王渟 譚春燕 李冬雪 周小蘭 唐佳 孔維娜
護理不良事件(Adverse Nursing Events)是指與常規治療護理所產生的與預期結果不相符的非正常事件[1]。凡患者在住院期間發生跌倒、用藥錯誤、走失、誤吸、窒息、燙傷以及其他與患者安全相關的非正常的護理意外事件時,均屬于護理不良事件[2]。護理不良事件作為常見的醫療傷害之一,減少和規避不良事件的發生重在預防。目前我國醫療不良事件的監測方法主要有自愿報告和病例回顧,這兩種方法可對不良事件的數據進行分析,具有一定的指導意義,但是均屬于“事后”被動措施,對不良事件發生趨勢的判斷具有滯后性[3]。因此,醫療機構需要采用一種更有效的方法來識別可能對患者造成醫療傷害的不良事件,以便量化可能傷害的嚴重程度,并通過該方法盡可能減少醫療相關不良事件的發生。全面觸發工具(Global Trigger Tool,GTT)由美國健康促進研究所于2003年推出,在2009年進行了修訂,用于不良事件的主動監測,觸發工具所應用的觸發器,即監測不良事件的線索,共分為護理、用藥、手術、重癥監護、圍產期、急診6個模塊[4]。該工具在國外部分國家應用已經相對成熟,近年來中國[5]、瑞士[6]、葡萄牙[7]、日本[8]等國家陸續引進該工具并對選中的觸發器進行了本土化改良及補充,驗證其可行性后予以采用。但是國內GTT的應用主要用于用藥不良事件中[9],對于GTT在護理不良事件監測中應用的相關研究相對較少。為驗證GTT識別我國患者護理不良事件的可行性,本研究采用GTT中護理不良事件模塊進行監測,從而為護理不良事件主動上報途徑提供新的指引方向,為提高護理質量提供參考。
本研究采用回顧性的橫斷面調查,病歷來源于重慶醫科大學附屬第二醫院,采取系統抽樣的方法,在醫院信息系統中抽取2020年6月1日至2021年5月31日出院患者病歷,根據出院患者總數,按照住院號先后順序,每隔140位抽取1位患者的病歷納入篩查,直至獲取600份樣本。患者納入標準:①年齡≥18歲;②住院時間>1天;③病歷記錄完整。排除標準:入住產科、日間病房、ICU、兒科。以上科室具有專門的不良事件觸發器,需要規避以上科室對本研究的影響。本研究得到重慶醫科大學附屬第二醫院倫理委員會批準(批號:2016年科倫審第60號),所有參與人員均了解與項目相關的倫理和專業問題。
本研究的主要研究變量為護理不良事件,我國目前尚無全國性的護理不良事件發生率的系統統計數據。根據WHO數據資料顯示,3.7%~16.6%的住院患者曾經發生醫療不良事件[10],本研究將不良事件的發生率設定成13%,允許誤差為3%,根據抽樣調查樣本量計算公式:n=z2×p×(1-p)/d2,z值選擇95%置信水平所對應的1.96,p=0.13,d=0.03,得出最小樣本量為482,考慮到樣本中可能具有不符合標準的病歷,擴大20%的樣本量,樣本量約為600例。
本研究采用的工具為GTT中護理所涉及的14項觸發器,對其進行翻譯并根據病歷來源醫院的實際臨床特點,對GTT做出適應性調整,見表1。

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2名初級審查員(經過培訓的護理人員)和1名高級審查員(副主任護師)組成病歷審查小組進行病歷審查,病歷審查內容包括:病案首頁、出入院記錄、用藥記錄、實驗室指標、醫囑、手術麻醉記錄、護理記錄、病程記錄等,先由初級審查員對600份病歷進行審查,再由高級審查員隨機復查100份,檢驗病歷篩查的準確性,最終確定護理不良事件及事件嚴重程度分級。
(1)觸發器的陽性預測值(Positive Predictive Value,PPV):觸發器檢出的真正發生的護理不良事件頻次占檢測出為陽性頻次的比例,即發生護理不良事件頻次/陽性頻次×100%。
(2)護理不良事件檢出率:GTT檢出護理不良事件例數占總審查病例數的比例,即檢出護理不良事件病例數/總審查病例數。將其與自愿上報率進行對比,評價GTT的有效性×100%。
(3)自愿上報率:自愿上報例數占總審查例數的比例,即上報例數/總審查病例數×100%。
(4)護理不良事件分級情況:對發生的護理不良事件進行分級,參考GTT白皮書中推薦的美國國家用藥差錯報告及預防協調委員會分級標準,分5級[4]:E級為對患者造成暫時性傷害,需要采取干預措施;F級為對患者造成暫時性傷害,需要住院治療或延長住院時間;G級為對患者造成永久性傷害;H級為對患者造成的傷害需要采取干預措施來維持患者生命;I級為患者死亡。由于僅統計對患者已造成傷害的不良事件,該工具不包括潛在傷害。
初級審查員采用Excel 2016軟件對數據進行錄入、整理和分析,計數資料采用頻數和率進行描述。
600份 病 歷 中,男 性346名(57.7%),女性254名(42.3%),年齡為18~87歲,平均年齡為42.6歲,住院時間為2~300天,平均住院天數為10.4天,住院患者涉及內、外科46個科室。
