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基于连续性记录与评估工具分析养老院老年人的照护时长及影响因素

2020-04-28支梦佳胡琳琳王懿范刘远立

护理学杂志 2020年7期
关键词:服务提供者养老院肌力

支梦佳,胡琳琳,王懿范,刘远立

随着人口老龄化形势日益严峻,我国老年人的养老问题不容乐观[1]。失能、半失能老年人的数量不断增加,加之家庭养老功能不断弱化,养老院便成为养老服务中重要的一环[2]。探讨老年人照护时长的影响因素,将有助于养老院照护服务提供者确定老年人的照护等级、提供针对性的照护服务,也有助于养老院合理分配照护资源[3]。近年来,仅肖文文等[4]采用老年人能力评估问卷对天津187名老年人调查发现日常生活活动能力、精神状态、感知觉与沟通和社会参与状况是养老院老人照护时长的影响因素,未见基于标准化的综合评估量表对养老院老年人的照护时长进行研究。连续性记录与评估工具(Continuity Assessment Record and Evaluation,CARE)是由美国联邦政府医疗保险和医疗补助中心主持开发的一套能够对老年人健康和功能状况进行全面有效评估的标准化工具[5]。CARE量表类似于最小数据集和功能独立性评定量表[6],且比其他功能评价工具,如Barthel指数,具有更精细的分级和更全面的子量表[3],中文版CARE量表具有良好的信效度[7-9]。鉴此,本研究基于CARE量表分析探讨机构老年人照护时长及其影响因素,报告如下。

1 对象与方法

1.1对象 经北京协和医学院/中国医学科学院伦理审查委员会审查并批准通过(X170315009)后,2018年1~4月以北京市顺义区某养老院的老年人为研究对象。纳入标准:①≥60岁;②健康及功能状况在30 d内较稳定,评估员能收集到老年人连续30 d在养老院所接受医疗护理和生活照料项目的照护时长;③知情同意并参与本研究。排除标准:①失智者和残疾者;②健康及功能状况在收集资料的30 d内出现较大变化,导致转诊至其他机构如三级医院或回家休养等。共纳入239名老年人,其中女119人,男120人;年龄60~106(82.30±12.47)岁;有配偶36人,无配偶8人,丧偶195人。文化程度:文盲88人,小学59人,中学40人,高中36人,大专以上16人。无慢性病70人,1种141人,2种以上28人。患有高血压80人,冠心病31人,脑血栓、脑梗死(后遗症)26人。

1.2方法

1.2.1评估者 北京市顺义区某养老院的5名医疗护理和生活照料服务提供者,包括该养老院的1名医生、1名护士和3名护理员。5位评估员经为期6 d的2次统一培训后,熟练掌握CARE评估工具的应用。

1.2.2评估工具及评估方法 CARE是一套多维度老年综合评估工具,主要包括基本资料、入院信息、目前医疗信息、认知状态、情绪与疼痛、生理机能受损、功能状态、整体照护计划和预先照护指导、出院/结案状态9个部分[9]。5位评估员采用基于中文版CARE设计的手机App评估软件对该养老院的239名老年人展开评估。评估员采用观察老年人表现、与老年人交谈、询问老年人家属(照护者)、查阅病历和医疗护理记录等多种形式完成整个量表内容的评估。评估内容主要包括4个人口学资料(年龄、性别、婚姻状况、文化程度)和20个子量表(见表1)。评估结果按CARE研发报告上的各条目赋分情况进行计算[5,9]。

1.2.3照护时长计算方法 由评估员统计一个月(30 d)养老院中的服务提供者(医生、护士、护理员)实际为每位老年人提供的所有医疗护理和生活照料项目,以及各项目所需时长。5位评估员每天记录每位老年人的实际照护时长,连续统计1个月的照护时长后,再换算成平均每24小时每位老年人所需照护时长[11](min)=[医生治疗总时长(min/30 d)+护士护理总时长(min/30 d)+护理员照护总时长(min/30 d)]÷30 d。5位评估员是该养老院的工作人员及医疗照护服务提供者,收集的数据可信度较高。

1.2.4统计学方法 采用SPSS24.0软件进行统计描述、探索性因子分析及多元有序Logistic回归分析,检验水准α=0.05。

2 结果

2.1养老院老年人照护时长分布情况 239名老年人每24小时所需照护时长平均为93.56 min,中位数为0(0,179.83)min,其中照护时长为0 min的有119人(49.79%),即生活自理,几乎无需他人照护;63人(26.35%)所需照护时长<120 min;43人(17.99%)为120~360 min;仅14人(5.86%)照护时长>360 min。

2.2养老院老年人照护时长的影响因素 对CARE量表中20个子量表的评估结果采用探索性因子分析,Bartlet′s球性检验结果显著(χ2=2549.516,P=0.000),KMO统计量为0.820。利用主成分分析提取特征值大于1的公因子6个,见表1。

表1 因子分析结果(n=239)

