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成人非ICU住院病人自拔管風險評估工具的構建及驗證

2023-12-27 05:21:50譚麗萍田鳳美李小珍
全科護理 2023年35期

鄧 偉,王 英,譚麗萍,黃 慧,田鳳美,李小珍

非計劃拔管(unplanned extubation,UEX)又稱意外拔管,是指病人有意造成或其他意外所致的拔管,包含在未經醫護人員同意的情況下病人拔管和各種原因導致的導管滑脫[1]。文獻報道,UEX類型以病人拔管為主,占總數的65.1%~78.18%[2-3]。2019年中國醫院協會首次強調了提升住院病人管路護理安全的重要性,應建立管路安全管理制度和風險評估流程[4]。雖然,國內針對UEX的風險評估工具研究較多[5-7],但仍存在改善空間,如部分研究評估條目面面俱到,評估費時;涉及較多護理人力資源相關因素,根據評估結果進行護理干預的可操作性欠佳[8-9]。雖然病人自拔管在全院范圍內普遍發生,但普通病房病人與ICU病人非計劃拔管風險值界定應該有所區別。因此,鑒于病人自拔管為UEX的主要類型,且目前國內沒有專門針對普通病房病人自拔管的風險評估工具。本研究圍繞病人因素,重點篩查病人風險,構建并驗證具有臨床適用性和風險預測價值的病人拔管風險評估工具,為臨床護士快速識別自拔管高風險人群、落實風險分層管理提供依據。

1 研究方法

1.1 專家函詢問卷的形成

課題小組以(“非計劃拔管” OR “意外拔管” OR “自行拔管”) AND (“風險因素” OR “危險因素” OR “影響因素”)為中文檢索詞,以(“unplanned extubation” OR “unexpected extubation” OR “accidental extubation” OR “self-extubation” OR “spontaneous extubation”) AND (“risk factor*” OR “factor*”)為英文檢索詞,系統檢索國內外數據庫。結合文獻研究,回顧本院近3年不良事件上報系統中意外拔管案例,將病人拔管因素進行分析歸納。經課題小組討論,確定各因素納入的臨床實際意義,形成函詢問卷框架。問卷內容除涉及專家填寫說明要求和一般情況調查表、熟悉程度及判斷依據自評表外;主體部分為風險因素和具體條目,包括年齡、自拔管史、是否ICU轉出、精神意識狀態、配合情況、肌力情況、舒適度、有無睡眠障礙、導管類型、導管留置時間及導管固定情況11類風險因素,32項具體條目。專家根據Likert 5級評分法(不重要到很重要分別計1~5分)對各類風險因素和條目進行評分,按Likert 4級評分法(0分為無風險,1分為低風險,2分為中風險,3分為高風險)對各條目的風險值進行判斷。

1.2 專家函詢的實施

1.2.1 專家遴選

納入標準:1)具有本科及以上學歷;2)副高級及以上技術職稱;3)在三級綜合性醫院從事臨床或管理工作年限≥10年;4)保證在課題開展期間完成至少2輪函詢。完成2輪函詢的專家共22人。工作年限10~20年5人,>20年17人;醫院等級:三級乙等2人,三級甲等20人;職稱:副主任護師14人,主任護師8人;職務:護士長9人,科護士長7人,護理部主任4人,其他2人;最高學歷:本科17人,碩士研究生5人。

1.2.2 問卷的發放及指標篩選方法

在函詢前由項目負責人與專家取得聯系,征得同意后,通過電子郵件的形式發出問卷。2輪函詢分別發放問卷26份與22份。經參考文獻及課題小組討論,制訂問卷內容刪除或修改標準,對變異系數>0.25的條目及重要性均數<3.5分的條目進行刪除或修訂。

1.3 工具的驗證

1.3.1 調查對象

采取便利抽樣法選取某三級甲等綜合醫院466例住院病人為評估對象。納入標準:1)病人年齡≥18歲;2)住院期間至少攜帶1種管路,不包括靜脈留置針和輸液港等;3)病人肌力≥3級,躁動鎮靜評分(RASS)>-4分或格拉斯哥昏迷評分(GCS)≥8分。病人一般資料,年齡≤35歲39例,36~60歲154例,61~75歲179例,>75歲94例;男260例,女206例;住院科室內科154例,外科312例。

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1.3.2 資料收集

由項目負責人組織全院管路護理小組成員及各單元護士長進行工具的使用培訓。病人拔管風險為動態評估,在未確定高危臨界值前,暫定每班評估,直至病人出院或轉科。未發生拔管者選取住院期間所評的最高分,發生拔管者選取離拔管當時最近一次評分作為最終得分。資料收集時間為2022年4月-5月,共收集473例病人數據,排除不符合要求7例,有效收集466例,有效率為98.52%。

