基于失效模式與效應分析的干預對老年高血壓患者睡眠質量的影響

摘要 目的：探究老年高血壓患者應用基于失效模式與效應分析（FMEA）模式的干預對其睡眠質量的影響。方法：選取2022年6月至2023年12月廈門大學附屬第一醫院保健二科收治的老年高血壓患者106例作為研究對象，按照隨機數字表法分為對照組和觀察組，每組53例。對照組給予常規護理干預，觀察組在對照組的基礎上給予基于FMEA模式的護理方法干預。采用匹茲堡睡眠質量指數（PSQI）比較2組患者睡眠質量的差異，采用失眠嚴重程度指數（ISI）比較2組患者干預前后失眠癥狀的改善效果，采用服藥依從性評估量表比較2組患者的服藥依從性。結果：干預后，觀察組PSQI各維度評分、ISI量表評分均顯著低于對照組，觀察組服藥依從性評分顯著高于對照組，差異均有統計學意義（均Plt;0.05）。結論：老年高血壓患者接受基于FMEA模式的干預，可提高其服藥依從性，降低失眠程度，改善睡眠質量，值得臨床推廣應用。

關鍵詞 高血壓；老年高血壓；失效模式與效應分析；睡眠質量；失眠程度；服藥依從性；心血管疾病

The Impact of Interventions Based on Failure Mode and Effect Analysis on Sleep Quality in Elderly Patients with HypertensionSHEN Xueyi，XU Bingrui

（First Affiliated Hospital of Xiamen University，Xiamen 361000，China）

Abstract Objective：To explore the effect of intervention based on Failure Mode and Effects Analysis（FMEA） on sleep quality in elderly patients with hypertension.Methods：A total of 106 elderly patients with hypertension admitted to the Health Care Department of Xiamen University Affiliated First Hospital from June 2022 to December 2023 were selected as the research subjects.They were divided into a control group and an observation group using a random number table method，with 53 cases in each group.The control group received routine nursing interventions，while the observation group received additional nursing interventions based on the FMEA model.The Pittsburgh Sleep Quality Index（PSQI） was used to compare the differences in sleep quality between two groups of patients，the Insomnia Severity Index（ISI） was used to compare the improvement ininsomnia symptoms before and after intervention，and the medication adherence assessment scale was used to compare the medication adherence of the two groups.Results：After intervention，the PSQI scores and ISI scale scores in the observation group were significantly lower than those in the control group，whilethe medication adherence scores in the observation group were significantly higher than those in the control group.The differences between the two groups were statistically significant（Plt;0.05）.Conclusion：Intervention based on FMEA model can improve medication adherence，reduce insomnia，and improve sleep quality in elderly hypertensive patients，which is worthy of clinical promotion and application.

Keywords Hypertension; Elderly hypertension; Failure Mode and Effects Analysis; Sleep quality; Insomnia Severity; Medication adherence; Cardiovascular disease

中圖分類號：R544.1；R338.63文獻標識碼：Adoi：10.3969/j.issn.2095-7130.2025.01.051

老年高血壓會引起腦血管痙攣，導致大腦皮質功能紊亂，造成神經功能障礙，繼而出現睡眠不踏實、入睡困難等失眠癥狀，加之該疾病患者需長期服藥和自我管理，容易產生負性情緒，進一步影響睡眠質量^［1］。因此，臨床需在有效治療的基礎上增加相應護理干預，以改善睡眠質量。常規護理雖可滿足患者基本需求，但忽視了睡眠質量對于病情控制的重要性，導致整體效果不佳。有研究指出^［2］，老年高血壓患者的服藥依從性越高，其睡眠質量越理想，所以護理可著重從這方面開展。失效模式與效應分析（FMEA）通過分析根本原因和改進護理流程，可減少護理缺陷，提高護理質量和安全性。將其應用于高血壓類疾病中，可尋找出影響病情控制、睡眠質量、依從性、神經衰弱的因素，以改善整體質量^［3］。本文選取我院收治的老年高血壓患者106例作為研究對象，探究老年高血壓患者應用基于失效模式與效應分析（FMEA）模式的干預對其睡眠質量的影響，現將結果報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2022年6月至2023年12月廈門大學附屬第一醫院保健二科收治的老年高血壓患者106例作為研究對象，按照隨機數字表法分為對照組和觀察組，每組53例。對照組中男28例，女25例；年齡63～78歲，平均年齡（72.36±4.68）歲；平均病程（7.28±1.32）年。觀察組中男30例，女23例；年齡60～75歲，平均年齡（72.87±4.66）歲，平均病程（7.33±1.45）年。2組患者一般資料經統計學分析，差異無統計學意義（Pgt;0.05），具有可比性。本研究通過倫理委員會審批（倫理審批號：H20211026）。