将6个主要因子和年龄、性别(1=男,2=女)、婚姻状况(0=无配偶/丧偶,1=有配偶)、文化程度(1=文盲,2=小学,3=中学,4=高中,5=大专以上)4个一般人口学资料作为自变量,将“每24小时老人所需照护时长”转化为有序多分类变量(照护时长为0 min=1,<120 min=2,120~360 min=3,>360 min=4)后作为因变量,分别纳入多元有序Logistic回归模型中进行多因素分析。平行性检验结果显示P=0.427,满足使用多元有序Logistic回归模型的条件。模型拟合度结果显示,似然比值为152.353,P=0.000,方程总体显著。Cox&SnellR2=0.471,NagelkerkeR2=0.521,说明模型整体拟合效果良好。多元有序Logistic回归分析结果见表2。

表2 老年人照护时长的多元有序Logistic回归分析结果

3 讨论

3.1养老院老人照护时长分析 本研究显示,239名老年人每24小时所需照护时长的中位数为0(0,179.83)min,平均时长为93.56 min,提示部分养老院老年人具有一定的照护需求。Björkgren等[10]发现芬兰养老院老年人的照护时长平均为86 min/24 h,日本为92 min/24 h[11],美国为126 min/24 h,英国则为148 min/24 h[12]。整体来看,我国养老院老人的平均照护时长与日本老人较为接近,但少于英美国家的照护时长。可能由于英美国家的养老福利体制发展较为完善,养老院所能提供的医疗照护服务项目较多,导致老年人的照护时长有所增加;而目前我国养老院发展尚不完善,养老院在医疗照护方面的资源供给不足,收住老年人参差不齐,本研究49.79%的老人几乎无需他人照护,故照护时长相对短。英美国家多按照老年人的健康及功能状况划分等级收住不同等级的照护机构,2019年美国政府推荐使用CARE量表作为统一标准化的评估工具实现对不同照护机构评估标准的一致性及公平性。因此,建议将CARE量表作为我国养老院的一种综合性老年照护评估工具,在大力推进医养结合养老服务模式的当下,进一步提升我国养老院的医疗服务供给能力,为老人提供更好的照护服务。

3.2养老院老年人照护时长的影响因素

3.2.1年龄 表2显示,年龄是养老院老年人照护时长的影响因素,即养老院非高龄老年人平均每24小时所需照护时长较高龄老年人有所增加,可能因为非高龄老年人的恢复潜力更大,故得到更多照护。国外研究发现,康复团队对高龄老年人功能恢复的预期低于非高龄老年人,这导致恢复潜力较大的非高龄老年人会得到更多的照护,因此照护时长有所增加[13-14]。Atalay等[15]则提出,与年轻老年人相比,年龄较大的老年人更可能“提前离开养老院”,因为高龄老年人更有可能因病情危重转诊至上级医院进行住院治疗,导致养老院为相对健康的高龄老人提供的照护时长相对减少。此外,Hung等[6]报道对于恢复希望较小的高龄老年人,家庭成员会减少这部分无意义的照护资源及费用支出。因此,养老院在提供照护服务时,应考虑高龄老年人的恢复潜力,并与其家庭成员共同制定老人的照护服务计划,以便于更合理高效地利用现有照护资源。

3.2.2生活自理能力 本研究发现,生活自理能力是养老院老年人照护时长的主要影响因素之一,生活自理能力越强,老人每24小时所需照护时长越少。主要由于生活自理能力较好的老年人其自我照护能力越强,对照护服务提供者的依赖性较低,因此所需的照护时长越少,这与国内外类似研究[6-7,16]结果一致。因此,养老院的照护服务提供者在照护老年人时,应重点关注生活自理能力受损的老年人。

3.2.3肌力 本研究结果显示,肌力是养老院老年人照护时长的影响因素,即肌肉力量越差的老人,照护需求越多,其照护时长也相应增加。可能与肌肉力量较好的老人在日常活动方面不太依赖他人帮助有关。Wee等[17]发现肌力衰退对老人的住院所需照护时长有显著的影响,Yeh等[14]报道肌力减退会显著增加老人的照护时长。肌力反映了老人对照护服务的需要,养老院在判断入住老人的照护服务需求时应重视对老人肌力的评估,并根据老人的肌力衰退情况增加一定的照护时长。

4 小结

本研究基于CARE评估分析养老院老年人照护时长及影响因素发现,非高龄、生活自理能力较差、肌力衰退的老年人平均每24小时所需照护时间较长。建议养老院的照护服务提供者在照护老年人时,应优先考虑恢复潜力较大的非高龄老年人、生活自理能力较差、肌力衰退的老年人,合理分配医疗照护资源。此外,目前我国养老院发展尚不完善、医疗服务供给不足,收住的老年人以健康老年人居多,故使用CARE量表评估的结果也难以在老年人的健康及功能状况上体现出照护时长的差异化,导致本研究数据仅发现照护时长的3个影响因素。未来的研究需要在养老院发展逐渐完善、医疗服务供给能力逐渐提升的情况下,进一步收集更准确的数据并进行影响因素分析。

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