——陈秋菊 梅天舒 柯菊青 袁 玲 王 清 董 珊 罗彩凤 陈 雁*
对患者病情恶化及时识别和干预是改善患者预后和减少意外事件发生的基本要素[1]。急诊急危重症患者多,早期识别患者病情恶化并实施干预尤为重要。2012年,英国皇家医师学院在早期预警/跟踪和触发系统(Early Warning/Track-and-Trigger Systems,EW/TTS)、改良早期预警评分(Modified Early Waring Score, MEWS)和重要早期预警评分(Vital pac Early Waring Score, ViEWS)基础上,改进形成了统一的标准化评分系统,即国家早期预警评分(National Early Warning System,NEWS),以更好地评估、识别、及时干预病情恶化患者[2]。该系统已在世界各地医疗机构中得到广泛应用[3]。NEWS主要适用于院前转运患者和急诊患者,国外在急诊科的应用研究较成熟,而我国多集中于院内转运、预测患者预后等方面,较为局限,且未充分借助信息化手段。鉴于此,某院急诊科应用信息化手段构建并实施了基于NEWS的急诊早期分级预警方案,实现了预警评分数据自动采集与分级预警自动提醒。
通过文献回顾、指南查询、专家讨论等,在NEWS评分系统[4]基础上制定了早期分级预警方案。(1)Ⅰ级预警(总分≥7分)。转入抢救室,由N3能级以上护士负责,持续监测生命体征,严密观察患者病情变化;应用SBAR(Situation-Background-Assessment-Recommendation)沟通模式通知副主任及以上职称医师,要求其立即对患者进行紧急评估;备好抢救车,吸氧,摆放体位,开放静脉通路,必要时予以基础生命支持;根据医嘱采取相应措施;必要时转运至重症监护病房。(2)Ⅱ级预警(总分≥5分或单项变量达到3分)。干预方案为:由N2能级以上护士负责,建立心电监护,巡视患者至少1次/h,密切观察病情变化;应用SBAR沟通模式通知医师并建议其重新评估患者;按照ABCDE(Airway气道-Breathing呼吸- Circulation循环-Disability神经功能障碍-Exposure全身暴露)顺序评估患者;根据医嘱采取相应措施;若患者连续3次评分保持在5分,则做好随时抢救准备。(3)Ⅲ级预警(总分1分~4分)。由N1能级以上护士负责,巡视患者至少1次/4 h,密切观察病情变化;若有心电监护,监测患者生命体征1次/h;若无心电监护,监测患者生命体征1次/2 h;应用SBAR沟通模式通知医师;密切观察患者病情变化;根据医嘱采取相应措施。(4)Ⅳ级预警(总分0分)。由N0能级以上护士负责,监测患者生命体征至少1次/12 h;根据急诊专科护理常规进行护理。
与计算机中心对接,以医院信息系统为支撑平台,采用独立信息系统集成网关,将NEWS分级预警标准及干预方案嵌入急诊护理信息系统中。急诊护理信息系统根据预设的监测频率,自动监测并采集患者的体温、心率、呼吸、收缩压、血氧饱和度等数据,意识水平(A=警觉,V=言语刺激反应,P=疼痛刺激反应,U=无反应)及是否吸氧,由护士评估后手动录入系统。系统后台根据赋值规则,计算患者NEWS分值,达到预设值后在电子护理记录单中自动弹出相应分级干预措施提示。
根据分级预警级别,采用不同颜色进行提醒,采取视觉和数字提示。(1)Ⅰ级预警。护士站电脑页面红色字体提示“备好抢救车,立即抢救”。同时,将高危预警(Ⅰ级或Ⅱ级)纳入急诊护理信息系统,系统自动提醒护士每班应重点关注的高危预警患者,每班医护人员必须重点交接直至患者解除高危预警。(2)Ⅱ级预警。护士站电脑页面同时弹出“预警评分XX分,请立即干预”橙色字体提醒。(3)Ⅲ级预警。护士站电脑页面显示分值,黄色字体提示“监测到异常预警评分项目值”。(4)Ⅳ级预警。护士站电脑页面显示分值,绿色字体,无提示。
急诊护理信息系统以医院信息系统为支撑平台,以电脑为硬件平台,以iPad、iTouch为移动终端,依托条形码技术和无线网络传输技术,实现急诊区域信息全覆盖,包含急诊预检分诊、抢救室、联合诊室、输液室和留观室5个区域。
护士将预检分诊患者相关数据录入急诊护理信息系统,根据分诊结果扫描患者ID号进入相应诊疗区域。在患者就诊全流程中,该系统均可自动计算每位患者的NEWS分值及预警级别,生成360全息视图。护理人员可随时了解和动态追踪所有患者预警信息及护理记录;根据实时预警结果,对急诊区域内患者进行转区和交接。若为Ⅰ级预警或Ⅱ级预警,立即安排患者进入抢救区;Ⅲ级预警安排患者在优先诊疗区候诊或留观;Ⅳ级预警按照就诊顺序实施诊疗,实现全方位联动闭环管理。
