基于數據挖掘的手術室護理安全事件與關聯因素分析

□ 杜婷婷 DU Ting-ting 李雪艷 LI Xue-yan 胡清文 HU Qing-wen 徐小群 XU Xiao-qun

患者安全是醫療服務的基本原則，也是醫院診療護理質量的直接反映。手術室具有專業技術水平要求高、患者術中病情復雜多變、工作負荷大等特點，任何環節的疏忽都可能會對手術病人造成嚴重的危害。世界衛生組織調查發現，不安全的手術或護理流程會導致多達25%的患者發生并發癥[1]。國內外許多醫院已建立安全事件電子上報系統，為醫院診療護理安全提供了數據支持，有利于管理人員識別診療護理過程中的風險因素，采取針對性的干預措施，避免不良安全事件發生，保障患者安全[2-3]。在大數據時代，診療護理大數據的挖掘和分析為醫療安全管理帶來了新方法，幫助醫院管理人員有效識別和分析危險因素，采取預防性干預措施，杜絕不良安全事件的發生[4]。利用數據挖掘的關聯規則分析，能有效尋找和挖掘診療護理數據中各項目集之間的內在關系及關聯性，以發現數據間隱含的關聯關系[5]。近年來，關聯規則應用到護理管理領域，如肖爽、趙慶華[6]將數據挖掘中的關聯規則分析方法用于探討住院患者跌倒事件的基本特征以及相關因素間的關聯關系。本研究基于數據挖掘的關聯規則方法，分析手術室護理安全事件中相關因素之間的關聯關系，以進一步改進手術室患者安全措施。

資料與方法

1.數據來源。收集2018年1月1日至2020年12月31日浙江省某三甲醫院護理不良事件上報系統中的手術室護理安全事件159例，包括患者基本信息、事件類別、事件分級、發生原因、發生經過等信息。對患者姓名、住院號、ID號進行脫敏處理，以保護患者隱私。

2.質量控制。當發生手術室安全事件時，由發現人通過護理不良事件電子上報系統，記錄事件發生的時間、過程等信息并存檔，由手術室護士長審閱并組織分析事件發生原因和整改措施，最終由護理安全委員會審閱。患者信息、安全事件發現人及上報人信息與醫院信息系統共享，確保信息準確。每月護理安全委員會審閱安全事件并與原始病歷進行手術核查，發現錯誤退回手術室護士長修改并重新上傳。

3.數據預處理。審核護理安全事件，刪除原始數據中缺失數據，對患者姓名、住院號、病歷編號、報告編號、發現人工號、發現人姓名等信息進行脫敏處理，對變量進行離散化并編碼。見表1。

表1 變量名稱及賦值方法

4.關聯規則挖掘。運用關聯規則進行數據挖掘。關聯定義為若兩個或多個變量的取值存在某種規律性，可表現為前項X→后項Y的蘊含式[7]。在關聯規則中，支持度和置信度是兩個重要的概念。支持度是指數據庫中事務同時包含X、Y的百分比，即概率，其反映的是規則的重要性，支持度越大，關聯規則越重要。置信度是數據庫中事務已經包含X的情況下，包含Y的百分比，即條件概率，反映規則的可信程度。提升度表示含有X的條件下，同時含有Y的概率，與只看Y發生的概率之比，反映了關聯規則中X與Y的相關性。提升度＞1且越高表明正相關性越高，提升度＜1且越低表明負相關性越高，提升度=1表明沒有相關性，即相互獨立。本研究關聯規則設定最小支持度=10%，最小置信度=60%，提升度大于1。對關聯規則的前后項進行卡方檢驗或Fisher精確檢驗，保留有統計學意義的關聯規則(p＜0.01)，結合專業實踐知識，篩選出有價值的關聯規則。

5.統計學方法。采用SPSS19.0軟件，計數資料采用頻數和構成比描述。關聯規則的挖掘和檢驗通過R語言軟件實現。

結果

1.手術室護理安全事件匯總。本研究最終收集手術室護理安全事件159例，護理安全事件類別包括標本、非計劃拔管、物品、銳器傷、設施、藥物、轉運及投訴等，其中以物品相關事件最多，占總數的30.19%。根據不良事件四級九分法對安全事件進行分級，II級、III級和IV級事件例數分別為27例、74例和58例，見表2。

