精神科暴力行為及其評估工具的國內應用進展

陳明妮

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精神科暴力行為及其評估工具的國內應用進展

陳明妮

從精神病病人暴力行為后果、國內護士對精神科暴力行為的應對能力、暴力行為評估3方面對精神科暴力行為及其評估工具國內應用研究進展進行綜述，以期提高精神科護理人員對于病人暴力行為的正確認識，為臨床有效評估提供參考。

暴力行為；評估工具；精神科；危機狀態；攻擊

精神科暴力行為指故意造成財物或他人身心傷害的行為，攻擊對象可以是自己、他人或物體[1]，是精神科危機狀態的表現形式之一。李紅政等[2]通過對6省市392例住院精神障礙病人統計發現：傷人毀物是最常見的危險行為，發生率達28.82%。徐江玲等[3]對208例精神疾病病人照顧者的調查發現：院外暴力行為發生率達74.04%。雖然遭受暴力行為的對象和暴力行為發生率的統計數據各有不同，但多數研究顯示：精神病病人暴力行為不但發生率較高，且對病人自身和他人安全有相當的危害[2，4-8]。由于精神疾病病人暴力行為的突發性和難預見性，使得病人照顧者、醫護人員在對精神疾病病人的照料及護理中對暴力行為的評估、重視程度不足。徐江玲等[3]關于主要照顧者對暴力行為認知調查發現：46.15%照顧者不了解暴力行為的先兆表現；68.75%照顧者不了解處理暴力行為的技巧；42.79%照顧者認為精神病病人的暴力行為不可避免，對病人暴力行為的態度消極、悲觀。付欣等[9]對158名精神科護士進行調查發現：對自身職業安全沒有和很少關注高達46.5%；91.6%護士認為各級管理者對護士的安全未引起足夠重視。現綜述精神科暴力行為產生的后果，分析精神科護士對暴力行為的應對現狀并介紹可用的暴力行為評估工具，旨在提高精神科護士對病人暴力行為的正確認識和評估能力，及時實施預防和干預措施，保證精神疾病病人本人、照顧者、醫護人員的人身安全和社會安定。

1 精神病病人暴力行為發生的后果

1.1 對受暴對象的影響 精神疾病病人攻擊對象主要為醫護人員、照顧者等，對于受暴對象往往存在著身心兩方面的影響。

1.1.1 對受暴對象身體的影響 精神疾病病人的暴力行為對受暴對象的身體會造成從輕微傷到重傷等不同程度的影響。李紅政等[2]研究統計133例精神疾病病人中有68例(51.13%)導致了物品毀壞、人員傷殘、致人死亡等不良后果。鐘耕坤[4]對2007年—2012年在山東省某三級精神病醫院遭受過暴力傷害的210名精神科護士進行回顧性分析，受暴護士中造成2級傷害(抓傷、撞傷、咬傷、扭傷等)200人次(95.2%)，3級傷害(骨折、脫臼、視網膜脫離、頭皮裂傷等)需住院治療10人次(4.8%)。徐江玲等[5]對精神疾病病人主要照顧者的調查顯示：對照顧者造成疼痛90人(58.44%)，軟組織損傷42人(27.27%)，外傷24人(15.58%)，骨折和腦震蕩各4人(2.6%)。

1.1.2 對受暴對象心理的影響 對受暴對象的影響不僅僅是身體的影響，還存在著心理的影響。耿淑霞等[6]調查137名遭受暴力行為的醫護人員對暴力行為表現出中度、高度預期焦慮者分別占18.2%和12.4%。鄭慧芳等[7]對203例遭受工作場所暴力的精神科護士的研究和劉梅等[8]對38例精神科護士進行癥狀自評量表(SCL-90)測試發現：軀體化、焦慮、敵對因子分顯著高于中國成人常模。徐江玲等[5]對208例精神疾病病人主要照顧者調查發現：最常見的心理反應委屈98人(63.63%)，氣憤89人(57.79%)，無助63人(40.91%)，情緒低落61人(39.61%)，恐懼53人(34.42%)，討厭病人34人(22.08%)，自殺想法2人(1.3%)。盡管各項研究方法和對象不同，但是醫護人員和主要照顧者對于暴力行為發生前后的心理影響是顯著的。

