老年人“互联网+居家护理”服务风险评价指标体系的构建

许佳佳，石宇平，张 耀，李 珊，吕晓燕，叶秀敏，牛晋艳*

1.山西白求恩医院 山西医学科学院，山西 030032；2.山西医科大学护理学院；3.山西中医药大学护理学院

2022 年《政府工作报告》指出,预计2033 年左右我国进入老年人占比超过20%的超级老龄化社会，人口老龄化形势严峻[1]。研究显示，90%老年人选择居家养老[2],我国居家护理服务需求量不断扩大。目前，我国“互联网+居家护理”服务仍处于发展探索阶段[3]，面临着相关法律法规缺少、安全风险多样、配套制度不完善、护士人身安全无保障、信息共享与数据安全等风险问题[4⁃7]。研制有效、可行的风险量化指标和科学的风险评价工具是进行有效风险管理的依据。本研究拟构建适合护患双方的老年人“互联网+居家护理”服务风险评价指标体系，为护患双方风险评估提供支持，有助于医疗机构进行科学合理的风险评估与管理，为形成老年病人“互联网+居家护理”服务风险预警模型及不同风险等级下的应对策略提供参考依据。

1 研究方法

1.1 成立研究小组 研究小组成员共6 人，由1 名护理管理者、2 名从事老年临床工作的主管护师、3 名硕士研究生组成。小组成员主要负责文献回顾、方案的设计和调整、遴选函询专家、收集资料、制定专家函询问卷、发放和回收问卷、数据的分析与处理。

1.2 拟定评价指标初稿

1.2.1 理论分析 5M1E法包括人（man）、机器（machine）、物料（material）、方法（method）、测量（measurement）、环境（environment）现场管理六大要素，针对主要问题实行全面质量管理[8]。运用此分析方法，对老年人“互联网+居家护理”服务过程中风险因素进行分析，“人”指服务参与者护士、病人双方，“机器”指居家护理服务所涉及的设备、仪器，“物料”指服务所需用物，“方法”指护理项目操作方法，“测量”指互联网平台相关风险评估，“环境”指居家服务环境。在实际服务中，居家护理服务所涉及的设备、仪器及所需用物一般由所在互联网平台（或医院）提供，因此将“机器”“物料”与“测量”合并。但在服务过程中，居家护理由于服务地点的变更，护士方面新生出行交通风险，出行交通风险是居家护理服务不可忽视的方面[9⁃10]，因此将“机器”用来表示护士出行方面的交通工具。本研究是对服务中的风险因素进行评估，研究小组以5M1E 法为理论框架，将一级指标确定为护士相关风险因素、病人相关风险因素、出行风险影响因素评估、互联网+运行管理风险评估、服务项目风险等级评估、居家环境风险评估。医疗风险感知是病人以及医院和整个医疗服务卫生体系对其风险的程度判断，并进而对该风险产生评估与行动的过程[11⁃13]，主要涉及病人经济风险、身体诊疗风险、社会心理风险[14]。本研究注重实际风险发生情况及参与者护患双方的风险感知情况，基于风险感知理论，结合护士执业地点变更给护患双方带来的风险，将风险感知结局一级指标拟定为生理风险、心理风险、经济风险、执业风险。

1.2.2 文献分析 以“老年人/老人/长者/高龄”“互联网+”“出院/随访/居家护理”“风险/危险因素”“指标体系”等为中文关键词，系统检索中国知网、万方数据、维普网等中文数据库；以“aged/elderly/old adults/geriatric”“internet”“home/care/discharge/transition/transitional care”“risk/risk factor”“indicator system”等为英文关键词系统检索PubMed、EMbase、Web of Science等英文数据库，系统收集老年人“互联网+居家护理”服务风险的主要研究内容，根据检索结果初步确立了老年人“互联网+居家护理”风险评价指标范围。

1.2.3 半结构化访谈 采用目的抽样法，对某三级甲等综合医院提供过老年人“互联网+护理服务”的护理人员、管理者和接受过“互联网+护理服务”的病人进行半结构化访谈。护理人员及管理者纳入标准：①从事老年护理工作≥5 年；②符合所在医疗机构居家护理资质；③进行居家护理上门服务≥3 次。病人纳入标准：①年龄≥60 岁；②接受过“互联网+居家护理”服务≥3 次；③意识清醒，具备正常沟通能力。在文献分析、课题小组讨论及预访谈的基础上确定访谈提纲。护理人员及管理者访谈提纲：①在居家护理服务过程中，您感知到哪些风险？②您认为这些风险因素主要来源于哪些方面，哪些应该重点关注？③您认为老年人“互联网+居家护理”服务风险评价指标应包含哪些内容？④您认为还有哪些是您没有实际感知到但可能存在的风险？病人访谈提纲：①在您接受护士上门服务时，您感知到哪些风险？②您认为这些风险主要来源于哪些方面，哪些对您影响最大？③您认为还有哪些是您没有感知到但可能存在的风险？采用Colaizzi现象学资料7 步分析法，对收集资料进行整理、编码、归纳与分析，无新主题出现时视为资料达到饱和，共访谈护理人员10 名、病人13 例。研究小组在理论分析、文献回溯的基础上，结合质性访谈提炼主题，形成老年人“互联网+居家护理”服务风险评价指标体系初稿。1.3 专家函询