1.3.3 風險評估工具的使用

在醫惠護理系統建立自拔管風險評估表單,自2022年4月開始全院使用。系統自動生成病人基本信息,評估項目由護士勾選完成,表單自動統計總分。主要包括2部分內容,第1部分為當帶管病人肌力≤2級或GCS評分<8分或RASS評分≤-4分時,病人為無風險;第2部分為具體評估項目及對應風險得分(見表2)。其中,病人肌力評估以最佳側肢體肌力為準;清醒病人睡眠質量評估以詢問病人本人主觀睡眠感受為主,意識障礙病人睡眠質量以詢問陪護人員為主;意識狀態評估根據有無使用鎮靜藥,選擇其中1項即可。

1.4 統計學方法

2 結果

2.1 專家函詢結果

2.1.1 專家積極性和權威性

2.1.2 專家意見集中程度和協調程度

經2輪函詢,各條目均值均>3.5,CV除3項條目超過0.25,其余均在0~0.25之間。2輪Kendall′s W值分別為0.234,0.409(χ2分別為51.428,266.279,P<0.001)和0.376,0.523(χ2分別為41.313,207.292,P<0.001)(見表1)。2輪函詢結束,專家意見趨于一致。最終確定了住院病人自拔管風險評估工具,共包含6類風險因素和19項具體條目(見表2)。

表1 專家意見的協調系數及檢驗結果

表2 2輪專家函詢后結果

2.1.3 條目修改

根據第1輪函詢結果,刪除了4項風險因素,包括“是否ICU轉出”“導管類型”“導管留置時間”和“自拔管史”及下屬10項具體條目。并結合專家修改建議對“精神、意識狀態”條目內容進行整合,分為“實施鎮靜”與“未實施鎮靜”兩種情況。經第2輪函詢及小組討論,刪除“導管固定”及其下屬2項條目內容,因導管固定不佳可能造成意外脫管,但不會直接導致病人自拔管。2名專家提出應增加“GCS評分為8分”這一項認為病人存在無指令性動作,有拔管風險;3名專家提出將“有無睡眠障礙”修改為“睡眠質量”。

2.1.4 風險值的確立

根據專家對各條目的風險判斷,以平均值四舍五入后取整,確定各條目風險值。因“意識、情緒狀態”分為“實施鎮靜”和“未實施鎮靜”,實際操作過程中選擇其中1項即可,最終確立本評估工具總分為3~16分。

2.2 工具的驗證結果

2.2.1 信效度檢驗

評分者間信度檢驗選擇1名臨床工作年限>20年的護士為主評人,與另1名臨床工作年限5年的護士同時按統一要求對44例住院病人進行拔管風險評估。結果顯示,ICC為0.875(P<0.001),評分者間一致性高。內容效度采用內容效度指數(CVI)來評價,選擇7名臨床護理專家對評估工具的內容相關性進行評分(不相關計1分,弱相關計2分,相關計3分,非常相關計4分),條目水平的內容效度(I-CVI)為85.71%~100%,量表水平內容效度指數(S-CVI)為95.07%。通過分析住院病人自拔管風險分值與實際是否發生自拔管的相關性(Spearman相關性分析)來檢驗量表的效標效度。Spearman相關系數為0.216(P<0.001),說明量表得分與病人自拔管發生具有相關性。

2.2.2 工具反應度分析

本研究調查了466例成人住院病人,其中10例病人發生自拔管,發生率為2.15%。以病人實際有無發生自拔管進行分組,使用獨立樣本t檢驗比較兩組病人的自拔管得分。結果發現,發生自拔管和未發生自拔管病人風險評分均值分別為(10.8±2.20)分和(6.51±2.03)分(t=6.607,P<0.001),除肌力水平得分兩組無差異(P=0.655)外,其余條目水平得分差異均有統計學意義(見表3)。說明該工具總體上有區分住院病人有無發生自拔管的能力。

表3 發生自拔管組和未發生自拔管組風險評估得分比較 單位:分

2.2.3 診斷效能

2.2.3.1 高危臨界值的確定

當評估工具Youden指數最大為0.717時臨界值為9.5,對應的靈敏度為0.800,特異度為0.917,故把9.5分取整數后以10分作為判斷病人拔管高風險的最佳臨界值。曲線下面積為0.921,95%CI(0.864~0.978),P<0.001。見表4和圖1。

圖1 住院病人自拔管風險評估工具的ROC曲線

表4 病人自拔管風險評估量表各臨界值所對應的靈敏度、特異度和Youden指數

2.2.3.2 評估工具的陽性預測值與陰性預測值

以10分作為高危臨界值,以病人實際有無發生拔管作為標準,共篩查出8例真陽性病人,418例真陰性病人(見表5)。以此計算出該評估工具的陽性預測值為17.39%,陰性預測值為99.52%。