1.2 對病人和家庭關系的影響 精神病病人暴力行為會造成與家屬的情感疏離。王雪榮等[10]對120例達到臨床痊愈標準后出院的暴力精神病病人采用家庭環境量表調查發現：病人的親密度、情感表達、獨立性評分均較低，分別是(5.58±1.26)分、(5.89±1.62)分、(4.24±1.16)分，通過生活質量綜合評定問卷調查病人與家庭成員間出現經常吵架、家庭成員間常互相責備和批評、感到很無聊等的比例分別占39.17%、58.33%、64.17%。由于缺乏家庭的支持，對于病人的康復也會造成不利因素。

1.3 經濟影響 無論國外和國內精神疾病病人的暴力行為往往會造成社會、家庭的經濟損失。Paterson等[11]在美國新澤西州精神病醫院展開的一項研究顯示，因工作人員遭受門診病人暴力傷害，醫院每年財政損失達766 290美元。Flood等[12]研究表明：英國每年由于精神疾病病人的暴力行為造成的經濟損失高達1.06億英鎊。國內學者李學海等[13]通過精神疾病信息監測系統收集上海市因肇事、肇禍原因登記的精神疾病病人的資料進行統計分析顯示：596例病情穩定或好轉后僅出院結算住院費用平均每例5 951元。翟金國等[14]2007年發表的研究顯示：山東省精神分裂癥人均直接醫療花費為5 360元。

2 國內護士對精神科暴力行為的應對能力

雖然護理人員是精神科病人暴力行為的主要受暴對象，但我國護士對于精神科暴力行為的應對能力較差。付欣等[9]調查發現：158名精神科護士對暴力行為防范知識和技能的了解程度偏低，對暴力行為先兆表現、處理暴力行為的知識和技能技巧表示了解的分別占13.2%、15.8%、13.9%。侯安營等[15]調查5所精神專科醫院的291名護士發現：護士年資越低，暴力應對行為掌握技巧越低，5年以下的103名護士不了解或較少了解的達到19.42%或39.81%。劉杰等[16]用自制調查問卷，以香港和河北省的部分精神疾病專科醫院的護理人員為調查群體，對兩地精神科護士應對精神病人暴力行為能力進行對照分析發現，在掌握、處理暴力先兆、掌握應對暴力行為技巧以及處理危險性暴力行為能力方面，港冀兩地護士之間差異有統計學意義(P<0.001)，河北省的精神科護士無論在掌握辨別精神病人暴力行為先兆、應對技巧還是處置能力方面評分均低于香港的護士。處置暴力的首要條件是正確識別暴力行為先兆，我國護士識別先兆表現能力較弱，應加強護士對暴力行為的評估意識，提高其有效評估的能力。

3 暴力行為評估

3.1 暴力行為評估的作用 對暴力行為進行評估具有以下作用：①判斷病人是否存在暴力行為的傾向；②對暴力行為的發生提高預見性；③降低暴力行為的發生率；④規范和完善暴力風險的管理。蘇蕊等[17]對168例住院精神疾病病人進行隨機分組，對照組給予精神科常規護理，觀察組實施基于暴力行為評估下的護理干預，提示對病人采取評估和干預能有效降低住院期間暴力行為的發生率。施忠英等[18]對327例病人采用暴力風險評估,根據分值采取相應的干預措施，結果顯示：觀察組病人在入院8周內暴力攻擊行為發生率、約束率和約束時間明顯減少，差異均有統計學意義(P<0.05)。Abderhalden等[19]的研究表明：使用有效的暴力風險預測評估工具對病人進行篩選，區分出不同風險等級，采用規范化管理和個性化的干預手段，達到有效降低住院病人暴力行為的發生的目的。王桂梅等[20]對80例評估后具有暴力風險的病人采用國際醫療衛生機構認證聯合委員會(JCI)標準進行暴力行為管理的實踐結果顯示：暴力風險等級為Ⅲ級的病人從13.75%降至6.25%，Ⅳ級從11.25%降至3.75%。JCI 標準管理減輕病人的易激惹性，降低病人暴力風險等級，減少暴力行為的發生，保障護理安全。

