神經(jīng)外科日入院例數(shù)和留置導(dǎo)尿管護(hù)理工作量的時(shí)間序列分析

李香雪，董文坦，蘇 玲

（1.鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院，河南450000；2.河南省人民醫(yī)院）

時(shí)間序列分析(time series analysis)是一種動態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法，主要是分析變量隨著時(shí)間變化的規(guī)律以及發(fā)展趨勢，被廣泛地應(yīng)用到股票、金融學(xué)、人口發(fā)展學(xué)等諸多領(lǐng)域[1]，然而在護(hù)理管理研究領(lǐng)域應(yīng)用尚少。日入院例數(shù)及每日留置導(dǎo)尿管護(hù)理量的時(shí)間序列之間具有一定的關(guān)聯(lián)和季節(jié)周期，較多研究者關(guān)注護(hù)理工作量的評價(jià)[2]，很少有研究者對于連續(xù)工作量的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，找出其內(nèi)在統(tǒng)計(jì)學(xué)聯(lián)系，從中提取有價(jià)值的信息，對未來工作量進(jìn)行預(yù)測，分析及其在配置護(hù)理人力資源中的作用。本研究利用2016 年3月1 日—2017 年2 月28 日鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院綜合信息管理系統(tǒng)中神經(jīng)外科4 個(gè)病區(qū)的日入院例數(shù)及留置導(dǎo)尿管護(hù)理工作量的每日統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，建立時(shí)間序列進(jìn)行分析，以期指導(dǎo)臨床實(shí)施前瞻性的護(hù)理管理及建立護(hù)理工作量的預(yù)測機(jī)制。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)收集 提取2016 年3 月1 日—2017 年2 月28 日鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院醫(yī)惠護(hù)理管理軟件系統(tǒng)中神經(jīng)外科4 個(gè)病區(qū)每日入院例數(shù)以及計(jì)數(shù)法[3]記錄的每日留置導(dǎo)尿管數(shù)。醫(yī)惠護(hù)理管理軟件是醫(yī)院根據(jù)護(hù)理工作的特色，利用醫(yī)院現(xiàn)有醫(yī)院信息管理系統(tǒng)（HIS）、電子病歷(EMR)中豐富的信息資源，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和再利用，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下護(hù)理管理工作數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢、網(wǎng)絡(luò)直報(bào)的系統(tǒng)。

1.2 時(shí)間序列分析方法

1.2.1 數(shù)據(jù)的前期處理 本研究中每日入院例數(shù)和留置導(dǎo)尿管數(shù)據(jù)完整，不存在缺失值。前期處理階段主要是以日為單位定義時(shí)間變量和序列平穩(wěn)化的過程。本研究中使用常用的差分方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化處理，數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分后基本平穩(wěn)。對每日入院例數(shù)和留置導(dǎo)尿管護(hù)理工作量時(shí)間序列值進(jìn)行純隨機(jī)性檢驗(yàn)，確定每日入院例數(shù)和留置導(dǎo)尿管護(hù)理工作量時(shí)間序列是否屬于白噪聲序列。

1.2.2 模型的選擇 分析工作量時(shí)間序列值的特征后，采用SPSS 軟件時(shí)間序列分析中的專家建模器擬合時(shí)間序列模型，模型擬合最優(yōu)度量選擇平穩(wěn)R2值，平穩(wěn)R2值越大說明擬合越好。模型的檢驗(yàn)使用Ljung‐Box檢驗(yàn)，P>0.05 時(shí)可以確定選擇了正確的模型[4]。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 應(yīng)用SPSS 20.0 分析數(shù)據(jù)，采用均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差對每日入院例數(shù)和留置導(dǎo)尿管護(hù)理工作量進(jìn)行描述性分析。采用時(shí)間序列分析對每日入院例數(shù)和留置導(dǎo)尿管護(hù)理工作量進(jìn)行時(shí)間序列分析，構(gòu)建時(shí)間序列模型。檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 神經(jīng)外科4 個(gè)病區(qū)的日入院例數(shù)及留置導(dǎo)尿管護(hù)理工作量變化趨勢 2016 年4 個(gè)季節(jié)日入院例數(shù)呈先下降后上升的趨勢，日入院例數(shù)最高為冬季，然后依次為秋季、春季，夏季日入院例數(shù)最低。留置導(dǎo)尿管護(hù)理工作量變化前3 個(gè)季節(jié)較平穩(wěn)，后有上升的趨勢，日留置導(dǎo)尿管數(shù)最高為冬季，然后為春季，夏秋季較低。每個(gè)季節(jié)日入院例數(shù)及護(hù)理工作量具體見表1。管數(shù)的護(hù)理工作量Holt‐Winters指數(shù)平滑模型的平穩(wěn)性R2分別為0.63，0.56，說明模型擬合度較好。Ljung‐Box檢驗(yàn)顯示，P=0.627（>0.05），可以肯定正確地選擇了模型。根據(jù)Holt‐Winters 指數(shù)平滑模型，本研究對2017 年3 月1 日—7 日的日入院例數(shù)及護(hù)理工作量進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測值及預(yù)測值的上限值、下限值見表2。