表5 病人自拔管風險與實際發生情況(n=466) 單位:例

3 討論

3.1 住院病人自拔管風險評估工具的可靠性分析

本研究嚴格遵循專家的遴選標準,參與咨詢的專家來自江蘇省、山東省、四川省、湖南省等地三級甲等綜合醫院,具有一定的代表性。專家積極性以問卷有效回收率表示,專家積極系數大于70%[10],可認為專家積極性很好。2輪專家積極系數分別為84.61%和100.00%,均大于70%。此外,專家們共提出了15條修改、補充建議,說明專家對本研究具有較高的積極性。第2輪咨詢結束W值為0.376和0.523,條目重要性均分均大于3.5,CV在0~0.25,表明專家意見逐漸趨于一致,專家協調程度較高。

3.2 住院病人自拔管風險評估工具條目闡釋

本研究從病人自拔管角度共納入6項風險因素,主要包括年齡、意識情緒狀態、依從性、肌力情況、舒適度及睡眠質量相關因素。張燕等[2]基于關聯規則對病人拔管危險因素進行分析,提示老年病人與自行拔管呈強關聯,在病人拔管事件中老年病人占比超過52%。因老年病人認知理解能力下降,常合并有呼吸或心臟疾病等,容易引起一過性認知混亂誘發拔管行為[11]。文獻報道,躁動、鎮靜不足是病人拔管的危險因素,而意識障礙病人有時因不自主肢體活動,極易造成意外拔管[12-13]。因此,對病人的意識狀態進行評估尤為重要。Moons等[14]研究結合GCS和鎮靜評分能正確識別有拔管風險的病人,但其陽性預測值僅為1.2%,在臨床應用時應考慮其他因素影響。依從性反映了病人的配合程度,部分病人自控力差,加上置管后舒適度改變或局部疼痛,是導致病人拔管的獨立危險因素[15]。調查顯示52.3%的病人因對導管的耐受性較差而拔管,常見于胃管、氣管導管和導尿管[2]。夜間是病人拔管高危時間段,部分病人因疾病狀態和環境改變導致睡眠障礙,增加了拔管傾向[16]。肌力情況直接決定病人有無拔管能力,因3級以下肌力不能對抗阻力,肢體活動度較小,對治療處置影響弱,本工具評估的是肢體最佳肌力。

3.3 本評估工具有較好的信效度和診斷效能

本評估工具評分者間信度為0.875,表明不同評估者使用該評估工具所得結果的一致性高。各條目I-CVI為85.71%~100.00%,大于0.78;S-CVI為95.07%,大于0.80,說明該工具的內容效度良好[17]。工具使用反應度結果顯示,未發生自拔管病人風險評分均值(6.51±2.03)分明顯低于發生自拔管病人風險得分(10.8±2.20)分,差異有統計學意義(P<0.001)。因此,本工具無論從條目水平還是整體得分上均能很好地區分病人是否具備自拔管風險。量表篩查結果的真實性通常以預測能力反映,而ROC曲線是目前最常用的診斷試驗評價工具。ROC曲線下面積的大小表明了診斷試驗準確度的高低,一般面積在0.7~0.9表示診斷價值中等,0.9以上表示診斷價值較高[18-19]。本研究ROC曲線下面積為0.921,95%CI(0.864~0.978),P<0.001,表明該評估工具預測整體的準確性好,工具靈敏度為0.800,特異度為0.917,與既往同類研究[20]相比,本評估工具具有較好的預測效能,可能原因為本評估工具專門針對非ICU住院病人,適用性更佳。而本評估工具的陰性預測值為99.52%,陽性預測值為17.39%。究其原因為靈敏度和特異度不依賴于受試人群,但陽性預測值和陰性預測值卻依賴于受試人群的患病率,當診斷試驗的特異度和靈敏度不變時,人群患病率越高,陽性預測值越高[21]。此外,在樣本量收集時期內,住院病人自拔管發生率為2.15%,臨床實際過程中針對自拔管高風險病人,醫護人員也會采取相應的干預措施,進一步阻止病人自拔管,造成本工具較低的陽性預測值。本工具主要用于區分病人自拔管風險大小,因其具備較高的靈敏度和特異度,可作為病人自拔管高危風險人群的篩查工具,有效排除無自拔管風險的病人,指導臨床護士實施針對性的管路安全分層管理。經調查,臨床護士評估用時為(2.01±1.26) min,其中89.68%的護士評估用時<3 min,評估工具條目數合理,利于護士執行。

4 小結

本研究構建的包含6項風險因素的成人住院病人拔管風險評估工具,從病人因素出發,重點針對非計劃拔管關鍵類型進行風險管理,條目清晰、簡單易行。經信效度檢驗和臨床驗證,表明此工具有較高靈敏度和特異度,可有效篩查病人拔管高風險人群。然而,本研究仍存在不足之處,工具僅在一所三級甲等綜合性醫院開展應用,樣本代表性可能不足,其使用有效性待后續繼續推廣和驗證。

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