基于Web of Science 臨床警報管理研究熱點分析

石磊磊 劉 丹 羅 羽 高 峰

1.貴州中醫藥大學護理學院，貴州貴陽 550002；2.貴州省人民醫院急診內科，貴州貴陽 550002

臨床警報是一個可視或可聽的信號，用以提醒醫護人員患者的生理參數超出了設定的限值范圍或者設備存在障礙，應當及時查看處理[1]。據報道[2]，護理人員每班接觸到的警報數量高達1000 個，美國食品和藥物管理局在5 年內報告了500 多例與警報有關的患者死亡事件，儀器設備警報問題已經成為亟須醫護人員關注的問題之一。臨床警報管理旨在防止警報疲勞，采取干預措施減少警報總數，提高警報陽性預測值或防止誤報[3]。本研究基于Web of Science 數據庫，應用CiteSpace 軟件對臨床警報管理的相關研究進行可視化分析，挖掘臨床警報管理領域的研究熱點，為國內臨床警報管理的科研探索與臨床工作提供借鑒和參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究數據來源于Web of ScienceTM核心合集數據 庫，以“clinical alarm*”OR“clinical alert*”“alarm management*”OR“alert*management”OR“clinical alarm management”為主題詞進行檢索，文獻類型為Article和Review，語種選擇English，檢索時間跨度為自建庫至2021 年6 月，本研究檢索于2021 年6 月3 日完成，共檢索文獻503 篇。通過對文獻題目和摘要仔細閱讀，排除與醫療無關及研究主題不相關文獻，去重未發現重復文獻，最終納入文獻171 篇。將文獻以全記錄與引用的參考文獻的純文本格式進行下載，以download_*.txt 格式保存數據。

1.2 分析方法

應用CiteSpace 可視化分析軟件對文獻數據進行分析[4]。本文運用的版本為CiteSpace 5.7.R2。將下載的文獻數據導入CiteSpace 軟件，時間跨度設置為1993 年1 月至2021 年6 月（第一篇文獻于1993 年產生），時間分區為1 年。閾值設定為Top N=30，其他為默認。根據分析主題不同依次以國家、機構、關鍵詞為節點，構建臨床警報管理研究的知識圖譜。

2 結果

2.1 文獻計量分析結果

2.1.1 臨床警報管理文獻數量年度分布 經檢索及去重后共篩選到171 篇與臨床警報管理相關的文獻。該領域年發文量整體呈上升趨勢。見圖1。

圖1 臨床警報管理文獻數量年度分布

2.1.2 國家/機構分布 美國發文量最多，其次是英國、德國、荷蘭等。該領域的研究機構主要集中在美國高等院校，發文量最多的是美國賓夕法尼亞大學，其次為加利福尼亞大學、耶魯大學、匹茲堡大學等。見圖2。

圖2 臨床警報管理文獻國家/機構分布

中介中心性表示與其他國家/機構合作的密切程度，數值越大，表明合作越多。與其他國家合作最多的國家是美國，其次是英國。美國賓夕法尼亞大學是與其他國家合作最多的機構，其次是加利福尼亞大學。見表1。

表1 中介中心性排名前3 位的國家/機構

2.2 關鍵詞分析

2.2.1 高頻關鍵詞分析 運用CiteSpace 對關鍵詞進行分析，繪制圖譜。見圖3。并對排名前20 位的臨床警報管理研究高頻關鍵詞進行匯總。見表2。通過分析發現clinical alarm（臨床警報）、alarm fatigue（警報疲勞）、intensive care unit（重癥監護室）構成了圖譜中最核心的3 個節點。另根據關鍵詞的中介中心性，alarm（警報）、care（護理）、decision support system（決策支持系統）均較其他高。

表2 排名前20 位的臨床警報管理研究高頻關鍵詞

圖3 臨床警報管理研究關鍵詞共現網絡圖譜

2.2.2 關鍵詞聚類 共被聚成13 類，見圖4。

圖4 臨床警報管理研究關鍵詞聚類圖譜

本研究的聚類時區視圖評價指標顯示：Q=0.8185，S=0.924，意味著視圖的聚類效果好。見圖5。從聚類大小及出現時間來看，早期的研究主要集中在臨床決策支持系統的應用和管理。之后陸續出現intensive care unit（重癥監護室）、alarm management（警報管理）、clinical alarm（臨床警報）、alarm fatigue（警報疲勞）、patient safety（患者安全）等關鍵詞形成的聚類。

