住院患者跌倒监测系统的研发与临床验证

丁湘云，程艳爽，黄 静，冯志英，王建荣，高 远，王晓媛，马燕兰，郭亮梅，乔 屾 解放军医学院，北京 00； 解放军总医院第一医学中心 肝胆胰外科医学部，北京 00； 解放军总医院第一医学中心 肾脏病医学部，北京 00； 解放军总医院 卫勤训练中心，北京00； 解放军总医院 护理部，北京 00； 解放军总医院第一医学中心 护理部，北京00； 解放军总医院第二医学中心 神经内科，北京 00； 解放军总医院 医学大数据研究中心，北京 00

住院患者跌倒是医院最常见的护理不良事件之一，不仅给患者生理、心理带来伤害，还会增加住院时间和医疗费用，引起医疗纠纷[1-3]。住院患者跌倒是医院护理质量管理的重要指标，已纳入国家护理质量数据平台进行监控，是全球共同关注的安全问题[4]。各国住院患者跌倒发生率不同，美国、新加坡、日本等国发生率为0.2‰ ~4.1‰，英国和威尔士发生率为3‰ ~ 14‰[5-7]。据2017年度国家护理质量报告，我国三级甲等医院住院患者跌倒发生率中位数为0.05‰[8]。目前，我国住院患者跌倒事件以填写上报为主，存在一定程度的漏报现象[4,9-11]。患者跌倒漏报使护理管理者无法全面了解临床真实的跌倒发生情况，以进行准确、及时的干预。因此，为实时、客观、准确地了解住院患者跌倒发生情况，本研究基于医院现有的医院信息系统(hospital information system，HIS)、护理信息系统(nursing information system，NIS)、重症医学临床信息系统和医学图像存储系统(picture archiving and communication systems，PACS)，构建住院患者跌倒监测系统，旨在及时、灵敏、科学、客观地监测跌倒发生情况，辅助护理 管理者实施准确科学的管理，提高管理效能。

1 住院患者跌倒监测系统构建

系统研发中，首先根据临床实际工作流程确定跌倒监测系统数据信息及其来源，初步拟订筛查策略，之后依据跌倒上报病例修正筛查策略，通过临床调研结果的比对情况优化筛查策略，进而确定跌倒疑似病例筛查策略，形成疑似病例数据 库，经临床确认后纳入不良事件数据库。

1.1 工作流程分析 根据临床调研确定患者跌倒后医护处理流程：1)医生评估患者病情，判断是否进行影像学检查，无需影像学检查的患者遵医嘱观察病情，并依据病情调整护理级别、书写医疗文书；2)护士需重新进行跌倒风险评估、护理文书书写以记录患者生命体征和跌倒事件经过；3)医生判断患者病情，开具影像学检查医嘱；4)护士在护理文书中记录影像学检查名称及结果等信息。因此，该系统主要提取患者姓名和ID号、入院时间、出院时间、入病区时间、出病区时间、住院患者占用床时间、跌倒发生时间、住院患者跌倒总次数、影像学检查、护理级别(特级护理、一级护理、二级护理、三级护理)、跌倒风险评分、护理文书等信息，实现系统数据的多元 共享与利用。

1.2 数据来源 利用医院信息环境，自动提取HIS系统、NIS系统、重症医学临床信息系统和PACS系统中与跌倒发生相关的信息，分析跌倒事件的“迹象”。通过还原临床实际工作流程分析医院现有信息系统结构和功能，统筹规划并设计监测系 统的实现路径。

1.3 拟订筛查策略 回顾分析2020年1月1日-12月31日不良事件系统上报的48例跌倒、坠床事件，主要信息包括患者姓名、ID、入住病区、上报时间、发生时间、主要事件类型、事件主要表现、采取措施、护理文书、病例资料及非住院诊断产生的影像学检查等内容。通过自然语言处理法(natural language processing，NLP)和人工标注法(artificial labeling，AL)相结合的方法[12-15]，汇总了“跌坐”“滑坐”“摔倒”等18个跌倒筛查词 语。

1.4 修正筛查策略并开发系统 利用初步拟订的筛查策略，筛选2020年1月1日- 12月31日的住院患者病例资料，提取的跌倒病例与48例上报跌倒病例的共同病例有43例。分析5例病例漏检原因，补充“臀部着地”“床上坠地”两个筛查词语，共形成20个跌倒相关字段；分析提取的44例“假阳性病例”，新增“防摔倒”“防止摔倒”“未摔倒”等17个排除词语。确定筛查策略后交由计算机部门进 行系统开发。

2 系统的初步应用

2.1 监测系统与传统上报系统的应用比较 采用整群抽样的方法抽取北京市某三级甲等医院2021年1月5 - 10日内、外科全部在院患者，排除因疫情原因不便进行入科调查的产科和新生儿ICU。4名课题组成员按楼层分别对各病区住院患者或陪护人员采用自行设计的访谈提纲逐一面对面进行访谈，收集住院患者跌倒发生情况，事件发生时间范围为2020年12月29日- 2021年1月5日。共调查内、外科75个护理单元共1 660余例患者。提取监测系统和护理不良事件上报系统2020年12月30日- 2021年1月6日的病例进行匹配。

