跌倒风险评估系统的临床应用与评价

2019-04-22 07:38李晶
长江大学学报(自科版) 2019年3期
关键词:准确率量表护士

李晶

(深圳大学总医院五官科,广东 深圳 518053)

石兰萍

(香港大学深圳医院护理部,广东 深圳 518053)

跌倒是医院常见的不良事件,约占40%[1],包括行走中摔倒、床旁和座位旁摔倒、坠床等多种方式[2]。降低跌倒发生率,建立患者安全体系逐渐成为全球医疗安全管理趋势。Miake等[3]通过文献系统回顾表明,强调多元化策略预防跌倒,包括跌倒风险的评估、患者教育等,可降低约30%的跌倒风险。近年来,我国对跌倒评估的研究尚处于起步阶段,滞后于同类研究的国际化前沿。在临床应用中,评估者对量表的理解力、评估方法、工作经验及能力均有差异性[4],诸多因素均有可能影响量表评估结果的准确率。根本原因在于大部分医院都直接使用汉化版的Morse与STRATIFY两种跌倒风险评估表,原评估量表的某些条目缺乏统一、标准的评估描述语言。鉴于此,笔者于2016年1月开发了整合Barthel指数的跌倒风险评估信息系统,规范评估语言,设置评估时机提醒,临床应用效果好。现报道如下。

1 跌倒风险评估信息系统的设计与应用

1.1 选取跌倒风险评估量表

采用托马斯跌倒风险评估工具(St.Thomas Risk Assessment Tool in Falling Elderly Inpatients,STRATIFY)进行跌倒风险评估。STRATIFY跌倒评估量表是由英国学者Oliver等编制的[5]。该量表有5个条目组成:①因跌倒入院或在住院期间发生过跌倒(是=1,否=0);②躁动不安(是=1,否=0);③视力障碍对日常生活功能造成影响(是=1,否=0);④频繁如厕(是=1,否=0);⑤活动无耐力(是=1,否=0)。量表总分为5分,区分高低危人群的最佳临界值为2分[6],即评分结果≥2分,则为跌倒高风险患者。Oliver研究[5]得出,评价日常生活自理能力(Activitiesof Daily Living,ADL)的Barthel量表(Barthel Index,BI)中第8项(床椅转移)及第9项(平地行走)两项评分之和等于15分或20分,则STRATIFY量表中第5项(活动无耐力)得分为1分。

1.2 文献查证、前瞻性分析住院患者发生跌倒之关键危险因子

运用失效模式效应与关键性分析法(failure mode, effects and criticality analysis; FMECA),通过国内外文献查证,对住院患者发生跌倒之关键危险因子进行前瞻性分析、识别跌倒风险管理中潜在或现存的危险因素及环节。

1.3 对照Barthel量表与STRATIFY跌倒风险评估表同类评估条目评定标准的近似关联性

国家卫计委于2013年11月14日发布的卫生行业标准《护理分级》,指出各级医院需用Barthel指数评定患者自理能力,确定护理级别。标准中含规范性附录A,该附录中有规范的Barthel指数评定量表及详细的评定细则。我们参照国家标准将Barthel评定表及评定细则纳入电子护理病历评估系统临床应用。将Barthel量表评估项目第8项(床椅转移)及第9项(平地行走)与临床广泛应用的STRATIFY跌倒风险评估表中的第五条评估项目(转移与活动)进行对照,应用德菲尔法(Delphi Technique),对比Barthel量表与STRATIFY跌倒风险评估表同类评估条目(转移与活动)评定标准的近似关联性。

1.4 确定Barthel评分指数关联STRATIFY跌倒风险评估关键风险因子的诊断界值区间

采用立意取样法,对2014年1月至2015年12月发生跌倒患者的Barthel指数中的床椅转移与平地行走两项评估总分进行回顾性研究,通过统计学方法计算出此两项评估总分与跌倒发生的诊断界值区间,并请5名护理专家给予论证审核后定稿。

1.5 优化整合跌倒风险评估电子病历决策库,建立智能化的评估体系应用模块

在我院现有的护理信息系统(Nursing Information System, NIS)中,前台界面运用JAVA语言,后台运用C#语言,优化整合跌倒风险评估电子病历决策库,编制入经研究得出的Barthel指数床椅转移与平地行走两项评估总和分值与跌倒发生的诊断界值区间,通过智能化护理电子病历对此两项评分总和自动提取及智能决策关联至STRATIFY跌倒风险评估表中,建立智能化的评估体系应用模块。从而简化临床护理评估的流程,提高护士工作效率。

