基于数据挖掘的手术室护理安全事件与关联因素分析

□ 杜婷婷 DU Ting-ting 李雪艳 LI Xue-yan 胡清文 HU Qing-wen 徐小群 XU Xiao-qun

患者安全是医疗服务的基本原则，也是医院诊疗护理质量的直接反映。手术室具有专业技术水平要求高、患者术中病情复杂多变、工作负荷大等特点，任何环节的疏忽都可能会对手术病人造成严重的危害。世界卫生组织调查发现，不安全的手术或护理流程会导致多达25%的患者发生并发症[1]。国内外许多医院已建立安全事件电子上报系统，为医院诊疗护理安全提供了数据支持，有利于管理人员识别诊疗护理过程中的风险因素，采取针对性的干预措施，避免不良安全事件发生，保障患者安全[2-3]。在大数据时代，诊疗护理大数据的挖掘和分析为医疗安全管理带来了新方法，帮助医院管理人员有效识别和分析危险因素，采取预防性干预措施，杜绝不良安全事件的发生[4]。利用数据挖掘的关联规则分析，能有效寻找和挖掘诊疗护理数据中各项目集之间的内在关系及关联性，以发现数据间隐含的关联关系[5]。近年来，关联规则应用到护理管理领域，如肖爽、赵庆华[6]将数据挖掘中的关联规则分析方法用于探讨住院患者跌倒事件的基本特征以及相关因素间的关联关系。本研究基于数据挖掘的关联规则方法，分析手术室护理安全事件中相关因素之间的关联关系，以进一步改进手术室患者安全措施。

资料与方法

1.数据来源。收集2018年1月1日至2020年12月31日浙江省某三甲医院护理不良事件上报系统中的手术室护理安全事件159例，包括患者基本信息、事件类别、事件分级、发生原因、发生经过等信息。对患者姓名、住院号、ID号进行脱敏处理，以保护患者隐私。

2.质量控制。当发生手术室安全事件时，由发现人通过护理不良事件电子上报系统，记录事件发生的时间、过程等信息并存档，由手术室护士长审阅并组织分析事件发生原因和整改措施，最终由护理安全委员会审阅。患者信息、安全事件发现人及上报人信息与医院信息系统共享，确保信息准确。每月护理安全委员会审阅安全事件并与原始病历进行手术核查，发现错误退回手术室护士长修改并重新上传。

3.数据预处理。审核护理安全事件，删除原始数据中缺失数据，对患者姓名、住院号、病历编号、报告编号、发现人工号、发现人姓名等信息进行脱敏处理，对变量进行离散化并编码。见表1。

表1 变量名称及赋值方法

4.关联规则挖掘。运用关联规则进行数据挖掘。关联定义为若两个或多个变量的取值存在某种规律性，可表现为前项X→后项Y的蕴含式[7]。在关联规则中，支持度和置信度是两个重要的概念。支持度是指数据库中事务同时包含X、Y的百分比，即概率，其反映的是规则的重要性，支持度越大，关联规则越重要。置信度是数据库中事务已经包含X的情况下，包含Y的百分比，即条件概率，反映规则的可信程度。提升度表示含有X的条件下，同时含有Y的概率，与只看Y发生的概率之比，反映了关联规则中X与Y的相关性。提升度＞1且越高表明正相关性越高，提升度＜1且越低表明负相关性越高，提升度=1表明没有相关性，即相互独立。本研究关联规则设定最小支持度=10%，最小置信度=60%，提升度大于1。对关联规则的前后项进行卡方检验或Fisher精确检验，保留有统计学意义的关联规则(p＜0.01)，结合专业实践知识，筛选出有价值的关联规则。

5.统计学方法。采用SPSS19.0软件，计数资料采用频数和构成比描述。关联规则的挖掘和检验通过R语言软件实现。

结果

1.手术室护理安全事件汇总。本研究最终收集手术室护理安全事件159例，护理安全事件类别包括标本、非计划拔管、物品、锐器伤、设施、药物、转运及投诉等，其中以物品相关事件最多，占总数的30.19%。根据不良事件四级九分法对安全事件进行分级，II级、III级和IV级事件例数分别为27例、74例和58例，见表2。