1.2 診斷標準 與《中國老年高血壓管理指南2019》^［4］中高血壓疾病診斷標準相符。

1.3 納入標準 1）確診為高血壓；2）患者年齡≥60周歲；3）患者及其家屬知情同意。

1.4 排除標準 1）合并視聽障礙、惡性腫瘤、急性心腦血管疾病、其他危急重癥等疾病者；2）合并肢體功能嚴重異常者；3）合并精神疾病者。

1.5 脫落與剔除標準 研究期間病情加重甚至死亡者，或中途轉院者。

1.6 護理方法

對照組給予常規護理干預，1）患者住院期間開展相關宣教，向其解釋飲食、運動、睡眠等方面形成良好習慣對疾病控制的重要性；2）出院后，護士每月以電話的方式進行1次隨訪，了解患者血壓改善程度。

觀察組增加基于FMEA模式的干預，1）組建護理小組：包括護士長（組長）、護理人員、質控護士，定期開展相關學習培訓。2）失效模式和原因：通過頭腦風暴法對老年高血壓護理流程中可能存在或潛在的風險因素進行全面分析，將失效模式和失效原因一一列出，計算風險系數（RPN），RPN＝失效嚴重度（S）×發生頻率（O）×探測失效水平（D），S、O、D分別為1～10級，等級升高，嚴重程度隨之提高，RPN數值越大風險越高；RPN排名前6位見表1，并按照此制定護理方案。3）護理措施：a.宣講教育，對患者高血壓疾病認知度予以客觀評估，通過面對面講解、圖文結合、視頻等方式選擇合適方式開展教育，強調形成良好睡眠、遵醫囑用藥等重要性；每次宣教結束后，對其知識掌握程度予以評估，若不合格，再次宣教，直到掌握為止。b.用藥指導，護理人員講解合理用藥對病情控制、睡眠質量改善的重要性，強調不可隨意刪減、更換、停止藥物。c.睡眠指導，首先要優化睡眠環境，維持患者居室安靜、舒適，避免噪聲干擾，并對室內光線進行調節，應用柔和燈光照明，夜間休息可使用遮光窗簾和眼罩；維持室內溫度適宜，還可根據患者喜好，居家期間選擇軟硬適中、支撐性好的床墊和枕頭，確保床鋪舒適度；其次，鼓勵患者維持規律作息時間，每日按時睡覺、起床，形成良好睡眠習慣，且叮囑其不要長時間午睡，以免影響夜間睡眠質量；此外，睡前可指導患者開展放松身心的活動，包括冥想、深呼吸、聽音樂等，可緩解緊張情緒，促進睡眠。d.運動指導，指導患者根據自身狀況開展運動，包括羽毛球、乒乓球、慢跑、四肢伸展運動、氣功訓練等，且運動期間注意強度和時間，避免在睡前劇烈運動，影響入睡。e.飲食指導，結合患者飲食習慣，與患者及其家屬一同制定飲食計劃，堅持清淡飲食、低鹽低脂原則，且可叮囑其睡前飲用適量的牛奶、小米粥等助眠安神的食物；此外，晚餐不可過飽，避免睡前大量飲水，以減少夜間起夜次數，改善睡眠質量。f.出院指導與隨訪，出院當日，對患者護理內容掌握程度等全面評估，再次宣教；出院后，以電話、微信群的方式開展隨訪，1次/周，對其血壓控制情況、睡眠習慣等情況予以了解，并提出針對性指導。

1.7 觀察指標 1）采用匹茲堡睡眠質量指數（Pittsburgh Sleep Quality Index，PSQI）比較2組患者睡眠質量的差異，由7個維度組成，每維度0～3分，量表總分0～21分，分值越低睡眠質量越好^［5］；2）采用失眠嚴重程度指數（Insomnia Severity Index，ISI）比較2組患者干預前后失眠癥狀的改善效果，由7個問題組成，每個問題0～4分，量表總分0～28分，分數越低失眠情況越好^［6］；3）采用Morisky服藥依從性評估量表比較2組患者的服藥依從性，由4個條目組成，總分為100分，分值越高依從性越佳^［7］。

