基于Donabedian模型的护理敏感质量指标研究的系统评价

Systematic review of study on nursing⁃sensitive quality indicators based on Donabedian model

Keywords" Donabedian model； nursing⁃sensitive quality indicators； patient safety； qualitative research； systematic review； evidence⁃based nursing

摘要" 目的：对护理敏感质量指标进行系统评价，为进一步完善指标体系提供参考依据。方法：以Donabedian模型为理论基础，系统检索PubMed、EMbase、Web of Science、the Cochrane Library、中国知网、维普数据库、万方数据库、中国生物医学文献数据库中的相关文献，检索时限为建库至2023年7月15日。由2位研究者独立对纳入文献进行数据提取，使用JMP 13.1和Tableau对数据进行整合。结果：共纳入30篇文献，出现频率前10位的结构指标为注册护士护理时数、护理总时数、注册护士护理时数比例、不良事件、护患比、本科及以上学历占比、加班时长、执业护士数、工作年限、注册护士占比；出现频率前10位的结局指标为死亡率、跌倒发生率、抢救失败率、医院获得性压力性损伤发生率、医院获得性尿路感染、医院获得性呼吸道感染/肺炎、住院时长、用药错误、护士满意度、病人医疗成本。结论：护理质量在病人结局方面起到了积极的促进作用，护理质量结构指标的定义需进一步标准化，我国学者需对死亡率及抢救失败率等直接反映病人结局的指标进行分析，为政策制定者提供参考依据。

关键词" Donabedian模型；护理敏感质量指标；病人安全；质性研究；系统评价；循证护理

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2024.19.013

护理敏感质量指标指用于定量评价和监测影响病人结果的护理管理、护理服务、组织促进等各项程序质量的标准[1]。护理管理人员使用敏感指标分析护理服务对病人健康、行为、认知的影响[2⁃3]。虽然护理研究者通过证据表明护理质量在病人结局方面起到积极的促进作用，但仍然有政策制定者认为护理质量的作用需进一步证明[4]。同时，由于医院性质、病种、地区等方面的差异，护理敏感指标仍然处于探索阶段，导致不同国家的护理敏感指标具有差异性，很难评价护理敏感指标对病人结局的具体影响[5]。由于指标的多样性，导致目前的护理敏感质量指标未能覆盖护理服务的各个方面[6]。因此，有必要进行更新的、全面地系统审查，为护理敏感指标的价值提供全面的证据。本研究旨在通过回顾护理敏感质量指标相关的文献并总结研究结果，为进一步完善指标体系提供依据。

1" 资料与方法

1.1 文献检索策略

采用主题词和自由词相结合的方式，在PubMed、EMbase、Web of Science、the Cochrane Library、中国知网、维普数据库、万方数据库、中国生物医学文献数据库进行文献检索。检索时限均为建库至2023年7月15日。中文检索词：“质量标准/敏感指标/质量评价/质量指标”“护理”；英文检索词：“nursing care/quality indicator/criteria/standard”“nursing sensitive patient outcome/output”“nursing care performance measurement/evaluation/assessment/measure”“nursing⁃sensitive care/outcome/output/indicator/index/incident”“nursing⁃sensitive quality indicator”。以PubMed为例，英文检索策略为：nursing care quality indicator[Title/Abstract] OR nursing care quality criteria[Title/Abstract] OR nursing care quality standard[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive patient outcome[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive outcomes[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive outcome[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive patient outcomes[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive patient output[Title/Abstract] OR nursing care performance measurement[Title/Abstract] OR nursing care performance evaluation[Title/Abstract] OR nursing care performance assessment[Title/Abstract] OR nursing care performance measure[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive care[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive quality indicators[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive quality indicator[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive indicators[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive indicator[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive indexes[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive index[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive incidents[Title/Abstract] OR nursing⁃sensitive incident[Title/Abstract]。

1.2 文献纳入与排除标准

纳入标准：1）文献类型为现况调查、横断面研究、纵向研究、队列研究、回顾性分析；2）语种为中文或英文。排除标准：1）无法获取全文；2）与护理敏感指标无关的文献，如医疗质量指标；3）涉及特定护理领域/疾病敏感指标的研究，如手术室、精神/心理健康、口腔科、脑卒中等；4）特定护理干预/药物治疗质量指标的文献，如吞咽功能障碍干预过程质量指标；5）未在期刊上公开发表的研究，如案例、会议报道等。

