基于護理質量數據平臺統計結果的護理結構指標數據準確性分析

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基于護理質量數據平臺統計結果的護理結構指標數據準確性分析

張慶玲，羅霞，黃萍，馮歡，宋彩萍，王亞玲

[目的]探討護理質量數據平臺結構指標數據的準確性。[方法]通過縱向和橫向分析比對2016年前3個季度護理質量數據平臺部分護理敏感質量指標數據統計分析圖,發現部分結構指標數據采集存在的問題并尋找正確的數據采集方法。[結果]2016年第一季度、第二季度全國、重慶市和我院的床護比基本一致,全國第三季度的床護比值是1∶0.36。2016年第一季度、第二季度護患比明顯與實際不相符,改進數據采集方法后,第三季度我院護患比更接近實際情況。[結論]準確的數據采集是利用敏感質量指標進行科學質量管理的前提,不斷提高護理質量數據的準確性十分重要。

護理質量；護理敏感質量指標；國家護理質量數據平臺；結構指標

從2014年6月開始,國家衛生計生委醫院管理研究所護理中心及護理質量指標研發小組的工作人員經過艱苦的努力,歷時近兩年,開發了適合我國國情的護理敏感質量指標,編撰了護理敏感質量指標實用手冊[1],建立了國家護理質量數據平臺。2016年7月,全國三級醫院可以通過國家護理質量數據平臺填報護理敏感質量指標相關變量,敏感質量指標的開發和護理質量數據平臺的建立是中國護理管理走向科學化和規范化的重要里程碑,也是真正實現全面質量管理和持續質量改進的方向性指引。為了更好地利用國家護理質量數據平臺進行科學管理,我院非常關注平臺的統計分析結果,發現目前有些數據可能不夠準確,有幾項結構指標數據因易于與實際情況比對更容易被發現問題。現報告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 根據國家護理質量數據平臺設置,全國各省三級醫院負責質量數據填報人員在接受相關的視頻培訓后在規定的時間段內填寫相應的護理敏感質量指標變量。敏感指標共計12項,涉及62個變量,每季度統計1次。2016年7月完成第一季度、第二季度變量的填寫,10月完成第三季度變量的填寫。數據平臺兼具統計功能,在統計分析欄內,每個數據填報醫院可以看到自己醫院和醫院所在省份及全國的各項敏感質量指標的柱狀圖或折線圖。

1.2 方法 登錄護理質量數據平臺,分析比對2016年第一季度、第二季度我院護理敏感質量指標數據與重慶市及全國的數據后,找出可能存在的問題,進一步精準數據收集,再次比對第三季度相關的護理敏感質量指標數據。

2 結果

(見表1)

表1 2016年3個季度指標情況

3 討論

3.1 準確的數據和正確的統計是利用敏感質量指標進行科學質量管理的前提 “指標”是管理者設定目標、推進工作和評估改善的重要工具,指標最重要的作用就是提供了一個統一的、同質的工具,指標設定科學性和敏感度直接關系到管理的效能和效果[2-3]。但是不論指標本身有多科學和多敏感,如果反映指標的數據不準確,敏感指標就不能真正發揮指引作用。要想獲得準確的敏感指標相關變量,關鍵是要正確理解各相關變量的真正含義并且認真準確地填報相關數據。目前大多數醫院可以通過醫院信息系統完成指標相關的變量收集。但如果對指標相關的變量理解不透徹,或者搜索方式不對或搜索范圍不全,即使通過信息系統收集數據,結果也會與實際有較大的出入,以致敏感指標達不到期望的效果。因此，在通過信息系統收集數據時需要格外小心,反復確認,認真比對,以提供準確的參考數據。另外,有些指標涉及的變量本身非常簡單,但統計分析結果卻極度偏離正常。本研究結果顯示：全國第三季度的床護比值是1∶0.36,這讓人十分疑惑。如果變量填報沒有錯誤,那什么情況會使我們的床護比一個季度發生這樣大的變化,新增床位太多,還是護士離職太多？這需要認真分析,查找原因。如果變量錯了或統計處理錯了,那錯在哪里？這可能是負責平臺數據的管理人員特別需要注意的。

