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基于連續性記錄與評估工具分析養老院老年人的照護時長及影響因素

2020-04-28 02:11:16支夢佳胡琳琳王懿范劉遠立
護理學雜志 2020年7期
關鍵詞:老年人

支夢佳,胡琳琳,王懿范,劉遠立

隨著人口老齡化形勢日益嚴峻,我國老年人的養老問題不容樂觀[1]。失能、半失能老年人的數量不斷增加,加之家庭養老功能不斷弱化,養老院便成為養老服務中重要的一環[2]。探討老年人照護時長的影響因素,將有助于養老院照護服務提供者確定老年人的照護等級、提供針對性的照護服務,也有助于養老院合理分配照護資源[3]。近年來,僅肖文文等[4]采用老年人能力評估問卷對天津187名老年人調查發現日常生活活動能力、精神狀態、感知覺與溝通和社會參與狀況是養老院老人照護時長的影響因素,未見基于標準化的綜合評估量表對養老院老年人的照護時長進行研究。連續性記錄與評估工具(Continuity Assessment Record and Evaluation,CARE)是由美國聯邦政府醫療保險和醫療補助中心主持開發的一套能夠對老年人健康和功能狀況進行全面有效評估的標準化工具[5]。CARE量表類似于最小數據集和功能獨立性評定量表[6],且比其他功能評價工具,如Barthel指數,具有更精細的分級和更全面的子量表[3],中文版CARE量表具有良好的信效度[7-9]。鑒此,本研究基于CARE量表分析探討機構老年人照護時長及其影響因素,報告如下。

1 對象與方法

1.1對象 經北京協和醫學院/中國醫學科學院倫理審查委員會審查并批準通過(X170315009)后,2018年1~4月以北京市順義區某養老院的老年人為研究對象。納入標準:①≥60歲;②健康及功能狀況在30 d內較穩定,評估員能收集到老年人連續30 d在養老院所接受醫療護理和生活照料項目的照護時長;③知情同意并參與本研究。排除標準:①失智者和殘疾者;②健康及功能狀況在收集資料的30 d內出現較大變化,導致轉診至其他機構如三級醫院或回家休養等。共納入239名老年人,其中女119人,男120人;年齡60~106(82.30±12.47)歲;有配偶36人,無配偶8人,喪偶195人。文化程度:文盲88人,小學59人,中學40人,高中36人,大專以上16人。無慢性病70人,1種141人,2種以上28人。患有高血壓80人,冠心病31人,腦血栓、腦梗死(后遺癥)26人。

1.2方法

1.2.1評估者 北京市順義區某養老院的5名醫療護理和生活照料服務提供者,包括該養老院的1名醫生、1名護士和3名護理員。5位評估員經為期6 d的2次統一培訓后,熟練掌握CARE評估工具的應用。

1.2.2評估工具及評估方法 CARE是一套多維度老年綜合評估工具,主要包括基本資料、入院信息、目前醫療信息、認知狀態、情緒與疼痛、生理機能受損、功能狀態、整體照護計劃和預先照護指導、出院/結案狀態9個部分[9]。5位評估員采用基于中文版CARE設計的手機App評估軟件對該養老院的239名老年人展開評估。評估員采用觀察老年人表現、與老年人交談、詢問老年人家屬(照護者)、查閱病歷和醫療護理記錄等多種形式完成整個量表內容的評估。評估內容主要包括4個人口學資料(年齡、性別、婚姻狀況、文化程度)和20個子量表(見表1)。評估結果按CARE研發報告上的各條目賦分情況進行計算[5,9]。

1.2.3照護時長計算方法 由評估員統計一個月(30 d)養老院中的服務提供者(醫生、護士、護理員)實際為每位老年人提供的所有醫療護理和生活照料項目,以及各項目所需時長。5位評估員每天記錄每位老年人的實際照護時長,連續統計1個月的照護時長后,再換算成平均每24小時每位老年人所需照護時長[11](min)=[醫生治療總時長(min/30 d)+護士護理總時長(min/30 d)+護理員照護總時長(min/30 d)]÷30 d。5位評估員是該養老院的工作人員及醫療照護服務提供者,收集的數據可信度較高。

1.2.4統計學方法 采用SPSS24.0軟件進行統計描述、探索性因子分析及多元有序Logistic回歸分析,檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1養老院老年人照護時長分布情況 239名老年人每24小時所需照護時長平均為93.56 min,中位數為0(0,179.83)min,其中照護時長為0 min的有119人(49.79%),即生活自理,幾乎無需他人照護;63人(26.35%)所需照護時長<120 min;43人(17.99%)為120~360 min;僅14人(5.86%)照護時長>360 min。

2.2養老院老年人照護時長的影響因素 對CARE量表中20個子量表的評估結果采用探索性因子分析,Bartlet′s球性檢驗結果顯著(χ2=2549.516,P=0.000),KMO統計量為0.820。利用主成分分析提取特征值大于1的公因子6個,見表1。

表1 因子分析結果(n=239)