3.2 暴力行為評估工具

3.2.1 行為特征評估工具

3.2.1.1 布羅塞特暴力風險評估量表(Broset-Violence Checklist，BVC) 該量表源自挪威學者Linaker等[21-22]研究，用于病人住院治療全過程中的危險評估。量表共6個條目，分別為混亂、易激惹、喧鬧、口頭威脅、傷人行為及毀物行為，每個條目按0分～1分計分，最高分6分，分值越高，暴力行為發生可能性越高。用于預測24 h內暴力發生的風險。姚秀鈺等[23]對281例住院病人研究表明：BVC量表的評估者間一致程度較好(ICC=0．94)。受試者的工作特性曲線即預測性能方面面積達0.85，95%CI(0.80～0.91)，工具的靈敏度為69.9%，特異度為93.2%，陽性和陰性預測值分別為20.85%、99.20%，對病人的暴力行為預測效果佳。吳宇飛等[24]將英文版BVC翻譯為中文，邀請從事精神科工作20年以上的5名專家(3名臨床醫生及2名護士)用該評估工具8 h對病人評估1次，量表的內容效度指數為0.93；經分析8 h的效標效度最佳，ROC曲線下面積(AUC)為0.98，工具的靈敏度為78.9%，特異度為95.1%。內部一致性信度系數為0.76，顯示中文版BVC具有較好的效度和信度，可作為國內精神科暴力風險評估的有效預測工具。由于該量表簡單易行，可在5 min內完成評估，護士容易掌握，便于臨床應用。

3.2.1.2 修訂版外顯攻擊行為量表(Modified Overt Aggression Scale，MOAS) 該量表由Kay等[25]于1988年編制，由語言威脅、物體攻擊、自身攻擊和對他人攻擊4個攻擊分量表構成，每個分量表均按0分～4分5級評分，MOAS對不同攻擊行為設置了加權分，反映各類攻擊行為的嚴重程度，使其評估結果更加合理。總分為全部加權分之和，表示在觀察期內攻擊行為的總體嚴重程度。MOAS中文版由謝斌等[26]引進，評分一致性ICC為0.84(P<0.01)。章雪利等[27]對490例精神疾病病人根據病史資料進行評估，暴力行為組MOAS的總分及各單項分均高于無暴力行為組(P<0.05)，男性病人的體力攻擊及總分均高于女性(P<0.05)，女性自身攻擊分高于男性(P<0.05)，提示MOAS能有效評估病人的暴力攻擊行為。中文版MOAS已被何永芳[28]通過歷史對照用于1 154例精神病病人的暴力行為干預前的評估。

以上評估工具以精神疾病病人的外顯行為作為評估依據，相對容易觀察，便于識別。但是由于評估時均未考慮到精神疾病病人發生暴力行為的原因等，因此只能對短時間內發生暴力行為進行預見。

