Construction and validation of a risk prediction model for nursing adverse events in hospitalized patients

QING Qiuqiong1， WANG Jing2*， HUANG Youhong1， HUANG Yanling1， HE Jinyang3

1.Nursing School of Nanchang University， Jiangxi 330006 China；2.Jiangxi Maternal and Child Health Hospital；3.Tongji University， College of Computer Science and Technology

*Corresponding Author" WANG Jing， E?mail： whlsls@126.com

Abstract" Objective：To construct a risk prediction model for nursing adverse events in hospitalized patients and test its effectiveness.Methods：A total of 150 patients who experienced nursing adverse events and 160 patients who did not experience nursing adverse events in a tertiary grade A hospital in Jiangxi province were selected as research subjects by convenient sampling method from January to December 2023.Risk factors that may lead to nursing adverse events in hospitalized patients based on Hospital Information System were collected.Logistic regression analysis was used to establish the risk prediction model，and the receiver operator characteristic curve and Hosmer?Lemeshow goodness?of?fit test were used to evaluate the constructed model.Results：Logistic regression analysis showed that nursing professional" title，\"three basics and three stricts\" entry training performance，clinical specialty training performance， first level nursing quality supervision，patient safety culture，nursing human resources，and hospital hardware facilities and equipment were the influencing factors of nursing adverse events （Plt;0.05）.A risk prediction model for nursing adverse events in hospitalized patients was constructed based on the" results of" Logistic regression analysis，area under the curve of receiver operator characteristic of the model was 0.850（95%CI 0.808?0.891）.The Hosmer-Lemeshow test results showed that χ2=9.816，P=0.278，the maximum Youden index of the model was 0.584，the sensitivity was 0.747，and the specificity was 0.838.Conclusion：Nursing professional title，\"three basics and three stricts\" entry training performance，clinical specialty training performance，first level nursing quality supervision，patient safety culture，nursing human resources，and hospital hardware facilities and equipment have impact on the occurrence of nursing adverse events in hospitalized patients.The risk prediction model for adverse nursing events in hospitalized patients has good predictive performance and can provide reference for clinical prevention and control of adverse nursing events.

Keywords" " nursing adverse events； nursing safety； influencing factors； predictive model； nursing

摘要" 目的：構(gòu)建住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險預(yù)測模型，并檢驗其效能。方法：采用便利抽樣法，選取2023年1月—12月江西省某三級甲等醫(yī)院發(fā)生護理不良事件的150例病人和未發(fā)生護理不良事件的160例病人作為研究對象。基于醫(yī)院信息系統(tǒng)收集可能導(dǎo)致住院病人護理不良事件發(fā)生的危險因素。采用Logistic回歸分析法建立風(fēng)險預(yù)測模型，應(yīng)用受試者工作特征曲線、Hosmer?Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗對構(gòu)建的模型進行評價。結(jié)果：Logistic回歸分析結(jié)果顯示，護士職稱、“三基三嚴”入職培訓(xùn)成績、臨床?？婆嘤?xùn)成績、一級護理質(zhì)量督導(dǎo)、病人安全文化、護理人力資源、醫(yī)院硬件設(shè)施設(shè)備是護理不良事件發(fā)生的影響因素（Plt;0.05）。根據(jù)Logistic回歸分析結(jié)果構(gòu)建住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險預(yù)測模型，模型受試者工作特征曲線下面積為0.850［95%CI（0.808，0.891）］，Hosmer?Lemeshow檢驗結(jié)果顯示，χ2=9.816，P=0.278，模型最大約登指數(shù)為0.584，靈敏度為0.747，特異度為0.838。結(jié)論：護士職稱、“三基三嚴”入職培訓(xùn)成績、臨床?？婆嘤?xùn)成績、一級護理質(zhì)量督導(dǎo)、病人安全文化、護理人力資源、醫(yī)院硬件設(shè)施設(shè)備對住院病人護理不良事件發(fā)生情況有影響，住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險預(yù)測模型預(yù)測效能良好，可為臨床護理不良事件防控提供參考。