表2 手術室護理安全事件

2.手術室護理安全事件基本情況描述。159件手術室護理安全事件責任人中，巡回護士88例，占55.35%，器械護士35例，占比22.01%，年資在5年及以上，10年以下的護理人員最多，占比44.03%。發生的時間術前、術中、術后分別為39例、61例、59例，占比分別為24.53%、38.36%、37.11%。見表3。

3.關聯規則分析。通過Apriori算法篩選出滿足支持度≥10%，置信度≥60%，提升度＞1的關聯規則3487條，進行卡方檢驗后篩選出45條規則，結合相關專業知識和臨床實踐，最終找出7條關聯規則，見表4。

討論

1.手術室護理安全事件基本特征分析。本研究中手術室護理安全事件包括標本相關事件、非計劃拔管事件、物品相關事件、設施相關事件、銳器傷事件、護理投訴事件、藥物事件、病人轉運相關事件、壓力性損傷和失禁性皮炎事件等安全事件，與冀福林[8]報道的手術室常見不良事件一致。手術室是為患者施行手術的重要場所，特殊的工作環境和性質、跨部門的協作、團隊成員的組成等因素決定手術室工作的特殊性，護理安全事件發生的影響因素也不同。相關文獻[9-11]顯示，手術室護理不良事件發生的原因涉及溝通、技術流程、物品設施、手術核查等方面。本研究對手術室護理安全事件從責任人、年資、手術核查、技術流程、制度執行、發生時間、責任心、溝通、物品設施等多個因素收集資料，研究結果顯示，責任人以巡回護士占比最大為55.35%，責任人的年資以小于10年為主，未按制度執行的占比為71.07%。同時技術流程錯誤占比69.18%，與相關研究發現相關知識及技術不足在導致手術室護理不良事件發生所占比例最高的結果相一致。提示管理人員應重視巡回護士的管理和低年資護士的培訓，尤其是手術室技術流程和手術室制度方面的培訓，以提高手術室護士的素質。2010年衛生部出臺了手術安全核查制度，我院也制定了手術安全核查學習制度，麻醉醫生、巡回護士和主刀醫生根據手術安全核查表共同核查。本研究回顧分析手術室護理安全事件，發現手術核查錯誤或缺陷占比21.38%，提示管理人員要關注手術安全核查落實情況，制定防范措施。本研究159例護理安全事件中責任人責任心不強有143例，占比89.94%。手術室工作環節多、技術強度大，手術中意外情況可能隨時發生，要求手術室工作人員要有高度的責任心，時刻關注手術整個過程的每一個細節，避免不良事件發生，保障患者安全。

2.手術室護理安全事件各因素之間的關聯分析。關聯規則反映的是一個事物與其他事物之間的相互依存性和關聯性，是數據挖掘的重要技術之一，可以從大數據中挖掘出有價值的數據項之間的相關關系[12]。本研究考慮手術室工作的特殊性，依據平臺從責任人、責任人年資、溝通、手術核查、技術流程、制度執行、發生時間、責任心等影響因素收集資料，利用Apriori算法挖掘這些因素之間有價值的關聯規則。關聯規則1揭示了在手術核查過程中，護士與患者、主刀醫生、麻醉醫生溝通不足，護士責任心不強會造成手術核查錯誤或缺陷。關聯規則2-3反映了護理人員要熟悉手術核查技術流程，加強手術安全核查相關培訓。關聯規則4-5說明按制度執行、手術核查和責任心之間的關聯，護理人員正確執行手術室制度、手術核查正確，護士責任心也會強。關聯規則6表明技術流程錯誤多發生在年資為5～10年之間，責任心不強容易造成技術流程錯誤，提示管理人員重點關注5～10的護理人群，培養護理人員慎獨精神和責任心。制度是技術流程操作的準則，關聯規則7顯示未按照制度執行會引起技術流程錯誤，手術室是具有高技術強度的科室，工作過程中要謹遵制度執行，正確落實技術流程，保障手術的安全。

結論

本研究依托醫院不良事件平臺，對手術室護理安全事件進行數據挖掘，利用Apriori算法查找手術室護理安全事件各因素之間的關系，彌補了描述性研究的不足，挖掘出手術室護理安全事件的特征。提示，護理人員在手術核查過程中要加強溝通、要有很強的責任心和熟練的技術操作流程。在護理培訓中要重點關注年資在5～10年的護理人員，加強制度、技術流程的培訓。