3.2.2 結合精神疾病病人的既往和當前特征的評估工具

3.2.2.1 攻擊風險篩查量表(V-Risk-10) 挪威學者在驗證Preliminary Scheme 33(PS33)量表的基礎上經篩選簡化保留了10個條目形成的適用于普通精神疾病病人住院期間或出院后攻擊行為發生的風險的評估[29]。該量表包括10個篩查條目：既往和/或當前的暴力行為、既往和/或當前的威脅性行為(言語性/軀體性)、既往和/或當前的物質濫用、既往和/或當前的主要精神疾病、人格障礙、缺乏對疾病或行為的洞察力、多疑、缺乏同情心/同理心、不切實際的規劃、暴露于未來應激情境下的壓力。每個條目采用3個等級(0分為沒有，1分為可能/中等，2分為有)評分，可在病人入院或出院時評定，以評估病人住院期間或出院后暴力行為發生的風險。姚秀鈺等[23]在對376例住院病人和289例出院病人進行中文版V-Risk-10驗證，發現在住院病人中ROC曲線下面積達0.63，95%CI(0.57～0.69 )。但在使用過程中，護士反映由于國內外文化和精神衛生體制的差異，部分條目(如條目3“物質濫用”、條目10“將來的壓力性環境”)不適用于我國精神疾病病人，建議進行修訂。詹明心等[30]對V-Risk-10進行翻譯和修訂后，以109例精神分裂癥病人為評估對象，由研究者和另一名精神科執業醫師各自獨立完成一般情況調查表、V-Risk-10中文版的測評，9項條目內部一致性檢驗系數為0.83，但既往和/或當前的主要精神疾病該條目的內部一致性欠佳，可能與對主要精神疾病的理解不同有關。

3.2.2.2 暴力歷史、臨床、風險評估量表-20(Historical， Clinical，Risk Management-20，HCR-20) 該量表由Webster等[31]于1997年編制，由3個分量表組成， 預測24 h內暴力發生的風險，分別評估病人的歷史因素(分量表H，10個項目)、臨床因素(分量表C，5個項目)和危險控制因素(分量表R，5個項目)三方面,共20個條目，每個條目三級評分(0分為沒有出現，1分為可能出現，2分為明確出現),總分為40分。肖茜等[32]分別對30例男性精神分裂癥病人MOAS陽性組與陰性組的HCR-20總分和因子分進行比較和分析發現，攻擊組HCR-20總分和各因子分均高于非攻擊組，差異均有統計學意義(P<0．01)。HCR-20量表總分重測相關系數為0.895，內部一致性系數為0.92，其中分量表H為0.910，分量表C為0.79，分量表R為0.88。以MOAS的中位數7分劃分陽性組和陰性組。結果表明MOAS陽性組HCR-20總分及H因子分、C因子分、R因子分都高于陰性組，差異有統計學意義(P<0．01)，具有較好的信度和效度，可以用于精神分裂癥病人暴力危險性評估。呂穎[33]經原作者授權后經過翻譯與回譯將英文版的HCR-20翻譯成中文版本，并且將分量表H增加了1條，即16歲以前不良家庭環境。該作者以2012年5月—2013年1月在南京某醫院住院的男性精神分裂癥病人為研究對象，分別在入院第3天、2周、4周使用相同工具進行隨訪評估，結果顯示分量表H、分量表C、分量表R、總量表的內部一致性系數分別為0.622，0.584，0.656，0.775，具有中等程度的同質性。HCR-CV量表的條目與相應的分量表分做相關分析。結果顯示，分量表H、分量表C和分量表R的各條目與分量表分均呈正相關(P<0．01)。HCR-CV量表總分對暴力行為預測的AUC值分別為0.73，0.63，0.60，0.72。其中分量表H及總量表的AUC的預測能力有統計學意義(P<0.05) 。結果提示：HCR-CV具有良好的信效度，是一個有效的評估男性住院精神分裂癥病人暴力危險性的工具。但是由于以上研究的樣本量均不夠大，而且以上研究均僅評估男性病人，是否適合在臨床上的推廣，尤其對女性病人的暴力行為是否也具有較好的預測性，有待進一步研究。

以上評估工具將精神疾病病人發生暴力的原因、既往行為等均考慮在內進行分析評估，評估內容全面，但需要評估人員對于精神疾病病人的病情以及家庭等各類因素了解透徹，評估需要消耗大量時間，在臨床上的實用性有待進一步的研究加以改善。