關(guān)鍵詞" 護理不良事件；護理安全；影響因素；預(yù)測模型；護理

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2024.22.008

在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)時代背景下，人們對護理服務(wù)質(zhì)量要求越來越高，護理安全成為衡量護理服務(wù)質(zhì)量的重要指標之一，也是防范醫(yī)療事故和糾紛的重要環(huán)節(jié)，更是醫(yī)院生存和發(fā)展的根本[1]。國家衛(wèi)健委也在《加強醫(yī)療質(zhì)量（安全）不良事件管理》[2]中強調(diào)各醫(yī)療機構(gòu)需要積極探索建立不良事件數(shù)據(jù)動態(tài)監(jiān)測機制，加強不良事件管理。護理不良事件（nursing adverse events）作為護理安全的重要內(nèi)容，是指在護理過程中發(fā)生的、未預(yù)計到的、不在計劃中或通常不希望發(fā)生的事件，包括病人跌倒、用藥錯誤、走失、誤吸或窒息、燙傷等與病人安全相關(guān)的非正常護理意外事件[3?4]。近年來，護理不良事件發(fā)生頻率逐年增加，對病人的健康、安全造成了不同程度威脅。世界衛(wèi)生組織（WHO）數(shù)據(jù)顯示，在高收入國家，估計每10例病人中就有1例病人會在接受醫(yī)院護理服務(wù)時出現(xiàn)護理不良事件[5]；而在中低收入國家，每年約有1.34億起護理不良事件，約有25%的病人受到傷害[6]。已有研究顯示，大多數(shù)護理不良事件的發(fā)生是高度可預(yù)防的[7?8]。但就目前而言，對護理不良事件的管理主要集中于事后原因分析和改進[9?11]，護理不良事件風(fēng)險預(yù)測模型構(gòu)建研究較少。本研究通過分析住院病人發(fā)生護理不良事件的情況構(gòu)建預(yù)測模型，以期為臨床早期評估、干預(yù)不良事件的發(fā)生提供參考依據(jù)。

1" 資料與方法

1.1 資料

基于醫(yī)院信息系統(tǒng)（hospital information system，HIS），采用便利抽樣法，選取2023年1月—12月江西省某三級甲等醫(yī)院發(fā)生護理不良事件的150例病人和未發(fā)生護理不良事件的160例病人作為研究對象。按照醫(yī)療質(zhì)量（安全）不良事件分類標準[12]對不良事件級別進行判定。排除標準：1）護理不良事件上報系統(tǒng)信息填寫不完整；2）重復(fù)上報或未上報護理不良事件；3）有認知障礙及精神疾病史。

1.2 數(shù)據(jù)收集方法

對國內(nèi)外相關(guān)文獻進行回顧性分析，提取文獻中護理不良事件發(fā)生的影響因素，以病人安全理論框架為指導(dǎo)，從人力資源、組織、環(huán)境、政策與法規(guī)、病人等方面對護理不良事件進行分析，結(jié)合護理管理專家建議確定可能導(dǎo)致護理不良事件發(fā)生的危險因素。由經(jīng)過統(tǒng)一培訓(xùn)的研究人員在HIS中收集可能導(dǎo)致護理不良事件發(fā)生的危險因素，包括護士職稱、護士執(zhí)業(yè)態(tài)度、“三基三嚴”入職培訓(xùn)成績、臨床?？婆嘤?xùn)成績、一級護理質(zhì)量督導(dǎo)、醫(yī)護安全文化、病人安全文化、護理人力資源、醫(yī)院硬件設(shè)施設(shè)備，其中，護士職稱通過國家認可的護士職稱考試確定，分為初級（護士、護師）、中級（主管護師）、高級（副主任護師、主任護師）3個等級；護士執(zhí)業(yè)態(tài)度主要由護士本人對自身護士工作態(tài)度、服務(wù)態(tài)度、合作態(tài)度、專業(yè)素質(zhì)、病人滿意度等方面的自評結(jié)果和護士間的相互評定結(jié)果組成，分為欠佳（lt;80分）、良（80～90分）、優(yōu)（gt;90分）3個等級；“三基三嚴”入職培訓(xùn)成績和臨床?？婆嘤?xùn)成績由理論考核和操作技能考核結(jié)果組成，理論考核和操作技能考核均≥80分為合格、有1項lt;80分為欠佳。

