压力性损伤智能化“评估-决策-控制”系统在脑血管病重症患者中的应用

2022-12-23 13:03张冉蔡卫新王秀秀袁媛
中国卒中杂志 2022年11期
关键词:伤口护士智能化

张冉,蔡卫新,王秀秀,袁媛

压力性损伤是监测医院护理质量的重要指标之一,可导致患者疼痛、功能受损、继发二次感染等并发症,延长患者的住院时间,增加医疗费用,并严重影响患者的生活质量[1-2]。脑血管重症患者是压力性损伤的高危人群,并且此类患者多种压力性损伤危险因素并存[3-4]。临床护士能否正确评估压力性损伤的发生风险、有效落实相关预防护理措施、正确处理压力性损伤创面、规范记录压力性损伤伤口等,将直接影响压力性损伤的护理质量。压力性损伤管理方法与人工智能领域的结合已从前沿技术逐渐转变到现实应用阶段,实现由“制度管理”向“数据管理”的转变[5]。如何将压力性损伤理论知识和管理理念运用于压力性损伤管理是护理领域持续关注的热点。我国各医院压力性损伤管理模式不尽相同,管理水平参差不齐[6]。为进一步优化压力性损伤管理,提升护士对压力性损伤的管理效能,保障患者安全,首都医科大学附属北京天坛医院于2020年对原有压力性损伤管理系统进行优化,实现对压力性损伤的智能化“评估-决策-控制”管理(以下简称“压力性损伤智能化管理”)。

1 对象与方法

1.1 研究对象 于2018年1月-2021年12月在北京天坛医院重症医学科住院的脑血管病患者。纳入标准:年龄≥18周岁;患者或家属知情同意。排除标准:因动脉阻塞、静脉功能不全、糖尿病相关神经病变等造成的皮肤损伤。

1.2 方法 将2018年1月-2019年12月的研究对象设为对照组,2020年1月-2021年12月的研究对象设为观察组。对照组采用未实现智能化之前的压力性损伤管理系统进行压力性损伤评估、预防及处理;观察组采用压力性损伤智能化管理模式进行压力性损伤的管理,具体措施如下。

1.2.1 对照组 ①评估与预警:患者入院、转入、手术后或需要评估时,责任护士使用个人数字助理(personal digital assistant,PDA)实施床旁评估,其中患者基本信息可在医院信息系统(hospital information system,HIS)中读取,评估选项均为下拉“点选”式。为保证评估的完整性,如有漏评项目系统会给予提示,并且无法点击保存。完成评估后,系统自动计算分值,点选得分后转至护理记录单。②预防与护理:护士根据评估得分判断压力性损伤的风险等级,实施并记录所采取的护理措施。针对发生压力性损伤的患者,护士根据伤口评估结果、所采取的措施进行护理记录。③质量控制:包括不良事件上报、数据统计分析。系统可实现筛选、汇总功能,管理者可根据质控需要对压力性损伤的评估时间、评估频次、评分等级、护理记录等进行查询。

1.2.2 观察组 在对照组的基础上,对各项功能进行优化,实现智能辅助决策、结构化记录、质控问题识别等。(1)组建压力性损伤智能化管理团队:融合护理部伤口小组和信息小组,纳入软件工程师,组建由10人组成的系统优化团队,负责循证证据的检索、系统的开发、测试、组织实施、调试、进度控制、问题汇总和反馈等。(2)优化后的功能:①智能辅助决策。压力性损伤评估量表涉及8个维度50余项评估内容,优化后的系统为每个评估选项备注详细释义,双击某选项的右上方,即可出现该选项的详细释义和评估要求,便于护士做出正确判断,以保证评估的准确性和一致性。管理团队基于文献回顾和《2019版预防和治疗压力性损伤:快速参考指南》[7-8],构建了压力性损伤预防、伤口评估以及伤口处理辅助决策知识库,系统根据压力性损伤风险等级自动推荐匹配的护理措施。②结构化记录。护士根据系统匹配的护理措施,结合患者情况制订个体化护理计划,点选相应措施后,系统自动关联短语,转至护理记录单。针对压力性损伤的伤口评估与处理,研究团队在系统中构建了结构化伤口记录模块(表1),以指导护士正确评估与记录。护士可根据压力性损伤的评估要求,进入伤口记录界面后,在系统中进行伤口部位、类型、分期、长度、宽度、深度、潜行、窦道、液体、气味、周围皮肤、感觉等的评估记录,点选所采用的处理措施后,系统关联标准短语,转录至护理记录单。③智能质控。为加强过程质控,在PDA中设置了翻身记录功能,界面设有“卧位”及“皮肤”两个子菜单,护士为患者翻身后点选记录,系统生成翻身记录,并转录至护理记录单,管理者可查询任意时间段护士对危重患者卧位、皮肤的管理和观察情况。同时,优化后的系统在基础统计与分析的基础上,实现质控问题自动分析与识别,即根据各级护理管理者的质控结果自动生成柏拉图,辅助管理者识别压力性损伤实践和管理中存在的关键问题。

1.3 评价指标与收集 本研究通过护理信息系统和科室的质控材料回顾性查询2018年1月-2019年12月、2020年1月-2021年12月压力性损伤评估质控记录各300例次、压力性损伤护理记录各50例次(护理记录单中记录1次为1例次)。通过护理不良事件上报系统查询2018年1月-2019年12月、2020年1月-2021年12月脑血管病重症患者发生院内压力性损伤患者例次。通过信息系统获取同期重症医学科收治的脑血管病患者人次。