將6個主要因子和年齡、性別(1=男,2=女)、婚姻狀況(0=無配偶/喪偶,1=有配偶)、文化程度(1=文盲,2=小學,3=中學,4=高中,5=大專以上)4個一般人口學資料作為自變量,將“每24小時老人所需照護時長”轉化為有序多分類變量(照護時長為0 min=1,<120 min=2,120~360 min=3,>360 min=4)后作為因變量,分別納入多元有序Logistic回歸模型中進行多因素分析。平行性檢驗結果顯示P=0.427,滿足使用多元有序Logistic回歸模型的條件。模型擬合度結果顯示,似然比值為152.353,P=0.000,方程總體顯著。Cox&SnellR2=0.471,NagelkerkeR2=0.521,說明模型整體擬合效果良好。多元有序Logistic回歸分析結果見表2。

表2 老年人照護時長的多元有序Logistic回歸分析結果

3 討論

3.1養老院老人照護時長分析 本研究顯示,239名老年人每24小時所需照護時長的中位數為0(0,179.83)min,平均時長為93.56 min,提示部分養老院老年人具有一定的照護需求。Bj?rkgren等[10]發現芬蘭養老院老年人的照護時長平均為86 min/24 h,日本為92 min/24 h[11],美國為126 min/24 h,英國則為148 min/24 h[12]。整體來看,我國養老院老人的平均照護時長與日本老人較為接近,但少于英美國家的照護時長。可能由于英美國家的養老福利體制發展較為完善,養老院所能提供的醫療照護服務項目較多,導致老年人的照護時長有所增加;而目前我國養老院發展尚不完善,養老院在醫療照護方面的資源供給不足,收住老年人參差不齊,本研究49.79%的老人幾乎無需他人照護,故照護時長相對短。英美國家多按照老年人的健康及功能狀況劃分等級收住不同等級的照護機構,2019年美國政府推薦使用CARE量表作為統一標準化的評估工具實現對不同照護機構評估標準的一致性及公平性。因此,建議將CARE量表作為我國養老院的一種綜合性老年照護評估工具,在大力推進醫養結合養老服務模式的當下,進一步提升我國養老院的醫療服務供給能力,為老人提供更好的照護服務。

3.2養老院老年人照護時長的影響因素

3.2.1年齡 表2顯示,年齡是養老院老年人照護時長的影響因素,即養老院非高齡老年人平均每24小時所需照護時長較高齡老年人有所增加,可能因為非高齡老年人的恢復潛力更大,故得到更多照護。國外研究發現,康復團隊對高齡老年人功能恢復的預期低于非高齡老年人,這導致恢復潛力較大的非高齡老年人會得到更多的照護,因此照護時長有所增加[13-14]。Atalay等[15]則提出,與年輕老年人相比,年齡較大的老年人更可能“提前離開養老院”,因為高齡老年人更有可能因病情危重轉診至上級醫院進行住院治療,導致養老院為相對健康的高齡老人提供的照護時長相對減少。此外,Hung等[6]報道對于恢復希望較小的高齡老年人,家庭成員會減少這部分無意義的照護資源及費用支出。因此,養老院在提供照護服務時,應考慮高齡老年人的恢復潛力,并與其家庭成員共同制定老人的照護服務計劃,以便于更合理高效地利用現有照護資源。

3.2.2生活自理能力 本研究發現,生活自理能力是養老院老年人照護時長的主要影響因素之一,生活自理能力越強,老人每24小時所需照護時長越少。主要由于生活自理能力較好的老年人其自我照護能力越強,對照護服務提供者的依賴性較低,因此所需的照護時長越少,這與國內外類似研究[6-7,16]結果一致。因此,養老院的照護服務提供者在照護老年人時,應重點關注生活自理能力受損的老年人。

3.2.3肌力 本研究結果顯示,肌力是養老院老年人照護時長的影響因素,即肌肉力量越差的老人,照護需求越多,其照護時長也相應增加。可能與肌肉力量較好的老人在日常活動方面不太依賴他人幫助有關。Wee等[17]發現肌力衰退對老人的住院所需照護時長有顯著的影響,Yeh等[14]報道肌力減退會顯著增加老人的照護時長。肌力反映了老人對照護服務的需要,養老院在判斷入住老人的照護服務需求時應重視對老人肌力的評估,并根據老人的肌力衰退情況增加一定的照護時長。

4 小結

本研究基于CARE評估分析養老院老年人照護時長及影響因素發現,非高齡、生活自理能力較差、肌力衰退的老年人平均每24小時所需照護時間較長。建議養老院的照護服務提供者在照護老年人時,應優先考慮恢復潛力較大的非高齡老年人、生活自理能力較差、肌力衰退的老年人,合理分配醫療照護資源。此外,目前我國養老院發展尚不完善、醫療服務供給不足,收住的老年人以健康老年人居多,故使用CARE量表評估的結果也難以在老年人的健康及功能狀況上體現出照護時長的差異化,導致本研究數據僅發現照護時長的3個影響因素。未來的研究需要在養老院發展逐漸完善、醫療服務供給能力逐漸提升的情況下,進一步收集更準確的數據并進行影響因素分析。

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