住院患者跌倒預防護理決策支持系統的開發與應用

【摘" 要】" 跌倒預防是醫療安全不良事件管理的重點，是《進一步改善護理服務行動計劃（2023—2025年）》的要求。以團體標準和證據總結為理論基礎，以指標管理為抓手，以護理程序為功能模塊架構，研發住院患者跌倒預防護理決策支持系統，實現了跌倒風險結構化評估、護理診斷和護理計劃智能推薦、護理措施自動匹配，這種智能輔助決策降低了住院患者跌倒發生率。

【關鍵詞】" 住院患者；跌倒；預防；護理決策支持系統；患者安全；護理質量

中圖分類號：R47 """"""文獻標識碼：B

Development and Application of Nursing Decision Support System for Inpatient Fall Prevention/CHEN Yuan，LIN Bixia，CHEN Ruie，et al.//Chinese Health Quality Management，2024，31（7）：12-16，31

Abstract" Fall prevention is the focus of medical safety adverse event management and is required by the \"Action Plan for Further Improvement of Nursing Services （2023-2025）\". With group standards and evidence summary as the theoretical basis， index management as the grasp， and nursing procedures as the functional module architecture， the nursing decision support system for fall prevention of inpatients was developed. The system realizes the structured assessment of fall risk， intelligent recommendation of nursing diagnosis and nursing plan， and automatic matching of nursing measures， which can make intelligent auxiliary decisions for clinical nursing work. The incidence of fall in hospitalized patients was reduced.

Key words" Inpatients;Fall;Prevention;Nursing Decision Support System;Patient Safety;Nursing Quality

First-author's address" Xiamen Cardiovascular Hospital of Xiamen University，Xiamen，Fujian，361006，China

DOI：10.13912/j.cnki.chqm.2024.31.7.03

*基金項目：福建省臨床重點?？平ㄔO項目（編號：閩衛醫政函［2022］884號）; 廈門市科學技術局科技惠民項目（編號：3502Z20184026）

跌倒是指出現突然發生的、不自主的、非故意的體位改變而倒于地面或倒于比初始位置更低的地方［1］?！吨袊鴤顩r報告2019》［2］顯示，因不同類型傷害而就診的門急診患者中，跌倒患者占比最高。跌倒已經成為我國gt;65歲老年人首要傷害致死原因［3］。2020年，我國三級綜合醫院發生跌倒住院患者31 092例次，其中跌倒傷害18 522例次，跌倒傷害占比為59.57%［4］。跌倒是醫療安全不良事件管理重點［5］，也是國際和國內患者安全目標的重要內容［6］。《進一步改善護理服務行動計劃（2023—2025年）》［7］指出，要降低住院患者跌倒等醫療安全不良事件發生率，確保護理質量和患者安全。隨著我國建設智慧醫院戰略［8］提出，借助信息化手段預防住院患者跌倒成為醫療信息化研究的重要分支［9］。目前，我國醫療機構跌倒預防信息系統功能以風險評估和對應措施推薦為主［9］，一方面未與護理程序緊密結合，另一方面相關措施缺乏循證依據。護理決策支持系統（Nursing Decision Support System， NDSS）是一種基于數據和知識的計算機工具，通過輔助護士進行臨床決策，從而減少護理差錯、提高護理工作效率和質量［10］。本研究以護理程序為框架，基于中華護理學會《成人住院患者跌倒風險評估及預防》［11］團體標準（以下簡稱“團體標準”）和證據總結，構建住院患者跌倒預防護理決策支持系統，以輔助護士決策，降低住院患者跌倒發生率，保障患者安全。

1" 系統架構

系統由數據收集層、數據處理層和數據存儲層組成。此外，系統還包括了日志記錄、監控、API網關等輔助服務功能。整個系統基于容器化技術進行部署，使用Kubernetes進行容器編排和管理。系統架構見圖1。

2" 系統功能

以指標管理為抓手，以全國護理質量促進聯盟《關鍵環節重點護理措施工具包（2022年版）》［12］、中華護理學會團體標準［11］及《住院病人跌倒預防及管理的最佳證據總結》［13］為理論基礎，以護理程序［14］為整體框架，通過人機交互將理論證據與護理流程充分融合，構建住院患者跌倒預防護理決策支持系統，包括跌倒風險結構化評估、跌倒風險等級智能判定、跌倒護理診斷智能推薦、跌倒預防護理措施自動匹配、跌倒預防護理效果評價5個模塊。系統工作流程見圖2。

