法在医学研究中的应用和分析[D].华中科技大学,2009.
[18]余红梅.解析美国统计学会关于统计学检验和P值的声明[J].中国卫生统计,2017,34(1):173-176.
[19]陈平雁.临床试验中样本量确定的统计学考虑[J].中国卫生统计,2015,32(4):727-731.
[20]陈丽英,王立准.基于信息技术的护理质量控制管理研究[J].齐鲁护理杂志,2014, (5):111-112.
[21]李树萍,王华.医院信息化建设在临床护理工作中的作用[J].医药卫生:全文版,2017(1):00083.