1.8 統計學方法 采用SPSS 26.0統計軟件進行數據分析，計量數據以均數±標準差（±s）表示，采用配對t檢驗；計數資料用百分比/率（%）表示，采用χ2檢驗，以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 2組患者干預前后睡眠質量PSQI評分比較"" 干預后，觀察組PSQI評分顯著低于對照組，差異均有統計學意義（均Plt;0.05）。見表2。

2.2 2組患者干預前后ISI評分比較 干預后，觀察組ISI評分顯著低于對照組，差異有統計學意義（Plt;0.05）。見表3。

2.3 2組患者Morisky用藥依從性比較 干預后，觀察組服藥依從性評估量表評分顯著高于對照組，差異有統計學意義（Plt;0.05）。見表4。

3 討論

針對老年高血壓患者，現階段臨床常以藥物治療為主，相應護理干預為輔，以加強效果，有效控制病情。然而經長期常規護理干預期間，通過睡眠質量評估發現，老年高血壓患者睡眠質量相對不理想，不僅使頭痛、煩躁、行為認知功能障礙等癥狀加重，還會讓自身心肌耗氧量增加，嚴重時甚至猝死^［8］。因此，臨床還需重新選擇合適的護理干預，深度分析患者睡眠質量差和病情控制效果不佳的因素非常重要。FMEA屬于風險評估與管理的方法，通過分析根本原因和改進護理流程，可使護理缺陷減少，護理質量和安全性提高^［9］。基于此，本研究對老年高血壓患者應用基于FMEA模式的干預方法，并將其與常規護理對比。

本研究中基于FMEA的干預者，其服藥依從性評分均優于常規護理者。這是因為，基于FMEA模式的干預強調對潛在失效模式及其影響的分析，積極預測和評估用藥期間可能出現的問題，以此制定針對性措施，優化用藥流程，使用藥風險下降，加之健康教育著重講解按時用藥的重要性，進而用藥依從性升高，有效控制血壓水平，促進睡眠質量改善^［10］。

本研究中基于FMEA的干預者，其PSQI各維度評分、失眠程度均優于常規護理干預者。這是因為，基于FMEA模式的干預，通過組建專業護理小組，可對患者病情全面評估，為制定個性化護理計劃提供支持，且計算風險因素和風險系數，可使護理人員風險意識和工作責任感增強，加之在分析和整理失效模式與失效原因期間，可讓護理人員對今后干預目標及方向更明確，進而增強護理工作的實踐性、針對性和科學性^［11］。同時結合患者睡眠情況、用藥情況、血壓控制情況制定具體措施，通過宣講教育，可讓患者意識到良好睡眠對病情恢復的重要性；通過用藥指導可引導患者按時、按量服用藥物，控制血壓，還可降低不良反應風險，使影響睡眠的因素減少；通過運動指導和飲食指導，形成良好的飲食、運動習慣，一方面可控制血壓，另一方面可減輕失眠程度；通過監測血壓，可減少因血壓波動引起的失眠；通過出院指導與隨訪，可對患者康復情況及時了解，并優化護理計劃，增強延續干預效果，進一步改善睡眠質量^［12］。此外，該護理模式還可提高其用藥依從性，有效穩定血壓波動幅度，進而改善睡眠質量；加之其還可減輕神經功能衰弱癥狀，避免患者精神持續緊繃、血壓持續較高狀態、神經興奮增加等，進而緩解機體疲勞、煩躁等情緒，進一步提高睡眠質量，降低失眠程度。

綜上所述，老年高血壓患者接受基于FMEA模式的干預，可提高其服藥依從性，降低失眠程度，改善睡眠質量。

利益沖突聲明：無。

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作者簡介：沈學毅（1977.09—），女，本科，主管護師，研究方向：老年護理，E-mail：13799270175@139.com通

信作者：許冰蕊（1980.03—），女，本科，副主任護師，研究方向：內科護理學工作或者研究，E-mail：xbrxbr@163.com