2.1" 跌倒風險結構化評估

該院原先使用的Morse跌倒風險評估量表［15］存在缺乏“年齡”及“高跌倒風險藥物（如降壓利尿藥）”評估選項、“精神狀態”選項評估結果主觀、評估條目重復且結果不一致等問題。中華護理學會團體標準［11］推薦使用跌倒風險臨床判定法。因此，該院將臨床判定法嵌入護理信息系統，實現跌倒風險結構化評估。臨床判定法包括意識、步態、視力障礙、下肢肌力、下肢關節和/或肌肉疼痛等5個條目，系統將之分別與生命體征模塊中的“意識”、神經系統模塊中的“步態”、一般外觀模塊中的“視力”、骨骼肌系統模塊中的“肌力”和“病癥”選項相關聯，當護士完成入院評估或每日評估并勾選相應選項后，其評分結果可自動帶入臨床判定法。若臨床判定法的所有評估項目均不適用時，系統會跳轉出Morse跌倒風險評估量表，由護士進行點選評估。

2.2" "跌倒風險等級智能判定

將Morse跌倒風險評估量表及中華護理學會團體標準［11］中臨床判定法的規則嵌入系統。當患者“意識”狀態為“昏迷”、骨骼肌系統模塊中的“肌力”為“0級”或“1級”時，系統自動判定該患者為跌倒“低風險”；當患者“用藥”情況為“過去24 h內曾有手術鎮靜史”或“使用兩種及以上高跌倒風險藥物”時，系統自動判定該患者為跌倒“中風險”；當患者年齡≥80歲、跌倒史為“住院前6個月內有兩次及以上跌倒經歷”或“此次住院期間有跌倒經歷”、神經系統模塊中的“步態”為“不穩”、骨骼肌系統模塊中的“病癥”為“下肢關節和/或肌肉疼痛”、 一般外觀模塊中的“視力”為“異?！鼻摇拔闯C治”時，系統自動判定該患者為跌倒“高風險”。當臨床判定法所有條目均不適用時，系統依據跳轉出的Morse跌倒風險評估量表評估結果自動計分，并判定風險等級。跌倒風險等級采取目視化管理，用不同顏色標注，高風險以“紅色”警示，中風險以“黃色”警示，低風險或無風險以“綠色”警示，同時在患者信息一覽表、患者床頭屏和病區智能屏同步呈現。此外，聯合物聯網設備，對跌倒高風險患者安置智能床墊進行離床監測預警。

2.3" 跌倒護理診斷智能推薦

被判定為跌倒“高風險”的患者，系統會智能推薦“潛在危險性成人跌倒”的護理診斷，同時根據患者最新的生命體征監測、入院評估或每日評估、跌倒風險評估等內容，智能勾選危險因素，并自動帶入護理

計劃，以輔助護士運用護理程序，對患者實施責任制整體護理。被判定為跌倒“中風險”或“低風險”的患

者，系統會彈窗提醒“存在跌倒中/低風險，是否添加相應護理指導”，護士若選擇“確定”，可進一步勾選相關護理指導，也可根據臨床實際自行添加“潛在危險性成人跌倒”的護理診斷。當危險因素發生變化時，系統會彈窗提醒“成人跌倒危險因子有所改變”，確保護士對患者進行動態評估，并實時更新護理計劃。

2.4" 跌倒預防護理措施自動匹配

首先，研發團隊檢索臨床決策支持系統、國內外指南網及數據庫中關于住院患者跌倒預防的文獻，通過循證方法匯總最佳證據［13］，形成知識庫初稿，包含溝通、環境、藥物、運動、營養、設備、教育等7個方面共20條措施。其次，于2021年1月邀請10名專家對知識庫初稿內容的用詞、表達方式、適用性及編碼合理性等進行評價。最后，根據專家意見對知識庫內容進行修改，形成知識庫終稿，并由工程師嵌入系統。系統完成跌倒風險識別后，根據患者的跌倒危險因素和風險等級自動匹配知識庫中護理措施。護士可根據患者的實際情況，勾選合適的護理措施，并制訂個體化護理計劃。