1.3 質(zhì)量控制方法

護理不良事件發(fā)生的風(fēng)險因素是基于文獻分析、專家咨詢及小組成員結(jié)合本院實際情況討論確定，有利于保證護理不良事件風(fēng)險指標的全面、科學(xué)、合理；數(shù)據(jù)來源于HIS，較為客觀、真實、可靠，有利于減少選擇偏倚；數(shù)據(jù)由雙人核對錄入，錄入完畢后隨機抽取5%再次與原始數(shù)據(jù)核對，有利于保證數(shù)據(jù)錄入的準確性。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

采用Microsoft Excel 2019建立數(shù)據(jù)庫，采用SPSS 26.0軟件進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，定性資料以頻數(shù)及百分比（%）表示，組間比較采用χ2檢驗，影響因素采用Logistic回歸分析。采用Hosmer?Lemeshow檢驗判斷預(yù)測模型的擬合優(yōu)度，采用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線下面積分析模型效能，以Plt;0.05表示差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

2" 結(jié)果

2.1 住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險影響因素的單因素分析（見表1）

2.2 住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險影響因素的Logistic回歸分析

以是否發(fā)生護理不良事件為因變量（未發(fā)生護理不良事件=0，發(fā)生護理不良事件=1），將單因素分析中差異有統(tǒng)計學(xué)意義（Plt;0.05）的因素作為自變量進行Logistic回歸分析，結(jié)果顯示，護士職稱、“三基三嚴”入職培訓(xùn)成績、臨床專科培訓(xùn)成績、一級護理質(zhì)量督導(dǎo)、病人安全文化、護理人力資源、醫(yī)院硬件設(shè)施設(shè)備是護理不良事件發(fā)生的影響因素（Plt;0.05）。自變量賦值方式見表2。回歸分析結(jié)果見表3。

2.3 住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建及檢驗

根據(jù)Logistic回歸分析結(jié)果構(gòu)建住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險預(yù)測模型：Logit（P）=3.965-0.768×護士職稱（中級）-0.787ד三基三嚴”入職培訓(xùn)成績-2.573×臨床專科培訓(xùn)成績-0.773×一級護理質(zhì)量督導(dǎo)-0.844×病人安全文化-1.519×護理人力資源-0.598×醫(yī)院硬件設(shè)施設(shè)備。以預(yù)測概率值為檢驗變量、是否發(fā)生護理不良事件為狀態(tài)變量，預(yù)測模型ROC曲線下面積為0.850[95%CI（0.808，0.891）]，說明模型預(yù)測能力較好；Hosmer?Lemeshow檢驗結(jié)果顯示，χ2=9.816，P=0.278，說明模型擬合效果較好，測量值與真實值間差異不明顯；模型最大約登指數(shù)為0.584，靈敏度為0.747，特異度為0.838。住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險預(yù)測模型的ROC曲線見圖1。

