關聯規則法用于護士給藥錯誤的數據挖掘分析

李曙光，趙敏，張秀英，趙琦，蔣紅

給藥錯誤指醫囑正確而患者接受的藥物出現偏差[1]。有研究指出，護士40%的時間是在從事給藥工作，而53%的給藥錯誤發生于護士給藥階段[2]。2017年WHO啟動了第3個全球患者安全挑戰——用藥安全，并呼吁在未來5年內將藥物相關錯誤發生率減少50%，以確保患者安全[3]。關聯規則(Association Rules)作為一種常見的數據挖掘方法，以數據中項或項組合協同出現的頻率為基礎，可發現數據中各種屬性及屬性組合之間可能存在的聯系或隱含的關聯[4]，在各個行業已廣泛應用。給藥錯誤發生因素復雜，可發生在給藥過程中任何一個環節，本研究采用關聯規則法對臨床給藥錯誤進行挖掘，最大可能地獲取護理人員給藥錯誤的相關因素，為預防給藥錯誤的發生提供參考依據。

1 資料與方法

1.1資料來源 回顧性收集上海市3所三甲綜合性醫院2016年1月至2020年10月上報的用藥差錯事件。納入標準：①給藥錯誤事件已通過醫院不安全事件報告系統上報并存檔；②數據完整，包含主要收集的內容。排除標準：有缺項及邏輯錯誤的報告。根據文獻回顧及各醫療機構對于給藥錯誤事件的上報內容，整合分析后，確定主要收集以下內容：①護士一般資料，包括性別、部門、職稱、工作年限、學歷、發生時間；②給藥途徑；③錯誤類型；④錯誤項目；⑤錯誤原因(與工作狀態/流程設計因素相關、與員工個人因素相關、與器材設備(藥品)因素相關、與溝通相關因素、與患者生理及行為因素相關)；⑥使用手持設備(Personal Digital Assistant，PDA)情況；⑦事情經過。

1.2數據挖掘方法 采用關聯規則(Association Rules)的Apriori算法對數據進行挖掘。關聯規則是展現項集(item set)間關聯(association)與相關性(correlation)的規則，其表達式為X→Y，其中X為前項，Y為后項，X和Y是不相交的項集。項集是包含0個或多個項的集合。關聯規則的強度用支持度(support)和置信度(confidence)來度量。支持度(support)表示X和Y同時出現的概率，反映該規則的重要性。支持度低的規則可能是偶然出現，多半無意義；支持度越高，關聯規則越重要。置信度(confidence)表示X出現后，Y也出現的概率，反映該規則的可信程度。Apriori算法是關聯規則挖掘的經典算法，通過多次對數據庫進行掃描，發現所有的頻繁項集(滿足一定最小支持度的項集)，并根據頻繁項集生成強關聯規則。頻繁項集中滿足一定最小置信度的規則稱為強關聯規則。強關聯規則中，有些有效有些無效，通常用提升度(lift)來判斷。它表示關聯規則的可信度與期望可信度之比，反映X對Y的影響程度。如果作用度>1，表示這條規則是有效的強關聯規則。

1.3統計學方法 本研究設置最小支持度為10%，最小置信度為50%，最大前項數為5，提升度>1的條件為強關聯規則，利用SPSS Modeler18.2軟件應用Apriori算法進行給藥錯誤關聯規則分析。檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1給藥錯誤資料分析 本研究共納入136起給藥錯誤事件，其中發生在內科66起(48.5%)，外科62起(45.6%)，急診室8起(5.9%)。發生給藥錯誤當事人均為女性，責任人工作年限：≤1年57起(41.9%)，1～3年19起(14.0%)，3～5年14起(10.3%)，5～10年33起(24.3%)，>10年13起(9.6%)。責任人職稱：護生7起(5.1%)，護士81起(59.6%)，護師44起(32.4%)，主管護師4起(2.9%)。責任人學歷：大專132起(97.1%)，本科3起(2.2%)，碩士1起(0.7%)。給藥錯誤基本特征，見表1。

表1 給藥錯誤基本特征

2.2關聯規則分析 基于擬定的篩選標準共得出706條強關聯規則。結合臨床經驗并參考護理專家意見對規則的臨床實用性進行評價與篩選，最終得到12條強關聯規則，見表2。規則1～3，揭示了未用PDA的關聯因素，主要特征為：工作年限≤1年的護士、6:00～8:00、錯誤類型=藥物錯誤、給藥途徑=靜脈給藥。規則4主要特征為：16:00～18:00、外科，在此規則下未依照標準操作流程操作的概率為100%。規則5～8，揭示了未依照標準操作流程的關聯因素，主要特征為：工作年限≤1年的護士、發生口服給藥錯誤占總數的11.029%、劑量錯誤占總數的15.441%、患者錯誤占總數的20.588%。規則9～10，揭示了人員疏忽的關聯因素，主要特征為：10:00～12:00、大專學歷、發生口服給藥錯誤及劑量錯誤占總數的10.294%。規則11～12主要特征為：內科、工作5～10年的護師、給藥途徑=靜脈給藥，發生給藥錯誤的主要原因是人員疏忽。