2.5" 跌倒預防護理效果評價

存在跌倒風險的患者，系統會彈窗提醒“是否添加相應護理指導及措施”，護士可以根據患者實際情況，勾選相應的健康宣教內容及護理措施，并同步發送宣教內容至患者手機端供詳細閱讀。護士每日需對護理目標、健康宣教及護理措施實施效果進行評價。護理目標評價結果分為“已達成”“未達成”和“不適用”，若評價為“已達成”，則次日無需重新評價，否則需重新進行護理評估。健康宣教評價結果分為“正確說出”“需再加強”和“無此需要”三種情況，若評價為“正確說出”，則該項宣教內容次日無需重新評價。護理措施評價結果分為“已達成”“未達成，重新實施”和“不適用”三種情況，若評價為“已達成”和“不適用”，則該項護理措施已結束，次日無需重新評價。

3" 系統應用效果評價

3.1" 系統應用

將住院患者跌倒預防護理決策支持系統嵌入臨床護理信息系統中，并于2021年2月在心內一區進行試運行。經調試優化，系統于2021年3月正式上線應用于心內科、心外科、冠心病監護室、心臟重癥監護室、特需綜合科、結構性心臟病科、急診科等14個科室。

3.2" 評價指標

3.2.1" 住院患者跌倒發生率" """住院患者跌倒發生率=統計周期內發生跌倒住院患者例次數（包括造成或未造成傷害）/統計周期內住院患者實際占用床日數×100‰。從護理管理系統不良事件上報模塊中提取系統應用前（2020年3月-2021年2月）和應用后（2021年3月-2022年2月）住院患者跌倒發生數據。

3.2.2" 護士跌倒預防措施執行情況" """"包括跌倒風險評估正確率、護理計劃準確率、患者健康宣教內容知曉率三個方面。由該院跌倒專科小組通過自制查檢表每月對14個科室進行抽查，每個科室查檢例數為查檢當天該科室患者總數的10%。統計系統應用前（2020年3月-2021年2月）和系統應用后（2021年3月-2022年2月）相關數據。

3.2.3" 護士使用體驗" ""采用便利抽樣法，于2022年2月對該院311名護士進行系統使用體驗調查，調查工具為趙永信等［16］編制的《臨床護理信息系統有效性評價量表》，該量表包括系統質量、信息質量、服務質量、用戶滿意度、凈收益5個維度共23個條目，各條目采用Likert 5級評分法進行賦分，總分為23分～115分，得分越高，說明護士使用體驗越好。

3.3" 統計分析方法

采用SPSS 26.0軟件對數據進行統計分析。計數資料采用例數和率表示，組間比較采用χ２檢驗。符合正態分布的計量資料以均數±標準差表示。以P＜0.05表示差異有統計學意義。

3.4" 應用效果

3.4.1" 住院患者跌倒發生率 """"系統應用后，住院患者跌倒發生率由應用前的0.21‰（22/105 949）降低至0.14‰（18/130 594）。

3.4.2" 護士跌倒預防措施執行情況" """"系統應用后，跌倒風險評估正確率、護理計劃準確率、患者健康宣教內容知曉率均高于系統應用前，差異具有統計學意義（P＜0.001），見表1。

3.4.3" 護士使用體驗 """""311名護士對系統的有效性評價總分為（90.95±15.35）分，用戶滿意度維度得分為（19.55±3.62）分，凈收益維度得分為（19.57±3.61）分，系統質量維度得分為（15.17±3.18）分，信息質量維度得分為（20.38±3.24）分，服務質量維度得分為（16.27±2.74）分。

4" 討論

住院患者跌倒是全球持續存在的患者安全問題［17］。原國家衛生計生委在《醫療質量管理辦法》［18］中指出，醫療機構應充分利用信息化手段開展醫療質量管理與控制，對醫療質量問題和醫療安全風險進行預警、評估、干預，以促進醫療質量持續改進?！度珖o理事業發展規劃（2021-2025年）》［19］指出，要充分借助云計算、大數據、物聯網等信息技術，加強護理信息化建設，創新護理服務模式，提高護理工作效率和管理效能。本研究構建的住院患者跌倒預防護理決策支持系統具有以下優勢：