表1 神經(jīng)外科不同季節(jié)日入院病人及護(hù)理工作量（±s）

時(shí)間春季夏季秋季冬季日入院例數(shù)（例）21.0±8.3 14.0±7.6 23.0±7.8 30.0±9.0日留置導(dǎo)尿管數(shù)（個(gè)）6.0±2.5 5.0±2.1 5.0±2.4 8.0±3.0

表2 2017 年3 月份日入院例數(shù)和護(hù)理工作量預(yù)測值

2.2 神經(jīng)外科4 個(gè)病區(qū)的日入院例數(shù)及護(hù)理工作量預(yù)測 根據(jù)SPSS 軟件時(shí)間序列分析中的專家建模器擬合時(shí)間序列模型分析，最終每日入院例數(shù)和留置導(dǎo)尿管數(shù)的護(hù)理工作量時(shí)間序列最佳擬合模型均為Holt‐Winters 指數(shù)平滑模型。日入院例數(shù)和留置導(dǎo)尿

2.3 神經(jīng)外科4 個(gè)病區(qū)的日入院例數(shù)及護(hù)理工作量時(shí)間序列圖 利用2016 年3 月1 日—2017 年2 月28 日的數(shù)據(jù)，本研究對4 個(gè)病區(qū)的日入院例數(shù)及留置導(dǎo)尿管護(hù)理工作量進(jìn)行了1 個(gè)月的預(yù)測，具體見圖1、圖2。

圖1 每日入院例數(shù)的時(shí)間序列及預(yù)測圖

圖2 每日留置導(dǎo)尿管數(shù)的時(shí)間序列及預(yù)測圖

3 討論

3.1 不同季節(jié)日入院例數(shù)及留置導(dǎo)尿管護(hù)理工作量差異的分析 根據(jù)神經(jīng)外科日常工作情況總結(jié)，發(fā)現(xiàn)每年冬季和春節(jié)后，4 個(gè)病區(qū)護(hù)士工作強(qiáng)度普遍增加。本研究提出假設(shè)：不同季節(jié)、不同上班時(shí)間的護(hù)理工作量可能存在差異。本研究對神經(jīng)外科2016 年3 月—2017 年2 月的4 個(gè)季節(jié)日入院例數(shù)和留置導(dǎo)尿管工作量進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)日入院例數(shù)冬季最高，夏季最低。春季和秋季日入院例數(shù)相近。留置導(dǎo)尿管工作量由表1可見，最高為冬季，然后為春季，夏秋季較低。分析原因：由于冬季溫差變化較大，冷暖不定。此時(shí)，長期高血壓、動脈粥樣硬化病人和腦梗死病人遇到冷空氣刺激時(shí)，因生理反應(yīng)，血管驟然收縮，由于血管的內(nèi)壁較厚，管腔狹窄，加之有大量的脂類沉積與硬化斑塊，導(dǎo)致血液流通受阻，從而極易誘發(fā)腦血管疾病的發(fā)作和復(fù)發(fā)[5]。春節(jié)小長假過后積累的病人呈爆發(fā)性增長，從而使春季剛開始一段時(shí)間入院病人和護(hù)理工作量都有大幅度上升，隨后逐漸下降。宋曉莉等[6]對醫(yī)院急診近1 年護(hù)理的工作量情況進(jìn)行回顧性分析，發(fā)現(xiàn)秋季、冬季急診病人就診數(shù)量高于春季、夏季，并就各科室根據(jù)不同季節(jié)的護(hù)理工作量合理配置人力資源提出了建議。這與本研究在神經(jīng)外科所得出的結(jié)論相似，可能由于急診科的一些病例和外科疾病具有一些相同的特征，均是發(fā)病急、病情重。由此可見，不同季節(jié)每日入院例數(shù)和留置導(dǎo)尿管工作量不同，可以為臨床合理安排護(hù)理人員提供指導(dǎo)，在夏季工作量相對比較低的月份，可以安排護(hù)士輪流休假，而在比較繁忙的冬春季節(jié)集中人力，以保障護(hù)理安全。