表2 給藥錯誤關聯規則分析

3 討論

3.1注重各階段護士培訓，降低差錯風險

3.1.1低年資、低職稱護士 本研究中規則5～8及特征顯示，年資低、職稱低的護士給藥錯誤發生率高。有研究發現，低年資護士總體差錯率和差錯嚴重程度較高[5-6]，主要原因是新入職護士缺乏足夠的藥理學知識，對藥物或給藥設備缺乏知識和經驗，經常混淆藥品名稱或選擇不當[7]。新護士雖然已完成崗前培訓，但由于入職培訓時間集中，知識量大，缺少臨床實踐經驗體會[8-9]，知識以被動接受為主[10]，培訓效果并不理想。同時，因他們對護理風險認識不足，護理操作不熟練，及未養成良好的工作習慣，有時為盡快完成護理工作而忽視操作流程和規范，導致給藥錯誤發生。因此，培訓前應對新護士的能力、需求進行評估，培訓時以給藥指南為基礎，護理實踐與循證培訓相結合，將考核貫穿于日常工作中，強化培訓效果。同時因其對安全隱患缺乏敏感性和預見性，應提供特殊、高危藥物相關知識及不良反應、給藥裝置的操作方法及故障應對方法等培訓，采用臨床案例分析培養風險意識及慎獨精神。趙春梅等[11]將危險預知訓練引入新入職護士培訓中，不僅提高了他們的風險意識，還降低了護理不安全事件發生率。

3.1.2高年資護士 規則11～12揭示了在內科、工作5～10年的護師、因個人疏忽容易發生靜脈給藥錯誤，本研究基本特征也顯示5～10年的護士給藥錯誤所占比例較大，達24.3%。國外研究顯示，經驗與給藥錯誤之間呈正相關，經驗越豐富，非嚴重給藥錯誤事件報告越多[5]，與本研究結果一致。作為高年資護士，知識技能和工作經驗都比較豐富，但差錯仍占很大比例，最主要原因為在工作中缺乏安全意識、經驗主義、定式心理、反向核對流于形式等。而且護理管理者對高年資護士信任多監管少，相應的培訓也減少，高年資護士還兼任臨床帶教老師或參與部分病房管理工作，致角色超載，工作節奏易被打亂而發生差錯[12]。因此，高年資護士的培訓重點應在于新藥知識的更新，如定期請藥劑科開展藥物知識培訓，還可采用自學、敘事護理分享、給藥錯誤分析、設置陷阱的操作考核等方式來提高護士的勝任力。另外，護士長應統籌安排工作，使高年資護士工作有序，減少忙亂，提高效率。

3.2推行人力配置適時性，緩解高峰時段壓力 本研究顯示，6:00～12:00、14:00～20:00是給藥錯誤的高發時間段，占79.4%，以8:00～10:00和16:00～18:00最突出。規則1～3，揭示在6:00～8:00發生給藥錯誤的原因主要為未用PDA。此時是人力資源薄弱且工作最繁忙的時候，護士因睡眠不足、注意力不集中和疲勞，為了盡快完成工作進行交接班，發放口服藥時經常不攜帶PDA，核對環節出現紕漏，易發生差錯。研究顯示，白班和夜班護士發生給藥錯誤的比率為1∶5[11]，因此，如何減少此類情況發生，需探討不同的策略，如20 min的活動(除護理任務外)，適量的咖啡因攝入和小睡等，以減輕疲勞，提高夜班時的注意力。此外，可增加幫班(輔助班)或早早班，緩解夜班護士的壓力。8:00～10:00是醫生查房更改醫囑、患者出入院、患者治療最集中的時間段，工作量增加容易導致給藥錯誤[13]。因此，合理的人力資源配置和工作流程優化尤為重要。責任制護理模式下，責任護士應做好與所護理床位醫生的溝通，及時了解患者病情變化，醫囑變化趨勢，及時處理當天的臨時醫囑。針對長期醫囑的審核與排藥可設立治療班，做到藥物統一管理，減少責任護士的壓力。規則4揭示了，16:00～18:00、外科，更容易因未依照標準操作流程操作而發生給藥錯誤。外科在這個時間段主要為：手術患者回病房、護士交接班、醫生夜查房后開醫囑，忙亂且外來干擾因素多，使護士的注意力更分散[14]。建議根據科室具體情況，提前或推遲30 min交接班，增加晚幫班或小夜班護士人數等。另外，規則9～10提示，在10:00～12:00因人員疏忽，在口服給藥時容易發生劑量錯誤。此時段是中午交接班、發口服藥及護士輪休時間，此時段可能因人力減少、核對、給藥工作被打斷等原因發生錯誤。建議由治療班護士負責白班所有口服藥的發放，在發藥時穿戴帶有發藥標志的衣物或袖標，減少人員干擾，最大限度降低差錯風險。

3.3完善信息化建設，保障有效核對 條形碼給藥系統(Bar Code Medication Administration System，BCMA)、移動護士工作站和PDA為患者身份識別提供了便利，護士在給藥時使用PDA掃描患者腕部和藥物的條形碼，若藥物和患者不匹配，系統會出現提示信息，不僅提高了患者身份識別的正確率，而且能有效減少藥物錯誤及潛在藥物不良事件的發生[15]。目前，大部三級醫院已引用了護士工作站和PDA，但在使用過程中，仍會出現網絡問題、界面設置不合理等問題，導致護士放棄使用PDA。本研究中未攜帶PDA、手動操作和攜帶而未用PDA占35.6%，規則1～3也揭示了未用PDA的相關因素，說明PDA的操作系統還不能滿足臨床護理人員便捷操作的需求，還有待更新升級。信息化技術的使用為降低風險設置了一道安全屏障，還與醫院投入、設備維護、系統設計息息相關。另外，在使用信息化過程中，規范使用流程、完善技術配置、建立審查監督機制，才能起到保障作用。

4 小結

本研究運用關聯規則技術對發生給藥錯誤的相關因素進行數據挖掘，發現未用PDA、未依照標準操作流程、人員疏忽的關聯規則，因此，必須加強正確用藥觀念，注重各階段護士培訓，推行人力資源配置合理性，完善信息化建設。本研究所采取的關聯規則對挖掘對象要求比較低，可以不考慮變量間的復雜關系，因此，在以后的研究中可以采用多種方法對數據進行挖掘分析，通過協同應用，提高分析研究的可信度及準確度。