第一，以護理程序為框架。護理程序是一種有計劃、系統而科學的護理作業流程，以滿足護理對象身心需要、恢復或增進護理對象健康為目標，指導護理人員依據步驟運用系統方法實施計劃性、連續性、全面性護理的一種理論與實踐模式，包括護理評估、護理診斷、護理計劃、護理實施和護理評價［20］。護理評估是護理程序的第一步，也是護理服務中最重要的一部分。正確的評估是制訂準確護理計劃的前提，是護理人員決定護理措施執行先后順序的重要依據［20］。其中，具有良好信效度和較強可操作性的評估工具對于保障評估結果準確、客觀至關重要。本研究護理決策支持系統將中華護理學會團體標準推薦的跌倒風險臨床判定法［11］作為評估工具，實現了患者跌倒風險結構化評估和風險等級智能判定。護理診斷是護理程序的第二步。每一個直接或間接造成護理對象產生健康問題的導因或相關因素都是制訂護理計劃的基本依據，不同的導因雖然引發的健康問題相似，但是患者所需及護理人員所提供的護理處置不同［21］。本研究護理決策支持系統能夠智能勾選危險因素，且當危險因素發生變化時會彈窗提醒，以便于護士動態評估患者，并及時更新護理計劃。護理實施是以患者健康問題為目的，選擇并執行一組適當的護理活動［20］。護理人員選擇護理措施必須針對導因及護理目標，且必須具有實證基礎，因此，每個患者的護理措施應當是個體化的［21］。證據總結是基于數據庫而篩選匯總的健康干預措施，可以作為臨床護士科學決策的依據［22］。本研究基于《住院病人跌倒預防及管理的最佳證據總結》［13］，在征詢專家意見基礎上，結合臨床實踐經驗，構建了跌倒預防護理措施知識庫，并維護至系統。系統能夠根據患者的跌倒危險因素和風險等級自動匹配知識庫中相應的護理措施，從而輔助護士根據患者實際情況制訂個體化護理計劃。

第二，開發過程以信息護士為主導。培養具有豐富臨床經驗、熟悉護理程序的信息護士對于護理信息化建設與發展具有重要作用［23］。本研究系統構建過程中，信息護士全程參與開發、培訓、推廣和維護，尤其是在試運行期間充分征求了臨床護士的意見和偏好，推動了系統在臨床的廣泛應用。試運行期間，信息護士建立了微信群，便于臨床護士反饋系統應用過程中出現的問題，并及時溝通解決。共收集系統改進意見23條，包括界面展示7條、數據傳輸10條、操作流程6條。對此，信息護士與工程師及時溝通，修復跌倒風險評估條目與每日評估項目中數據關聯的漏洞，完善護理診斷、護理目標及護理措施的智能匹配功能，并持續優化展示界面。

但系統運行過程中也存在一定缺陷。一方面，跌倒高風險藥物未與醫院信息系統進行關聯。下一步可依據院內審方系統，對醫生開具的跌倒高風險藥物醫囑進行預警。另一方面，智能床墊存在誤報現象，且價格昂貴難以在全院推廣使用。下一步可嘗試應用基于毫米波雷達的人體跌倒檢測系統［24］。此外，護理評價未實現智能提醒，下一步計劃增設提醒功能，若護士當日15：00前未進行評價，系統會彈窗提醒。

參考文獻

［1］" 吳" ""堯，王丹心，謝碧姣，等.腦卒中患者跌倒風險評估體系構建［J］.中國衛生質量管理，2023，30（5）：66-70.

［2］" 國家衛生健康委員會疾病預防控制局，教育部教育督導局，公安部交通管理局，等.中國傷害狀況報告2019［M］.北京：人民衛生出版社，2020：25-30.

［3］" 中國疾病預防控制中心慢性非傳染性疾病預防控制中心，國家衛生健康委員會統計信息中心.2018中國死因監測數據集［M］.北京：中國科學技術出版社，2019：15-25.

［4］" 國家護理專業質控中心.2021年國家醫療服務與質量安全報告——護理專業分冊［M］.北京：科學技術文獻出版社，2022：22.