經檢測,14項觸發器均為陽性,其中檢出護理不良事件的為11項,觸發器總體PPV為17.3%(41/237),見表2。

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經病歷篩查后,確定發生護理不良事件的病歷為44例,占總病例數的7.3%(44/600),護理不良事件發生頻次為53次,GTT檢出發生護理不良事件的病歷為30例,檢出頻次為41次,GTT檢出率為5.0%(30/600),其中,治療引起的并發癥以及院內壓力性損傷兩個觸發器的檢出率較高,分別是2.5%(15/600)和1.3%(8/600)。觸發器不為陽性但確定發生護理不良事件的病歷為14例,護理不良事件發生頻次為18次。
自愿上報共為9例,主要為管路不良事件、輸液反應、壓力性損傷3類,自愿上報率為1.5%(9/600);GTT主動監測檢出護理不良事件共30例,檢出率為5.0%,是自愿上報的3.3倍。
GTT主動監測和自愿上報兩種方式檢測出的護理不良事件均為E級和F級,未發現G級、H級、I級事件。GTT檢測出E級16例(2.7%),F級14例(2.3%);自愿 上報E級2例(0.3%),F級7例(1.2%)。
本研究采用2009版GTT白皮書中推薦的護理相關的14項觸發器,對600份病歷進行了GTT檢測,結果顯示發生了41次護理不良事件,涉及30份病歷,檢出率為5.0%,所檢出事件是常規治療情況下發生的與患者安全直接相關的不良事件,準確反映了護理不良事件發生的風險因素。所檢出的護理不良事件主要是治療引起的并發癥和院內壓力性損傷,占不良事件的56.1%(23/41),超過了一半,就此可作為本院護理質量改進的重點。目前國際上還尚缺乏能夠獲得不良事件真實發生率的方法,但GTT針對性的主動檢測性能是傳統自愿上報方法無法比擬的,GTT自2003年提出發展至今,國內外許多學者對其可行性、一致性等進行了研究與評價,都認為其具有較高水平的可信度[11-12],張海霞等[3]的研究結果顯示,GTT對國內住院患者不良事件檢出率為10.34%,而自愿上報率為0.67%,GTT的檢出率是自愿上報的15倍。Kurutkan等[13]采用GTT對土耳其醫療機構的不良事件進行研究發現,其對不良事件的檢出率為16.67%,是主動自愿上報方式的19倍。雖然本研究中兩種方法對比,GTT檢出率為自愿上報率的3.3倍,但也反映出GTT檢測效能優于自愿上報。另外,GTT所檢出的護理不良事件分級分布也較為合理,Davies等[14]的研究也證實,不良事件中對患者造成暫時性傷害的事件占多數,而本文中GTT與自愿上報的護理不良事件均為E、F級事件。
研究中選用的14項觸發器均為陽性,表明其敏感性高,雖有3項未檢測出護理不良事件(即緊急透析、30日內再入院和使用約束帶),可能與獲取病歷囊括病種不全,真實情況下并未發生護理不良事件等因素有關,但也做出提示,在采用觸發器前,應對其進行精選,刪除檢出率低的觸發器,選用PPV較高的觸發器,或對部分觸發器做出適應性調整,以提高檢出率。另外,本研究中總體觸發器PPV值為17.3%,其中有2項(院內跌倒、院內壓力性損傷)PPV為100.0%,部分觸發器適用程度高,這與當前醫療機構對跌倒和壓力性損傷的重視程度高有關,同時這與劉翌[15]的研究相契合。
本研究充分體現了GTT的優勢。首先,適用性廣,GTT可適用于監測各種規模的醫療機構中各部門的各種嚴重程度的不良事件,且目前涵蓋6個領域,共53個觸發器,應用GTT可較大限度地獲取機構中不良事件發生率,并且還可以顯示出該醫療機構在某時段內的不良事件發生情況,為職能部門采取有針對性的質量改進措施提供依據,并可對改善后的措施實施效果進行評價,實現不斷循環的持續質量改進。其次,成本低、易操作且醫務人員工作負擔低,GTT的應用不依靠專門的信息支持系統[16],在電子病歷發展較為成熟的當今,可以由計算機對觸發事件進行篩查,從而減輕人員進行病歷回顧的工作負擔。因此,目前已經在多個機構及不同的領域中開始使用該方法對不良事件進行評估[17-19]。
雖然GTT顯示了其檢測護理不良事件的優勢,但是本研究依然存在一些不足。首先,美國健康促進研究所于2009年推出的第2版GTT白皮書中提出每名初級審查員應單獨進行病歷審查,但本研究中采用了2名初級審查員共同審查,并未對審查員間的一致性進行評價。其次,本研究為回顧性研究,部分病歷無法保證醫療文書的書寫質量,可能導致部分護理不良事件漏檢。另外,14項觸發器來源于國外研究,目前尚未對GTT中護理相關的觸發器依照國內的實際臨床情況進行修改,釋義時雖對病歷資料的適應性進行了調整,但研究過程中發現部分護理不良事件類型未包含在觸發器條目中,故建議各醫療機構采用時先進行本土化改良,根據自身特點進行修訂,并增加符合臨床特點的觸發器,以獲取更適用的GTT。醫療機構可將觸發工具的“事先預防”及自愿報告的“事后處置”進行有機結合,全面提升臨床不良事件的監測水平,為持續改進醫療質量,保障患者治療安全提供技術支撐。