1.3 文献筛选与文献质量评价

由2名经过循证护理培训的研究者独立进行文献检索，阅读文题、摘要、全文后筛选文献。如遇到分歧，则由第3名研究人员进行仲裁。采用美国国立卫生研究院（NIH）观察队列和横断面研究质量评估工具对文献进行评价。该量表由14个问题组成，旨在评估横断面和队列研究的内部有效性。评价者需对每个评价项目做出“是”“否”“不适用”或“未报告”的判断。根据质量评级标准将纳入的研究评为质量良好、一般或较差。由2名研究者独立进行文献质量评价，并交叉核对评价结果，若意见出现分歧，由其他具有循证医学背景的研究者进行裁决。

1.4 资料提取方法

采用Microsoft Excel 2019创建定性汇总工作表的方式对资料进行提取，主要提取研究的一般资料及变量之间的关系。资料提取内容包括作者、发表年份、国家、医院类型、医院数量、病人类型、病人例数、护士数量、研究设计、自变量（名称、描述）、因变量（名称、描述、相关因变量）、统计分析方法、结果。仅记录自变量与因变量之间差异有统计学意义的关系（Plt;0.05），未记录差异无统计学意义的关系。

1.5 资料整合

提取所有信息后，通过定性汇总表制定定量描述表，对每个因变量对应的自变量及关系数进行整合，并对所有变量的描述进行统计。对所有研究资料进行整理后，使用JMP 13.1和Tableau软件对变量和关系数进行编码和分析，如描述性统计、频率、关系数和词汇云。编码由2名作者独立执行，通讯作者审核编码信息。编码表中的信息用于生成定性汇总表和定量描述表。本研究以Donabedian模型为理论框架对数据进行整合，该模型经常用于各国家护理敏感质量指标的制定[7]。模型将护理质量指标分为结构指标、过程/干预指标、结果指标（以护士为中心的结果指标及以病人为中心的结果指标）三大类。结构指标指组织如何提供卫生服务，包括护理人员的分配、资格、数量及提供的资源，如护患比、注册护士占比、执业护士占比、本科及以上学历护士占比等。过程指标是指病人和护理人员之间开展的促进病人健康的护理活动，如疼痛管理、病人教育、皮肤管理、约束管理等。结果指标是医疗服务对病人健康状况的影响，如死亡率、抢救失败率、跌倒发生率等。因此，本研究以此模型为框架对变量和关系数进行管理后，确定纳入研究的结构⁃过程⁃结果指标。研究对纳入的自变量、因变量使用频率进行统计，将出现频率前10位的因变量将纳入Tableau程序，使用图表报告结果并进行重点分析。

1.6 统计学方法

使用JMP 13.1和Tableau软件进行图表的绘制和数据分析。JMP是一款专业的统计分析软件，提供了丰富的统计分析和数据可视化功能，可以帮助深入挖掘数据背后的模式和关联。Tableau是一款数据可视化软件，提供了丰富的图表和可视化选项，可以快速创建具有交互性和动态性的可视化图，能够帮助更好地理解和分析数据。在本研究中，JMP 13.1用于数据的预处理以生成图表的初步探索，再将JMP中生成的图表和统计结果导入Tableau软件中进行进一步的可视化分析。

2" 结果

2.1 文献筛选流程及结果

初步检索共获得相关文献2 508篇，逐层筛选后最终纳入定性分析文献30篇，均为英文文献[8⁃37]。文献筛选流程及结果见图1。

2.2" 纳入文献的基本特征（见表1）

2.3" 纳入文献的方法学质量评价结果（见表2）

2.4 纳入研究中的变量频率

对纳入研究中的自变量和因变量进行词云分析，详见图2、图3。变量的大小越大、颜色越深，表示该术语的使用频率越高。在自变量的词汇云中，注册护士、护理时数比例、护理总时数、不良事件、护患比、本科及以上学历占比、加班时长、执业护士数、工作年限等词语的频率较大，因变量中死亡率、跌倒发生率频率最高，医院获得性压力性损伤发生率、医院获得性尿路感染、医院获得性呼吸道感染/肺炎、住院时长等出现频率次之。

2.5 纳入研究中自变量与因变量关系频率分布

纳入研究排名前10位的因变量与自变量之间的频率分布见图4。两者之间的关系频率越高，颜色越深。图4显示，死亡率、抢救失败率与护患比关系频率最高，病人医疗成本及住院时长与不良事件关系频率最高，跌倒发生率与注册护士护理时数及注册护士占比关系频率最高。根据Donabedian模型，对纳入研究中常见的自变量和因变量进行归纳，构建护理敏感质量指标，主要包括结构、结局指标，无过程指标纳入。详见图5。