1.6 建立多层次、个体化的跌倒风险评估与干预闭环管理体系

突破常规设计护理表单,依据上一层次评估的系统对阳性及高危因子的甄别筛查结果,第二、第三层评估系统架构设置“阴性结果关闭”、“阳性结果拓展”、“阳性条目针对性护理措施”等功能。如对于阳性危险因子:残障的分类(肢体残障、视力障碍、听力障碍、精神障碍、智力障碍等)、肢体残障的具体部位、活动时使用的辅助器具类别均由第二层评估系统拓展细化并警示,第三层评估系统中维护入基于常见阳性危险因子的护理干预措施供临床护理人员据评估结果自动勾选适宜的护理干预措施

2 评价方法及应用效果

2.1 评价方法

系统从2016年1月开始使用,跌倒管理团队对选取的护士跟班观察记录系统应用前(2015年12月)的评估耗时、跌倒风险入院评估准确率,系统应用后(2016年5月)的评估耗时、跌倒风险入院评估准确率(护理组长或护士长每日审核结果)直接于跌倒管理信息系统中调取数据。

2.2 评价指标

①护士评估耗时:护士评估每位患者所需时间; ②跌倒风险入院评估准确率:准确应用STRATIFY风险评估的人数占STRATIFY风险评估的总人数的百分比。

2.3 统计学分析

表1 系统应用前后跌倒风险入院评估准确率比较

2.4 应用效果

系统应用前,护士评估耗时为(2.55±0.38)min,系统应用后,护士评估患者耗时降至(1.40±0.45)min,差异有统计学意义(t=3.39 ,P<0.01);系统应用后护士评估准确率从84.39%上升至93.78%(χ2=17.392,P<0.01),见表1。

3 讨论

3.1 智能跌倒评估系统提高了护士的工作质量与效率

及早识别跌倒的高危因素并给予护理干预,可有效降低跌倒的发生率及其并发症[7,8]。周君桂等[4]发现护理人员对跌倒危险因素的评估主要依赖临床经验,影响评估准确性。在评估患者时仅依靠询问而未对患者进行观察,如步态评估,且患者回答不准确等诸多因素均有可能影响量表评估结果的准确率,不仅使患者得不到有效的防跌倒干预, 也使他们不能得到专科护士及时的会诊、监控和巡查,造成漏报的高风险患者发生跌倒。本研究将Bathel指数评定中的床椅转移与平地行走两项评估总和分值自动提取及智能决策关联至STRATIFY跌倒风险评估表,自动汇总评估总分,设置评估时机提示,从而规范了跌倒风险评估语言,明确评估时机,以确保跌倒风险评估正确性与实效性,真正发挥其诊断价值。

3.2 智能跌倒评估系统实现过程质量指标监测

传统的护理质量管理量模式着重于对护理行为的最终结果评价,过程控制相比于结果控制,可将传统的关注跌倒不良事件发生后的原因追踪分析与改进转向关注事前预防,及时找出薄弱环节,制定改进措施[9]。本研究应用跌倒风险评估信息系统,实现了在患者住院期间,对其进行全过程、动态的评估与评价,前瞻性地发现护理安全隐患并及时给予护理干预。且信息系统可追溯各个环节,责任到人。系统应用后护士评估准确率从84.39%上升至93.78%,将跌倒风险评估准确率设置为过程监测指标,使防跌倒管理目标更加明确,提高管理效率。

3.3 智能跌倒评估系统提升护理人员的循证思维

整合跌倒风险评估电子病历决策库,智能化的评估体系应用模块能有效指导护理人员运用循证护理的方法进行护理活动,推动我国跌倒评估与安全管理模式与国际接轨。

4 结语

智能护理评估系统紧扣护理程序,统一规范评估语言,护理评估质量可追溯,提高了护士评估的质量与效率,降低了护理不良事件的发生。 下一步还将在使用过程中不断改进完善,加强对低年资临床护士使用信息系统进行跌倒风险评估的培训,以提高临床应用效果。

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