3.2 時(shí)間序列分析對合理配置護(hù)理人力資源的意義 預(yù)測預(yù)警是各個(gè)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)，無論在經(jīng)濟(jì)活動中還是在日?？諝赓|(zhì)量預(yù)測中都具有普遍的應(yīng)用。護(hù)理工作量的研究，尤其關(guān)于護(hù)理管理類課題，往往需提取醫(yī)院的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，所以進(jìn)一步應(yīng)用時(shí)間序列分析，對將來的工作量進(jìn)行預(yù)測在臨床護(hù)理實(shí)踐中具有很現(xiàn)實(shí)的意義和實(shí)用價(jià)值，但由于護(hù)理研究者對于復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用尚缺乏一定的研究[7]，因此時(shí)間序列分析還沒有被廣泛地應(yīng)用于臨床護(hù)理實(shí)踐，需要護(hù)理工作者與統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的人才協(xié)作，深層次挖掘護(hù)理數(shù)據(jù)背后的價(jià)值。信息化、前瞻性管理是護(hù)理管理的關(guān)鍵，預(yù)測作為時(shí)間序列的重要功能之一，其應(yīng)用有望基于歷史數(shù)據(jù)提供合理的工作量預(yù)測，提高護(hù)理管理的效率。在研究中發(fā)現(xiàn)，護(hù)理工作量時(shí)間序列具有一定的季節(jié)周期性和相關(guān)性，整體有一定的規(guī)律。從中提取有價(jià)值的信息，根據(jù)日入院例數(shù)及護(hù)理工作量的發(fā)展規(guī)律和內(nèi)在統(tǒng)計(jì)學(xué)特性決定護(hù)理人力的需求有重要的現(xiàn)實(shí)意義。該方法較之前的德爾菲法、經(jīng)驗(yàn)預(yù)測法更科學(xué)、準(zhǔn)確[8]。而且，時(shí)間序列是基于過去的大量數(shù)據(jù)分析，也可以回顧性評價(jià)過去人力配置的合理性，并進(jìn)一步改進(jìn)。但需要注意的是：時(shí)間序列模型對于預(yù)測的數(shù)據(jù)一般不能太超前，而且需要基于預(yù)測值與實(shí)際值之間的關(guān)系不斷調(diào)整，以進(jìn)一步增加其臨床預(yù)測的準(zhǔn)確性[9]。本研究根據(jù)Holt‐Winters 指數(shù)平滑模型的特點(diǎn)，建議做7 d 及以內(nèi)的日入院例數(shù)及護(hù)理工作量預(yù)測。護(hù)士長在日常排班的時(shí)候，可以將其作為日常排班的輔助工具，有一定的臨床實(shí)踐意義。

4 小結(jié)

目前，我國醫(yī)院的護(hù)理人力配置尚存在人員不足與利用效率低下的問題，如何科學(xué)、合理安排護(hù)士上班時(shí)間，使有限的護(hù)理人力資源發(fā)揮最大的效益，滿足日益增多的衛(wèi)生服務(wù)需求已成為當(dāng)前護(hù)理管理部門亟待解決的難題。根據(jù)時(shí)間序列模型的每日入院例數(shù)及護(hù)理工作量的近期預(yù)測值，護(hù)理管理者可提前增減人力，高效利用現(xiàn)有的有限人力資源，保證護(hù)理質(zhì)量，在保證病人安全的同時(shí)增加護(hù)理工作者的滿意度。由于本研究只采用計(jì)數(shù)法評估護(hù)理工作量，雖然能預(yù)測出一些病人和護(hù)理量的增加，但不夠全面。未來需要結(jié)合合理的護(hù)理工作量評價(jià)，如工時(shí)測量法、工作負(fù)荷權(quán)重法等綜合、精細(xì)化地評價(jià)護(hù)理工作量，結(jié)合時(shí)間序列分析，預(yù)測出的工作量更具有指導(dǎo)意義。在進(jìn)一步研究中，還可分析護(hù)理工作量的影響因素，利用基于時(shí)間序列的廣義相加模型定量評價(jià)影響因素對于護(hù)理工作量的影響，以不同變量預(yù)測護(hù)理工作量。