评价指标包括过程指标(入科2 h内压力性损伤风险评估完成率、风险评估准确率、伤口评估准确率、伤口处理正确率)和结局指标(院内压力性损伤发生率)。

入科2 h内压力性损伤风险评估完成率=入科2 h内完成压力性损伤风险评估患者数/同期抽查患者总数×100%。

压力性损伤风险评估准确率=压力性损伤风险评估准确例次/同期抽查总例次×100%。评估项目、评估频次、评估内容3项均无误计为评估准确。

压力性损伤伤口评估准确率=院内外压力性损伤伤口评估准确例次/同期院内外压力性损伤伤口评估总例次×100%。伤口评估记录中未出现表述错误、表述不规范、错项、漏项等则为伤口评估准确。

表1 结构化伤口记录模块的内容与功能实现

压力性损伤伤口处理正确率=院内外压力性损伤伤口处理正确例次/同期院内外压力性损伤伤口处理总人次×100%。敷料选择、伤口的清洗及清创等措施均恰当为措施正确。

住院患者院内压力性损伤发生率=同期住院患者压力性损伤新发病例数/统计周期住院患者总数×100%。

1.4 统计学方法 采用SPSS 27.0软件对数据进行统计分析,计数资料以率(%)表示,组间比较采用χ2检验,以P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 过程指标 对照组和观察组患者入科2 h内压力性损伤风险评估完成率分别为94.7%和99.0%,压力性损伤风险评估准确率分别为89.0%和96.3%,伤口评估准确率分别为74.0%和90.0%,伤口处理正确率分别为84.0%和96.0%,以上指标差异均有统计学意义(表2)。本研究压力性损伤风险评估、伤口评估和伤口处理方面存在的质控问题,均在质控后进行了即刻整改,整改率为100%。

2.2 结局指标 对照组院内压力性损伤发生数为1例次,发生率为0.04%(1/2448);观察组院内压力性损伤发生数为0例次,发生率为0(0/3547)。

3 讨论

压力性损伤的防护是复杂和持续的过程,本研究在脑血管病重症患者中实施压力性损伤智能化管理后,提高了护士的压力性损伤风险评估能力、伤口评估与处理能力。

本研究结果显示,实施压力性损伤智能化管理后,护士对压力性损伤风险评估的准确性显著提高。可能的原因:(1)提高了护士对压力性损伤的防范管理能力。防范管理能力主要体现在对风险的有效识别、压力性损伤的准确判断、护理措施的正确性及执行力等方面[9]。①压力性损伤评估涉及多方面内容,为保证评估的规范化、同质化、标准化,系统为每个评估选项提供了详细释义,有助于早期、准确识别压力性损伤风险。②以循证证据为基础,对不同压力性损伤风险等级制订了结构化的护理措施,避免了由于不同层级护士知识结构、临床经验的不均衡导致的差异性。同时,结构化功能的实现,缩短了护士评估与书写时间,提高了工作效率,可使护士利用更多时间照护患者[10-12]。(2)提高了护理管理效能。该系统具备智能化过程控制、数据采集和分析功能,将终末质量控制转变为环节质量控制和日常持续质量改进,提高了管理者对压力性损伤的管理效能。

虽然北京天坛医院重症医学科收治的脑血管病重症患者中,很少有患者发生院内压力性损伤,但收治的患者中院外压力性损伤仍较常见。本研究结果显示,实施压力性损伤智能化管理后,护士对压力性损伤伤口的评估和处理能力得以显著提升。陈晓琳等[13]研究表明,护士对压力性损伤的定义、好发部位、危险因素、风险评估、体位的变换、预防性的皮肤护理掌握较好,但对各期压力性损伤的识别、伤口评估、伤口敷料的选择与应用、伤口的清洗及清创、疼痛管理等仍存在较多疑惑。为解决以上问题,本研究除了实施护理会诊模式,由伤口小组专科护士对临床护士进行指导外,还将压力性损伤所需评估的20余项内容和可能采取的10余项护理措施进行结构化设计,并制订压力性损伤护理指导细则,护士进行伤口评估以及进行护理决策时有了标准的指导,提高了对压力性损伤伤口评估和处理的规范性,这与夏冬云等[14]研究结果一致。另外,护士完成伤口评估并采取相应护理措施后,系统自动关联伤口评估短语,将压力性损伤伤口记录转至护理记录单,可将复杂的信息转变为可度量的规范数据,极大程度地提高了护士对伤口评估的规范率和压力性损伤护理文件书写的规范性[15]。

表2 两组脑血管病重症患者过程指标合格率的比较

本研究尚存在一定的局限性:只实现了对压力性损伤患者的院内管理,未对发生压力性损伤的出院患者进行追踪;护士在进行伤口评估时,仍需要自行判断压力性损伤分期,系统不能参考护士点选的压力性损伤位置、深度、颜色等评估项目,根据预设标准计算出压力性损伤分期[16]。后续将结合临床需求,通过拍照上传自动识别分期、开展基于机器学习算法的压力性损伤创面测量和分析、风险预测模型等方面的研究,对压力性损伤管理系统进行持续优化改进,最大限度地实现压力性损伤管理的实用化、智能化和便捷化,以进一步提升临床护理服务质量。

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