3.2 護患比與實際情況相差較大,需提高上報變量的準確性 本研究結果顯示：全國3個季度的護患比分別是1∶5.72,1∶6.30,1∶5.62,重慶市的護患比分別是1∶6.27,1∶9.35,1∶6.62,我院是1∶8.12,1∶8.57,1∶12.22。全國白班護患比分別是1∶4.39,1∶4.85,1∶3.68,夜班護患比分別是1∶8.46,1∶9.08,1∶9.58;重慶市白班護患比是1∶4.17,1∶6.75,1∶4.30;夜班護患比分別是1∶11.30,1∶15.24,1∶11.68;我院白班護患比是1∶6.20,1∶6.55,1∶8.06,夜班是1∶12.36,1∶13.01,1∶20.63。單純從這些數據看,我國的護理人力資源相當充足,全國平均每個護士最多照顧6.30例病人,白班平均每個護士最多照顧4.85例病人,夜班最多照顧9.58例病人。這顯然與大多數醫院的實際情況不相符。因此，我院首先從自身查找原因,并組織召開了全市三級醫院數據上報專項會議,討論和查找數據上報存在的問題。結果發現這項指標之所以顯示出我們有充足的人力資源,是因為在輸入相關變量時理解不準確。護患比涉及的變量主要有白班收治病人數和夜班收治病人數以及白班責任護士數和夜班責任護士數。護患比常用公式的關鍵點在于每個班次或每天“收治病人總數”的正確統計。在查找問題時發現：有的醫院收治病人數只是統計了新入院病人的數量,有的醫院雖然按照在院病人總數與新轉入病人數之和進行了統計,但只是算了兩個班次的收治病人總數。統計這個數據時有兩點特別需要注意：一是“收治病人總數”包含統計時期始收治在院病人總數與新轉入病人數之和,二是上班時長如不是8 h的要轉換成8 h計算。例如,某白班班次起始時點在院病人50例,到該班次結束,轉出10例,新入10例,夜班轉出10例,新收10例,則“該白班收治病人總人數”=(50+10)×(白班時長10÷8)=60×1.25=75?！霸撘拱嗍罩尾∪丝側藬怠?(50+10)×(夜班時長14÷8)=60×1.75=105。同理,責任護士的工作時間也要轉換成8 h計算。如某科室上夜2名責任護士上班時間18∶00至次日02∶30,下夜2名責任護士上班時間02:30～08:30,另有1名責任護士上班時間18:00～22:00,05:00～08:00,則當日夜班責任護士人數為[(8.5+6)×2+7]÷8=4.5,如兩頭班為實習學員則不計算在內。依此計算一定時間范圍內夜班責任護士總數。第一季度、第二季度我院上班時長沒按8 h轉換,以致病人數減少,故結果顯示出人力充足，第三季度我院護患比就非常接近實際情況。

3.3 對指標進行關聯分析也可以驗證數據上報的準確性 本研究結果顯示：全國的床護比從第一季度、第二季度的1∶0.60到第三季度的1∶0.36發生了很大的變化。按1∶0.36的床護比,人力資源非常短缺,護患比值應該變小,24 h每位病人平均護理時數也應該減少，但除了夜班比值有輕微變小,總的護患比值和白班護患比值卻有所增大。而且,第三季度24 h每位病人平均護理時數卻高于第一季度、第二季度。進行橫向比較發現,全國第三季度的各項護患比值也大于重慶市和我院的比值，且全國第三季度24 h每位病人平均護理時數也高于后兩者。

4 小結

護理敏感質量指標相關變量的采集是一個復雜的過程,剛開始時難免會遇到各種各樣的困難和問題。除了部分結構指標的數據不夠準確外,在變量采集的過程中發現,來源于不同信息渠道的同一個指標可能差異很大。例如,從病案統計室信息系統得到的ICU呼吸機相關性肺炎發生率比從醫院感染室得到的發生率高很多。強調采集數據的準確性十分重要,準確的數據本身也是我們工作質量的反映。雖然,從2016年前三個季度的統計分析結果來看數據還不夠準確,但只要我們有一雙善于發現問題的眼睛和一個愿意解決問題的頭腦,就能夠不斷發現數據采集漏洞,并隨之完善數據采集渠道和方法,提升數據質量,使護理敏感質量指標在護理質量管理中真正發揮應有的指引作用。

[1] 么莉.護理敏感質量指標實用手冊[M].北京：人民衛生出版社，2016：1.

[2] 簡偉研,周宇奇,吳志軍，等.護理敏感質量指標的發展和應用[J].中國護理管理,2016,16(7):865-86.

[3] 張慶玲.美國約翰霍普金斯醫院培訓見聞與思考[J].護理研究,2016,30(1C):380-381.

(本文編輯蘇琳)

Data accuracy analysis of nursing structure index based on statistical data of nursing quality data platform

ZhangQingling,LuoXia,HuangPing,etal
(Xinqiao Hospital of the Third Military Medical University,Chongqing 400037 China)

張慶玲，主任護師，碩士研究生，單位：400037，陸軍軍醫大學(第三軍醫大學)新橋醫院；羅霞、黃萍、馮歡、宋彩萍、王亞玲單位：400037，陸軍軍醫大學(第三軍醫大學)新橋醫院。

信息張慶玲，羅霞，黃萍，等.基于護理質量數據平臺統計結果的護理結構指標數據準確性分析[J].護理研究，2017，31(27)：3483-3485.

R197.323

：Bdoi:10.3969/j.issn.1009-6493.2017.27.043

：1009-6493(2017)27-3483-03

2017-01-02;

2017-08-21)