调研发现5例跌倒事件，不良事件系统仅上报2例，准确率40%。监测系统检出83例疑似病例，系统信息反馈病区后确认病例4例，均与调研病例重合，准确率为80%，系统监测准确率高于护理不良事件上报系统。监测系统漏检1例次，因该患者贫血，住院期间发生过两次晕倒，其中1次被系统检出，另外1次为患者在等待胃肠镜检查过程中低血糖晕倒，医护及时处理，患者未见异常，护理文书未记录，也无影像学检查。系统检出的79例“假阳性病例”，通过整理筛查词汇，发现“跌倒因素”“主诉摔倒”等19个字段也被纳入，将其纳入排除词语，由此筛选跌倒的排 除字段共36个，见图1中“否定跌倒字段”。

2.2 疑似病例筛查策略的优化与确定 通过试用，最终汇总筛查策略信息，共整理NIS系统护理文书中20个跌倒相关字段、36个非跌倒字段、5个跌倒地点相关字段，心率和血压2项生命体征；HIS系统中护理级别和影像学检查等医嘱信息；PACS的影像学检查结果。综上所述，系统依据跌倒病例提取准确性拟定4类筛查策略，其病例提取准确性依次下降。Ⅰ类证据为护理文书明确记录跌倒相关字段的病例；Ⅱ类证据为护理文书记录跌倒地点相关字段、生命体征、影像学检查，且提升了护理级别的病例；Ⅲ类证据为护理文书记录生命体征、影像学检查，且提升了护理级别的病例；Ⅳ类证据为仅进行了影像学检查，提升护理级别的病例(图1)。基于上述策略系统进行 了进一步的优化。

3 系统功能界面与应用

住院患者跌倒实时监测系统属于医院护理敏感质量指标实时监测系统的子系统，主要包括住院患者跌倒疑似病例确认和跌倒发生率两个模块。疑似病例确认模块每日0:00通过筛查策略自动提取疑似病例数据，并推送给病区和跌倒小组护士长确认，确认后的病例自动保存到跌倒发生率模块，为病区开展护理不良事件讨论、分析和上报提供依据(图2)。跌倒发生率模块主要包括住院患者跌倒每日情况、住院患者跌倒周期监测、住院患者跌倒分析报告3个界面。跌倒每日情况界面呈现每日各病区跌倒例次数、患者占用床日数、全院跌倒总例数、跌倒发生率等信息(图3)。跌倒周期监测界面可以分层级、分病区、按时段查询住院患者总人数、跌倒例次数、跌倒发生率、各跌倒伤害级别人数，警界值域参考2017年国家护理质量报告，将值域设定为0.05‰[8]，跌倒发生率0～0.05‰标为橙色，跌倒发生率 >0.05‰标为红色(图4)。跌倒分析报告包括全院(病区)住院患者跌倒发生率变化趋势分析、跌倒伤害率占比情况、跌倒发生班次等信息，图表均支持 在线下载和存储(图5)。

图 1 住院患者跌倒疑似病例筛查策略

图 2 住院患者跌倒疑似病例确认

图 3 每日监测界面

图4 周期监测界面

图 5 数据分析报告界面

4 体会及建议

4.1 监测系统实现了实时、客观、科学监测跌倒事件 不良事件的上报、追踪和原因分析可为护理安全精细化管理提供基础信息，是护理质量提升和改善的重要方法。目前，不良事件人工上报是护理管理者了解跌倒发生情况的重要途径，但该方法存在上报流程烦琐、信息滞后、工作量大、时效性差、漏报、数据失真等问题[16-18]。本系统基于HIS、NIS、重症医学临床信息系统和PACS系统提取跌倒相关信息，依托自然语言处理法和人工标注法初步拟订筛查策略，通过与不良事件系统上报跌倒病例的比对结果修正筛查策略，并利用临床调研优化筛查策略，最终确定疑似病例筛查策略。监测系统从不同角度和途径汇总了关于跌倒的信息化痕迹，涵盖了跌倒“迹象”的“动作”，共拟订56个筛查词汇；发生跌倒后的相关影像学检查医嘱、护理等级调整等信息，保证了信息提取的全面性、客观性和科学性。系统监测的疑似病例由临床护理人员确认形成跌倒病例，以保证病例数据的准确性和真实性。通过以上方法，保证了监测系统的客观性、科学性和自动化，使跌倒的监测由人工上报转变为信息化自动获取，终末数据管理转变为持续、动态过程监管 ，对不良事件隐瞒不报起到积极改进作用。

4.2 监测系统尚待进一步改进与完善 本系统的构建立足于跌倒事件的自动准确监测，可减轻人工上报和统计跌倒数据的工作量，监测的准确性依赖于护理文书客观详实的记录。由于护理文书以非结构化形式为主，无统一书写标准和格式，因此关于跌倒的描述和记录多种多样，本研究提取的跌倒相关描述词达20个，排除字段36个，使系统的运算异常复杂。同时，有可能存在筛查策略纳入不全，从而影响系统监测结果稳定性，导致病例漏检的现象。因此，需要规范和统一护理文书书写格式，提高护理文书质量[19]。实现以结构化数据为主，辅以非结构化描述的护理记录；同时，进一步提取新的护理不良事件上报病例，完善筛选策略的字段；针对系统监测的“假阳性”病例进一步删减影像学检查方式和医嘱诊断等条件，以提高监测系统的灵敏度和准确性。