3.2.3 人格特質評估工具

3.2.3.1 沖動量表(Barratt Impulsivity Scale11，BIS-11) 量表由Patton等[34]編制，包含注意沖動因子、行動沖動因子、非計劃沖動因子3個分量表，共30個條目，采用1級～4級計分，其中非計劃沖動因子和注意沖動因子分量表的條目均為反向條目。問卷總分越高，說明個體的沖動性越高。李獻云等[35-36]通過對大學生和社區居民進行測驗，結果顯示修訂版Barratt沖動性量表中文版內部一致性Cronbach’s α系數分別為0.77～0.89和0.76，重測信度ICC為0.68～0.89和0.85，信效度均較好。王長虹等[37]對1 200名7歲～12歲小學生(由其父母完成)進行BIS-11中文版的測試，Cronbach’s α系數為0．86，分半信度系數為0．82，重測信度系數為0．91，驗證性因素分析顯示量表的結構效度較好。而李寧寧等[38]對河南省6個鄉鎮1 227名農村兒童進行量表評估，部分維度的Cronbach’s α系數偏低，內容效度、區分效度均不好，兩次研究結果不一致，可能與地域差別有關。此量表雖然經過多次現場試驗的修改和驗證，但研究集中在我國的北方和西南地區漢族聚集的地區，城市受試應答率偏低，該工具目前多用于評估健康人群的暴力行為，對于精神病病人的信效度有待進一步的研究。

3.2.3.2 沖動-預謀性攻擊行為量表(IPAS) IPAS是由Stanford等[39]按照攻擊行為進行分類編制而成,量表共有30個條目，分成沖動性攻擊行為(IA)和預謀性攻擊行為(PM)2個因子，采用完全同意、同意、中立、不同意和完全不同意5級評分。喬屹等[40]獲得原版作者同意后進行了IPAS的中文版的編制，訪談300名青少年，對近6個月內有暴力行為的青少年發放IPAS量表，同時進行Barratt沖動量表的測定和一般情況調查，進行項目分析發現6個條目(條目4，5，8，13，23，27)缺乏鑒別度，予以剔除后組成24個條目的新量表進行探索性因素分析，總量表和2個因子的Cronbach’s α系數分別為0.77，0.69和0．72，在第3周隨機抽取30名進行重測，重測信度為0.74(P<0．05)。總量表及2個因子均與BIS-ll總分相關，是一個比較好的對暴力行為進行分類的工具，適合在中國的青少年中使用。

以上評估工具多用于青少年健康人群的自評，對于暴力行為有良好的預測性，但是對于存在精神障礙的青少年病人使用沖動量表進行自評時，對于條目的了解、應答率以及適用度均有待進一步研究。

4 小結

暴力行為給精神疾病病人自身、家庭以及社會等帶來嚴重危害，醫護人員需重視暴力行為的嚴重后果。隨著循證護理的發展，對于精神疾病病人的暴力行為不再通過以往的經驗型評估，國外暴力行為評估工具已經發展到了一定的規模，使用評估工具的主要目的是評估未來出現暴力行為的可能性，從而在暴力發生前采取及時有效的干預措施，以期減少臨床以及社區暴力行為產生的嚴重后果。目前，國內學者根據國外暴力行為評估工具進行翻譯、修訂的相關研究不少，但是由于我國社會環境、文化背景以及精神疾病的醫療背景與國外不同，在引用國外工具時應做好文化適用性測試，同時，也亟需結合我國國情發展適合我國的暴力行為評估工具和模式。

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(本文編輯張建華)

Application progress on psychiatric violent behaviors and its assessment tools in China

Chen Mingni

(Shanghai Mental Health Central,Shanghai 201105 China)

It summarized the application progress on psychiatric violence and its assessment tools from three aspects of the consequences of violence of psychotic patients，the nurses’ ability to deal with psychiatric violence in china and the assessment of violence，so as to improve the correct cognition of nursing personnel in department of psychiotry on the patient’s violence and provide a reference for effective assessment in clinical work.

violence;assessment tools；psychiatry；crisis state;attack

陳明妮，主管護師，本科，單位：201105，上海交通大學醫學院附屬精神衛生中心。

信息 陳明妮.精神科暴力行為及其評估工具的國內應用進展[J].護理研究，2017，31(18)：2188-2191.

R473.74

A

10.3969/j.issn.1009-6493.2017.18.004

1009-6493(2017)18-2188-04

2016-06-08；

2017-05-15)