1.3.1 拟订专家函询问卷 专家函询问卷包括3 部分：①问卷说明，包括致专家信及问卷填写说明；②专家函询问卷，各指标重要性评分采用Likert 5 级计分法，“不重要”计1 分，“非常重要”计5 分，函询指标体系增加专家意见备注栏；③专家一般情况调查表，包括专家基本信息、对研究内容的熟悉程度以及判断依据。

1.3.2 专家遴选标准 ①从事老年护理、老年护理教育工作或老年护理管理工作≥10 年；②对老年人“互联网+居家护理”工作熟悉；③本科及以上学历；④中级及以上职称；⑤自愿参与本研究。

1.3.3 实施专家函询 采用目的抽样法，以电子邮件形式对5 个省/市的16 名专家进行了2 轮函询。研究小组根据第1 轮函询结果，结合专家建议、指标筛选标准及小组讨论进行指标补充、删减及修改，形成附有第1 轮函询结果的第2 轮专家函询问卷，于2 周后发放并在1 周内尽量回收。以专家意见及重要性评分>4 分、变异系数<0.25、满分率>40% 作为指标的筛选标准[15]。

1.4 统计学方法 采用Excel、SPSS 26.0 软件对数据进行统计分析。专家积极程度用有效问卷回收率表示；专家权威系数（Cr）由专家对函询内容的熟悉程度（Cs）以及判断依据（Ca）的均值表示；专家意见协调程度用变异系数、肯德尔和谐系数（W）表示。

2 结果

2.1 函询专家的基本资料 本研究共进行了2 轮专家咨询，最终遴选来自武汉市、南京市、北京市、杭州市、太原市的16 名专家，均为女性；年龄35～53（41.59±6.12）岁；工作年限10～25（18.94±7.77）年；本科7 人，硕士7 人，博士2 人；中级职称3 人，副高级职称9 人，正高级职称4 人；老年临床护理专家6 人，老年护理管理专家7 人，老年护理教育专家3 人。

2.2 专家积极程度 第1 轮专家咨询发放16 份问卷，回收16 份问卷，有效回收率为100.00%。第2 轮专家咨询共发放16 份问卷，回收15 份问卷，有效回收率为93.75%。第1 轮咨询有9 名专家提出修改意见（56.25%），第2 轮咨询有3 名专家提出修改意见（20.00%），说明专家对此研究较为重视，积极性高。

2.3 专家权威程度 2 轮函询专家对函询内容的熟悉程度分别为0.713，0.727，专家判断依据均为0.900，2 轮专家权威系数分别为0.806，0.813，均>0.800，表明本研究的函询专家具有较高的权威性。

2.4 专家意见协调程度 第1 轮专家咨询指标的重要性评分为3.813～5.000 分，变异系数为0.000～0.258。第2 轮专家咨询指标的重要性评分为4.067～5.000 分，变异系数为0.000～0.240。2 轮专家意见的协调程度分别为0.173，0.158（均P<0.001），表明专家对本研究的协调性较好，见表1。

表1 专家意见协调程度

2.5 专家函询结果 第1 轮专家函询结束后，研究小组根据条目的筛选标准及专家意见，对指标进行修改：①删除三级指标“外科伤口拆线”“陪诊服务”“子女数”；②将室内环境“家中是否有宠物”修改为“家中是否有具备潜在攻击行为的宠物（大型犬类等）”，将“平均每年住院次数”和“平均每次住院天数”合并为“平均每年住院天数”；③护士相关风险因素中增加二级指标“护士核心能力”，病人相关风险因素中增加二级指标“社会支持情况”。第2 轮专家函询后专家意见趋于一致，无指标修改。最终构建的服务风险评价指标体系包括老年人“互联网+居家护理”服务风险评价指标体系、护士风险感知结局指标体系、病人风险感知结局指标体系，结果见表2～表4。