圖5 臨床警報管理研究關鍵詞聚類時區圖譜

2.2.3 突現詞分析 利用CiteSpace 對關鍵詞進行分析時選擇“Burstness”，得到突現詞圖譜（圖6）。由圖可知臨床警報管理研究的突現詞始于2015 年，早期關注的是fatigue （疲勞），持續到2016 年；2017 年開始，clinical alarm（臨床警報）、alarm fatigue（警報疲勞）、alarm management（警報管理）作為突現詞開始出現，一直持續至今（2021 年）。

圖6 臨床警報管理研究突現詞圖譜

3 討論

3.1 人工智能

從關鍵詞聚類圖譜可知，人工智能的研究熱點主要圍繞智能警報管理軟件的開發及警報管理系統的設計與應用展開。智能警報能夠更好地檢測患者生理變化，提高警報陽性預測值，減少報警頻率[5-6]。也有研究表明[7]，使用警報定制軟件能幫助護士快速識別警報，促進對警報設置的更改，會在一定程度上減少警報。此外，Muroi 等[8]開發了一種新的基于運動檢測的警報分類算法，并在瑞士蘇黎世大學醫院神經重癥監護室進行了驗證，結果發現減少了近三分之一的錯誤警報。還有研究運用二級設備通知系統，將來自設備的警報傳送到移動輔助設備，例如尋呼機、手機、平板電腦等，由特定的護理人員持續攜帶從而減少了警報的數量[9]。可見智能化管理臨床警報對減少警報總數及降低誤報率是有意義的，也將是未來警報管理的最終趨勢。

3.2 警報安全

根據有關警報信號的數據推斷[10]，TJC 報道，每個患者每天有數百個警報信號，每個病區每天有數千個警報信號，每個醫院每天有數萬個警報信號。更令人擔憂的是大量警報中存在著較高比例的錯誤警報[11-12]，據Cho 等[13]研究報道，虛假警報高達63.8%，嚴重降低了醫護人員對儀器警報的信任，從而對臨床警報反應不充分，甚至無反應。還有部分醫護人員為了減少警報頻率而采取不良行為，例如關閉儀器警報、設置不適當的警報參數、將警報音量調至最小或用膠布堵住蜂鳴器等，嚴重威脅了患者的安全[14-16]。早在2013 年，聯合委員會就要求經認證的醫院在2014—2016 年國家患者安全目標中將警報管理作為首要安全優先事項，加強警報安全管理[17]。但到目前為止，尚未有與警報相關安全管理制度的建立及不良事件報告反饋機制的形成[18]，這是未來研究的方向。

3.3 警報疲勞

本研究關鍵詞聚類圖譜顯示，警報疲勞是臨床警報管理研究的熱點之一，研究對象主要為臨床醫護人員。當臨床醫護人員在面對大量虛假警報時，就會發生警報疲勞，即對警報信號的感知產生抗性/脫敏性[19-21]。Bridi 等[22]研究人員在測量一個團隊對多參數監視器警報的刺激-反應時間發現，有超過60%的警報沒有被響應，只有不到20%的警報在10 min 內被處理。警報疲勞在過去十年中已作為患者的安全風險而受到廣泛關注，現在已成為醫療機構首要解決的任務之一[23]。幾乎所有研究都認為減少總警報和錯誤警報的數量將減少警報疲勞，具體干預措施包括更改閾值參數、根據患者需求定制警報、增加警報延遲時間、對護士進行教育和加強多學科合作等[3,24-26]。但很少有高質量的文獻報道關于這些干預措施在解決警報疲勞方面的實際效果，并且大多數的干預措施實施范圍有限或持續時間有限。因此為了證明警報質量改進工作的成效，還需要更嚴格的干預證據和更有意義的結果措施。