［5］" 孟娜娜，趙丹娜，王" ""玉，等.我國醫療安全不良事件研究熱點和前沿分析［J］.中國衛生質量管理，2022，29（7）：75-79.

［6］" 黃歡歡，鄭雙江，趙慶華，等.2022版《中國醫院協會患者安全目標》更新解讀［J］.中國醫院，2023，27（4）：21-23.

［7］" 國家衛生健康委，國家中醫藥管理局.關于印發進一步改善護理服務行動計劃（2023—2025年）的通知：國衛醫政發〔2023〕16號［EB/OL］.（2023-06-20）［2024-03-28］.https：//www.gov.cn/zhengce/zheng ceku/202306/content_688 7303.htm.

［8］" 國家衛生健康委辦公廳.關于印發醫院智慧服務分級評估標準體系（試行）的通知：國衛辦醫函〔2019〕236號［EB/OL］.（2019-03-05）［2024-03-28］.http：//www.nhc.gov.cn/yzygj/s3593g/201903/9fd 8590dc00f4feeb66d70e3972ede84.shtml.

［9］" 付榮娟，丁" ""福.信息技術在跌倒管理中的應用現狀［J］.中華護理教育，2022，19（8）：761-764.

［10］" 黃安樂，卜子涵，薛夢婷，等.護理臨床決策支持系統的評價研究［J］.中國衛生質量管理，2021，28（1）：42-45，53.

［11］" 中華護理學會.成人住院患者跌倒風險評估及預防：T_CNAS 18-2020［S］.2021-02-01.

［12］" 全國護理質量促進聯盟.關鍵環節重點護理措施工具包（2022年版）［EB/OL］.（2022-08-31）［2023-09-26］.https：//mp.weixin.qq.com/s/rlVmKRGaGw ygCoryqueO2Q.

［13］" 聶偉琳，方" ""弘，藍雪花，等.住院病人跌倒預防及管理的最佳證據總結［J］.循證護理，2022，8（18）：2451-2457.

［14］" 李小妹，馮先瓊.護理學導論［M］.北京：人民衛生出版社，2022：1-10.

［15］" 周君桂.中文版Morse跌倒評估量表用于住院老年患者跌倒風險評估的初步研究［D］.廣州：南方醫科大學，2010.

［16］" 趙永信，顧" ""鶯，張曉波，等.基于新Damp;M模型的《臨床護理信息系統有效性評價量表》的編制及信效度評價［J］.中國實用護理雜志，2020，36（7）：544-550.

［17］nbsp; 孔令娜，楊" ""麗，朱文芬，等.基于CiteSpace的近10年我國患者安全領域研究熱點的可視化分析［J］.中國衛生質量管理，2020，27（1）：90-93.

［18］" 國家衛生計生委.醫療質量管理辦法［EB/OL］.（2016-10-04）［2023-10-07］.http：//www.nhc.gov.cn/fzs/s3576/201610/ae 125f28eef24ca7aac57c8ec530c6d2.shtml.

［19］" 國家衛生健康委辦公廳.關于印發《全國護理事業發展規劃（2021-2025年）》的通知：國衛醫發〔2022〕15號［EB/OL］.（2022-04-29）［2024-04-08］.https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202 2-05/09/content_5689354.htm.

［20］" 王" ""英，高麗燕，蘇思曼，等.Orlando護理程序理論及其應用研究進展［J］.全科護理，2022，20（19）：2650-2653.

［21］" 蔣曉蓮.護理理論［J］.護士進修雜志，2005（6）：487-488.

［22］" 郝玉芳，王" ""斗，晏利姣，等.近5年我國護理證據總結類論文的方法學質量分析［J］.中國護理管理，2020，20（4）：501-505.

［23］" 呂婷婷，周愛霞，邢慶蘭，等.信息?？谱o士的發展研究進展［J］.護士進修雜志，2022，37（23）：2163-2166.

［24］" 元志安，周笑宇，劉心溥，等.基于RDSNet的毫米波雷達人體跌倒檢測方法［J］.雷達學報，2021，10（4）：656-664.

通信作者：

陳" 媛：廈門大學附屬心血管病醫院副院長

E-mail：28837445@qq.com

收稿日期：2024-04-01

修回日期：2024-05-07

責任編輯：任紅霞