早期分级预警干预前1 w,由护士长对急诊全体护士进行培训、模拟演练和考核。培训内容包括NEWS评分及应用、基于NEWS的急诊患者早期分级预警及干预方案、实施流程、SBAR沟通模式内容及使用方法、统计数据收集方法等。同时,为持续改进患者早期分级预警质量,该院组建质控团队,由急诊科主任、护士长及急诊专科护士等10人组成。质控团队负责查阅护理信息系统,根据每月汇总数据,针对分级预警实施过程中的问题,定期开展讨论,尤其是对未能顺利实施分级预警的病例进行分析和整改。
成立由护士长、急诊室主任和急诊专科护士共10人组成的研究小组。小组成员回顾性分析急诊电子病历系统和护理信息系统,收集2019年1月-3月(实施前)和2020年1月-3月(实施后)的所有急诊留观及抢救患者各项指标,其中:实施前患者1 012例,实施后患者1 137例。两组患者年龄、性别、入院诊断、急诊治疗时间等相关数据比较,差异无统计学意义(P>0.05),具有可比性。具体评价指标如下:(1)生命体征测量频次。指患者在急诊期间平均每小时测量生命体征的次数。(2)抢救成功率。该系统每月自动计算急诊抢救成功率,以“抢救成功率”为条件筛选数据,系统自动计算出两组患者抢救成功率。(3)护理不良事件发生率。护理不良事件是指在护理过程中任何可能影响患者诊疗结果、增加患者痛苦和负担,并可能引发护理纠纷或事故的事件[5],包括非计划性拔管、导管滑脱、误吸或窒息等。护理不良事件发生率(%)=护理不良事件发生例数/同期住院患者总数×100%。(4)急诊医护人员安全态度。系统应用前后,采用美国得克萨斯大学编制[6]、郭霞等[7]修订的中文版安全态度调查问卷(The China Version of Safety Attitude Questionnaire,C-SAQ)对急诊42名医护人员进行安全态度评价。该问卷包括6个维度共31个条目,采用Likert 5级评分法,总分为31分~155分,得分越高说明态度越积极。
使用SPSS 25.0软件对所得数据进行统计学分析。计数资料采用频数和百分比描述,χ2检验进行组间比较;符合正态分布的计量资料用均数±标准差表示,独立样本t检验进行组间比较;不符合正态分布的计量资料以中位数和四分位间距表示,秩和检验进行组间比较。以P<0.05为差异有统计学意义。
(1)生命体征测量频次。实施前急诊患者生命体征测量频次为(1.07±0.31)次/h,实施后急诊患者生命体征测量频次为(1.47±0.32)次/h,差异具有统计学意义(t=30.421,P=0.008)。
(2)抢救成功率。实施前急诊患者抢救成功率为95.45%,实施后急诊患者抢救成功率为97.63%,差异具有统计学意义(χ2=7.689,P=0.006)。
(3)护理不良事件发生率。实施前急诊患者护理不良事件发生率为0.077%,实施后急诊患者护理不良事件发生率为0.044%,差异具有统计学意义(χ2=10.472,P=0.001)。
(4)急诊医护人员安全态度。实施前后,42名急诊医护人员安全态度调查问卷总分及各维度得分差异均有统计学意义(P<0.05),见表1。
表1 基于信息化的急诊患者早期分级预警方案实施前后急诊医护人员安全态度得分(分,
急诊早期分级预警借助信息化手段自动采集患者特定参数,通过信息系统自动赋值计算NEWS评分,改变了既往手动记录并输入患者信息数据的工作模式,简化了操作过程,有效缩短了评分时间,提高了工作效率。NEWS评分结果通过急诊护理信息系统触发预警,并利用不同颜色醒目区分预警级别,提示护士应采取的监护级别及干预措施,指导护士实践,将既往经验性病情判断向科学化评估转变,增强了护士信心,为护士寻求医生支持提供了客观依据。通过医护人员的沟通及配合,实现了实时、准确、动态评估,减少了意外事件的发生,保障了患者安全,同时培养了医护人员的安全意识。
在保证网络稳定的情况下,医护协作是早期分级预警顺畅实施的关键。该院急诊科组建由计算机中心、护理部等共同参与的多部门协作团队,通过微信群实时发布存在问题,每月共同讨论,保证了分级预警的顺畅实施。同时,该院急诊科制定了医护协作制度,要求护理人员根据患者NEWS分级预警级别及提醒,应用SBAR沟通模式向医师汇报并提出建议,医生如未及时采取干预措施,当班护士及时向护士长与科主任反馈。但在最初实践过程中,部分高年资护士习惯了依据经验判断患者病情,对利用急诊护理信息系统实施早期分级预警产生了抵触心理,导致分级预警措施未能有效实施。对此,该院通过培训,转变员工理念,同时通过线上查阅护理记录单及现场指导方式进行质控。
基于信息化的急诊早期分级预警方案需不断完善:(1)目前,分级预警提示仅在护士站电脑页面显示,为了有效缩短医护沟通时间,后期考虑在医师站信息系统中嵌入分级预警结果;(2)早期分级预警方案实践时间较短,尚未形成数据库,随着样本量的增加,有待开展大数据研究,探索建立适用于不同专科病种的风险分级预警评分方案;(3)早期分级预警方案仅应用于急诊科,后期需逐步将其整合进院前急救系统和院内信息系统,辅助院前急救,做好患者接收准备工作;(4)根据分级预警结果,更加合理地调配护士人力资源。