表2 手术室护理安全事件

2.手术室护理安全事件基本情况描述。159件手术室护理安全事件责任人中，巡回护士88例，占55.35%，器械护士35例，占比22.01%，年资在5年及以上，10年以下的护理人员最多，占比44.03%。发生的时间术前、术中、术后分别为39例、61例、59例，占比分别为24.53%、38.36%、37.11%。见表3。

3.关联规则分析。通过Apriori算法筛选出满足支持度≥10%，置信度≥60%，提升度＞1的关联规则3487条，进行卡方检验后筛选出45条规则，结合相关专业知识和临床实践，最终找出7条关联规则，见表4。

讨论

1.手术室护理安全事件基本特征分析。本研究中手术室护理安全事件包括标本相关事件、非计划拔管事件、物品相关事件、设施相关事件、锐器伤事件、护理投诉事件、药物事件、病人转运相关事件、压力性损伤和失禁性皮炎事件等安全事件，与冀福林[8]报道的手术室常见不良事件一致。手术室是为患者施行手术的重要场所，特殊的工作环境和性质、跨部门的协作、团队成员的组成等因素决定手术室工作的特殊性，护理安全事件发生的影响因素也不同。相关文献[9-11]显示，手术室护理不良事件发生的原因涉及沟通、技术流程、物品设施、手术核查等方面。本研究对手术室护理安全事件从责任人、年资、手术核查、技术流程、制度执行、发生时间、责任心、沟通、物品设施等多个因素收集资料，研究结果显示，责任人以巡回护士占比最大为55.35%，责任人的年资以小于10年为主，未按制度执行的占比为71.07%。同时技术流程错误占比69.18%，与相关研究发现相关知识及技术不足在导致手术室护理不良事件发生所占比例最高的结果相一致。提示管理人员应重视巡回护士的管理和低年资护士的培训，尤其是手术室技术流程和手术室制度方面的培训，以提高手术室护士的素质。2010年卫生部出台了手术安全核查制度，我院也制定了手术安全核查学习制度，麻醉医生、巡回护士和主刀医生根据手术安全核查表共同核查。本研究回顾分析手术室护理安全事件，发现手术核查错误或缺陷占比21.38%，提示管理人员要关注手术安全核查落实情况，制定防范措施。本研究159例护理安全事件中责任人责任心不强有143例，占比89.94%。手术室工作环节多、技术强度大，手术中意外情况可能随时发生，要求手术室工作人员要有高度的责任心，时刻关注手术整个过程的每一个细节，避免不良事件发生，保障患者安全。

2.手术室护理安全事件各因素之间的关联分析。关联规则反映的是一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的重要技术之一，可以从大数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系[12]。本研究考虑手术室工作的特殊性，依据平台从责任人、责任人年资、沟通、手术核查、技术流程、制度执行、发生时间、责任心等影响因素收集资料，利用Apriori算法挖掘这些因素之间有价值的关联规则。关联规则1揭示了在手术核查过程中，护士与患者、主刀医生、麻醉医生沟通不足，护士责任心不强会造成手术核查错误或缺陷。关联规则2-3反映了护理人员要熟悉手术核查技术流程，加强手术安全核查相关培训。关联规则4-5说明按制度执行、手术核查和责任心之间的关联，护理人员正确执行手术室制度、手术核查正确，护士责任心也会强。关联规则6表明技术流程错误多发生在年资为5～10年之间，责任心不强容易造成技术流程错误，提示管理人员重点关注5～10的护理人群，培养护理人员慎独精神和责任心。制度是技术流程操作的准则，关联规则7显示未按照制度执行会引起技术流程错误，手术室是具有高技术强度的科室，工作过程中要谨遵制度执行，正确落实技术流程，保障手术的安全。

结论

本研究依托医院不良事件平台，对手术室护理安全事件进行数据挖掘，利用Apriori算法查找手术室护理安全事件各因素之间的关系，弥补了描述性研究的不足，挖掘出手术室护理安全事件的特征。提示，护理人员在手术核查过程中要加强沟通、要有很强的责任心和熟练的技术操作流程。在护理培训中要重点关注年资在5～10年的护理人员，加强制度、技术流程的培训。