2.6 纳入研究中自变量与因变量关系分析

2.6.1 病人结局相关指标

对死亡率、抢救失败率、上消化道出血、休克或心搏骤停、充血性心力衰竭发生率5项病人结局指标的相关因素进行分析。12项研究[9⁃11，15，17，21⁃22，25，30，34⁃36]关注了死亡率的相关因素，表明死亡率与本科及以上学历护士占比、护士报告的护理质量、注册护士占比等呈负相关，与护患比、不良事件、护士职业倦怠等呈正相关。抢救失败率与注册护士护理时数比例、本科及以上学历护士占比等呈负相关，与护患比呈正相关。详见图6。

2.6.2 医院相关感染指标

医院相关感染是护理质量中重要的结果指标，24项研究[11⁃13，15⁃24，26⁃36]重点关注了医院获得性呼吸道感染/肺炎、医院获得性尿路感染、术后感染、医院感染发生率的相关因素。工作量指数、护理总时数、加班时长等与医院获得性呼吸感染/肺炎呈正相关，注册护士护理时数、注册护士占比、执业护士占比等与医院获得性呼吸道感染/肺炎呈负相关。医院获得性尿路感染与加班时长呈正相关，与执业护士数、注册护士占比呈负相关。虽然注册护士护理时数、护理总时数与医院获得性尿路感染的相关性也有探究，却在不同研究呈现了不同结果。详见图7。

2.6.3 护理不良事件相关指标

对跌倒发生率、医院获得性压力性损伤发生率、用药错误、接近用药错误、非计划性拔管、下肢深静脉血栓等护理不良事件的相关因素进行分析，结果显示，跌倒发生率与注册护士占比、护理总时数、不同班次时长等呈负相关；与护患比、加班时长、护理单元规模等呈正相关；注册护士护理时数、工作年限与跌倒发生率的影响，不同研究结果呈矛盾关系。医院获得性压力性损伤发生率与编制护士护理时数占比、床护比、执业护士数等呈负相关，与加班时长、护患比和注册护士离职率呈正相关。护理总时数与医院获得性压力性损伤发生率的相关性尚未明确，2项研究结果呈不同关系。用药错误与不同班次时长、护理总时数、注册护士护理时数比例等呈负相关，与加班时长呈正相关。详见图8。

2.6.4 其他以病人为中心的结局指标及以护士为中心的结局指标

其他以病人为中心的结局指标包括病人投诉、病人相关满意度（病人对医院满意度、病人对健康教育信息满意度、病人对疼痛管理满意度等）、住院时长、病人医疗成本等。其中病人投诉与工作量指数、护理总时数呈正相关，与注册护士护理时数比例、注册护士占比呈负相关。住院时长和医疗成本明显与护理不良事件密切相关。以护士为中心的结局指标包括护士满意度、护士离职率、职业倦怠，护士满意度与护士工作年限、护患比等呈负相关，与支持服务可获得性、专业护理实践呈正相关。详见图9。

3" 讨论

3.1 充足的护士配置和高学历护士占比对改善病人结局至关重要

大部分研究[9⁃11，13，15⁃16，21⁃23，25⁃26，30，34⁃36]探索了护理敏感质量指标对病人结局及严重并发症的影响，如死亡率、抢救失败率、上消化道出血、休克或心搏骤停、充血性心力衰竭死亡率，相关因素中护患比、本科及以上学历护士占比是最常见的因素。纳入的多项研究[9⁃11，15，21⁃22，25，30，34⁃36]提示，护士配置越高，病人死亡率及抢救失败率越低，与其他研究[38]结果一致。下一步需开展多中心的纵向研究明确护士配置与严重影响病人结局并发症之间的相关性。同时，护患比对特殊科室的影响也需进一步明确，如儿科、重症监护室（ICU）、急诊，从而为科室不同层级、不同学历的护士配置提供参考依据[39]。本研究表明本科及以上学历护士占比越高，死亡率和抢救失败率的风险越低，与Audet等[40⁃41]研究结果一致。我国尚未检索到探究护士学历与病人死亡率及抢救失败率的报道，因此无法明确两者之间是否存在相关性。