表2 老年人“互联网+居家护理”服务风险评价指标体系咨询结果

表3 护士风险感知结局指标体系咨询结果

表4 病人风险感知结局指标体系咨询结果

3 讨论

3.1 老年人“互联网+居家护理”服务风险评价指标体系构建的科学性与可靠性 本研究以5 M1E 理论、风险感知理论分别作为风险因素、护患风险感知结局指标体系构建的理论基础，结合质性访谈了解服务过程实际发生及存在的风险，并经过焦点小组讨论形成指标条目，进行了2 轮专家函询，依据条目筛选标准形成老年人“互联网+居家护理”服务风险评价指标体系终稿，在研究方法上具有科学性。本研究函询专家来自国内5 个省市，其中包括了从事老年医疗、老年护理及老年护理教育工作的专家，具有较强的地域代表性及学科性，咨询专家在相关领域工作年限为10 年及以上，56.25%的专家具有硕士及以上学历，专业知识与工作经验丰富，结合理论与临床实践对指标进行评价，保证了指标体系的可靠性。2 轮咨询专家积极性为100.00%、93.75%，权威系数分别为0.806，0.813，表明专家的积极性、权威程度较高。专家意见肯德尔和谐系数分别为0.173，0.158，均P<0.001，变异系数为0.000～0.258、0.000～0.240，表明专家意见的协调程度较好，一致性较高。

3.2 老年人“互联网+居家护理”服务风险评价指标体系建立的重要性及创新性 目前，我国“互联网+居家护理”存在诸多安全风险问题，降低了护患双方参与居家护理意愿，不利于此项服务的开展。2020 年国家医政医管局《关于加强老年人居家医疗服务工作的通知》中指出，各医疗机构要采取有效措施积极防控和有效应对居家医疗服务风险。现有研究中，国外学者更关注基于人工智能的风险预警系统[16⁃17]，将护理质量作为居家护理安全评价的主要指标[18]。国内学者黄盼盼等[19]基于4R 危机理论构建“互联网+护理服务”事前⁃事中⁃事后风险管理评价体系，还有学者针对长期照护服务项目构建指标体系[20]，有利于科学评估“互联网+护理”服务风险。以上研究中对服务风险的认知均来源于第三方视角的分析、总结、归纳，而实际服务风险是否发生、发生程度如何并无相关定义和研究。本研究注重实际风险发生情况与参与者护患双方的风险感知情况，在构建风险因素评价指标体系的基础上，以风险感知为理论支持，参考“病人感知风险”理念，探索出一种能够客观反映真实风险发生情况的结局指标体系，即从参与者角度构建风险感知结局指标体系，形成完整的老年人“互联网+居家护理”服务风险评价指标体系，获取客观真实风险发生情况及相关因素，在本领域具有创新意义。同时，老年人“互联网+居家护理”服务风险评价指标体系的构建有利于将服务划分不同风险层级，为构建风险预警模型及提出应对策略、政府将服务分层定价提供参考，有利于老年人“互联网+居家护理”服务健康发展。

3.3 指标体系的内容分析

3.3.1 风险因素评价指标体系 识别风险是风险管理的第一步，老年人“互联网+居家护理”风险复杂多维，找准其风险源是关键。本研究以5M1E 法为风险因素指标体系构建的基本框架，结合文献查询及半结构化访谈，根据实际存在的风险，找准客观真实的风险源，构建的指标体系科学可靠，是早期识别风险因素的有效工具，为进行风险管理提供依据。本研究一级指标“护士相关风险因素”“病人相关风险因素”重要性均分为4.933 分，满分率93.3%，与谢春燕等[21]“互联网+延续护理”风险因素分析具有一致性，出行风险影响因素评估与国外学者Giesen 等[8⁃9]居家护理风险因素研究结果一致。三级指标1.3.1“护理基础知识扎实”重要性均分为5.000 分，满分率100%，说明其是护士核心能力的重要体现，提示护理管理者应重视并积极考核护士理论知识，从护理人员自身降低风险事件发生。

3.3.2 风险感知结局指标体系 本研究运用风险感知理论建立护患双方风险感知结局指标体系，既作为服务评价手段，又直观反映风险发生情况，有利于客观把控服务风险。护患风险感知结局指标体系各条目重要性均分均>4 分，满分率均>60%，专家认可度高。文献显示，风险防控与人身安全是护士上门服务首要关注的问题[22]，保障护士安全是开展“互联网+护理服务”的前提[23]，并且居家护理不同于医院医疗团队的保障和支持，老年病人也承担着巨大安全风险，这与本研究护患双方一级指标“生理风险”指标的设置具有很高的契合性。有研究表明，护士和病人在家庭护理过程中常发生不良事件，产生心理负担及伤害[24]，表明本研究“心理风险”指标合理。

4 小结

本研究构建了老年人“互联网+居家护理”服务风险评价指标体系，在找全客观风险因素的基础上，评估居家服务过程中护患实际风险感知情况，探究最真实风险发生情况，为医疗卫生事业部门进行风险管理提供依据，为构建风险预警模型及不同风险等级下的应对策略提供参考，提高护患双方对于老年人“互联网+居家护理”服务参与意愿，提高医疗、社会管理部门对“互联网+护理”风险预测和把控信心，为政府将服务分层定价提供参考，有利于老年人“互联网+居家护理”服务健康发展。