3.2 护理质量结构指标与医院感染事件、护理不良事件的相关性尚不明确

研究表明，护士加班时长越长，医院感染事件及护理不良事件发生率越高[13，18，24，26，28⁃31]，其他研究也提出护士加班时长与病人安全直接相关[42⁃44]。医院领导应鼓励不加班的工作文化，制定保障护士权益的医院政策，配备充足的人力资源，从而保障病人安全[45⁃46]。虽然不同种类的护士配置、护士配置水平与医院感染事件密切相关，但是由于变量种类过多，导致两者之间的相关性需要进一步明确[24，29，31]。虽然我国未按注册护士、执业护士等进行分类，但是我国也有相关护士种类，比如注册护士、专科护士等。因此，需根据我国实际情况探索不同种类护士配置及配置水平对医院感染发生率的影响。同时，多项研究表明，不同种类护理时数对医院获得性尿路感染、医院获得性压力性损伤发生率及跌倒发生率的影响呈不同结果，因此不同种类护理时数与医院感染事件、护理不良事件的相关性也有待进一步探究[24，30⁃31]。总体而言，护理敏感质量指标对不同医院感染事件、护理不良事件的影响尚不清晰，需要进一步探索[47⁃48]。

3.3 需对不同环境下不同种类病人满意度进行具体分析，护士配置及配置水平是影响以护士为中心结局指标的主要因素

病人医疗成本及住院时长均受不良事件的影响，这一结论在其他研究中也得到了验证，比如跌倒的病人比未发生跌倒的病人住院天数平均延长8 d，医疗成本增加6 669美元[8，30，49]。病人相关满意度与护理时数密切相关，但是不同文献报道的变量十分多样[13，16，21，32]。通常护理时数的增加会使病人获得更好的护理及支持，病人信任感及安全感增加，病人相关满意度将提高，病人投诉将减少。另一方面，护理时数虽然增加，但是病人获得的护理质量却偏低，未能满足需求，将起相反作用[50]。因此，需对不同环境下的病人相关满意度影响因素进行分类分析，以满足病人需求[51]。

相对于病人满意度影响因素的复杂性，以护士为中心的结局指标相关因素较为明确，主要包括护士工作年限、专业实践水平及护患比。护士工作年限越长，护士满意度及护士离职率越低，职业倦怠越高[15⁃16]。同时，护士专业护理实践水平越高，护士满意度越高，职业倦怠越低[16]。这与工作年限较长的护士具备较高的专业实践水平，需长期护理具有挑战性的病人，导致身体和情绪疲劳有关[52]。虽然高年限护士满意度较低，职业倦怠较高，但是由于经济及家庭方面的因素，导致这类人群的离职率却较低[16，53]。同时，当护患比过高时，护士需要分配更多的时间和精力照顾更多的病人，从而导致护士满意度下降，职业倦怠感提升[11，15⁃16]。有研究对我国144所三级公立医院进行调查，70.80%的护士在未来1年中有离职意愿，且我国护士有较高的职业倦怠感[54]。因此，护理管理者需为工作年限较长且专业护理实践较高的护士提供更多的支持和资源，并为科室配备足够的人力资源，以提高护士满意度，降低离职率和职业倦怠感[55]。

3.4 护理质量结构指标多样，缺乏科学化标准

本研究结果显示，大量研究探讨了护理质量结构指标对以病人为中心结局指标的影响，但是由于其变量多样，缺乏标准化，很难对研究之间的变量进行量性比较[9⁃37]。结构指标以不同类别护士配置和护士护理时数为主，但其种类高达10余种。总体而言，护理结构指标对病人结局影响较大，比如护士配备不足将导致基本护理流程的依从性降低，直接影响病人的死亡率[56]。因此，鉴于护理质量结构指标在病人安全中的重要地位，有必要对这些多样化的结构变量进行标准化设置，以便医院对相关指标进行监测，及时对护士配置制定战略性的决策[40]。2016年，国家卫生计生委员会医院管理研究所护理中心通过科学的开发过程对我国护理敏感质量指标进行了明确和定义，确定了护患比、床护比、每例住院病人24 h平均护理时数、不同级别护士配置等结构指标，使我国护理敏感质量指标实现了统一性[57]。但是由于各国之间的指标差异仍然巨大，各国之间的护理敏感质量指标仍然难以进行比较。

4" 小结

本研究基于Donabedian模型对护理敏感质量指标的现有研究进行了系统回顾，详细说明了最常见的结构指标及结局指标，同时对护理敏感质量指标之间的关系进行了分析。可以明确的是护理质量在病人结局方面起到了积极的促进作用，未来可以对死亡率及抢救失败率等直接反映病人结局的指标进行分析，以为政策制定者提供参考。同时，一些护理质量指标之间的敏感性证据不一致，主要是由于护士配置及护理时数等护理结构指标的定义缺乏标准化，导致研究之间的变量不一致而产生矛盾的结果。因此，建议未来标准化护理质量指标的定义，采用多中心纵向研究对不同情况下不同变量之间的关系进行具体化分析。

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