3" 討論

3.1 護理不良事件發(fā)生的影響因素

已有數(shù)據(jù)顯示，3%～17%的臨床住院病人發(fā)生過護理不良事件[13]。為保障住院病人醫(yī)療安全，應(yīng)最大限度降低潛在隱患事件的發(fā)生。分析醫(yī)院護理不良事件的影響因素，構(gòu)建預(yù)警模型，有利于為早期識別風(fēng)險事件、制定預(yù)防策略提供參考。本研究結(jié)果顯示，護士職稱、“三基三嚴”入職培訓(xùn)成績、臨床?？婆嘤?xùn)成績、一級護理質(zhì)量督導(dǎo)、病人安全文化、護理人力資源、醫(yī)院硬件設(shè)施設(shè)備是護理不良事件發(fā)生的影響因素（Plt;0.05）。1）護士職稱：本研究結(jié)果顯示，中級職稱護士較初級職稱護士更不易發(fā)生住院病人護理不良事件，與孔曉玲等[14]研究結(jié)果一致。低年資護士工作時間較短，缺乏臨床經(jīng)驗和病人安全意識，面對病人的突發(fā)狀況時可能會應(yīng)對不及時，更容易發(fā)生護理不良事件。高級職稱護士與初級職稱相比住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險差異無統(tǒng)計學(xué)意義，可能與醫(yī)院高級職稱護士數(shù)較少有關(guān)。2）“三基三嚴”入職培訓(xùn)成績、臨床?？婆嘤?xùn)成績：“三基三嚴”入職培訓(xùn)成績、臨床專科培訓(xùn)成績合格的護士發(fā)生不良事件的風(fēng)險較小，建議護理管理者重視對年輕護士的基礎(chǔ)及專科培訓(xùn)，提升護理服務(wù)質(zhì)量，確保病人安全。已有研究表明，情景體驗教學(xué)法能提高新入職護士對護理不良事件的認知[15]，危險預(yù)知訓(xùn)練模式[16]、危害分析與關(guān)鍵點控制（HACCP）經(jīng)典案例復(fù)盤[17]可提高護士安全行為，故科室護理管理者可在結(jié)合本科室護士特點的基礎(chǔ)上運用情景體驗教學(xué)法、危險預(yù)知訓(xùn)練模式及HACCP經(jīng)典案例復(fù)盤對護士進行干預(yù)，探索護理不良事件管理新方案。3）一級護理質(zhì)量督導(dǎo)：護理質(zhì)量督導(dǎo)是指通過對護理工作進行監(jiān)督和評估發(fā)現(xiàn)和解決存在的問題，提高護理質(zhì)量和安全的過程。一級以上的護理質(zhì)量督導(dǎo)是護理不良事件發(fā)生的保護因素，我院形成了以護理部、總護士長、護士長為主的三級護理質(zhì)量控制小組，能夠及時發(fā)現(xiàn)臨床存在的問題并提出整改措施，有利于規(guī)范臨床護士護理行為，提高護理人員專業(yè)素養(yǎng)和工作質(zhì)量。4）病人安全文化：病人安全文化是指醫(yī)療機構(gòu)在保障病人安全過程中形成的醫(yī)務(wù)人員共同理念、態(tài)度、價值觀以及行為方式[18]，其強調(diào)將病人安全和健康放在首位，要求醫(yī)護人員關(guān)注病人的需求和利益。良好的病人安全文化是護理不良事件的保護因素。已有調(diào)查結(jié)果顯示，我國護理領(lǐng)域的病人安全文化處于中等水平[19]，可通過病人安全文化培訓(xùn)有效提高護士病人安全文化感知水平，促進護士形成安全意識[20]。因此，建議管理者積極營造良好的病人安全文化氛圍，加強對護理人員的安全培訓(xùn)和教育，為住院病人的健康和安全提供保障。5）護理人力資源：護理人力資源是指在醫(yī)療機構(gòu)從事護理工作，具有一定服務(wù)素質(zhì)和護理知識、技能的各層次護理人員[21]。本研究結(jié)果顯示，護理人力資源配備充足的病區(qū)不易發(fā)生護理不良事件，與馮婭婷等[22]研究結(jié)果相似。6）醫(yī)院硬件設(shè)施設(shè)備：病床的護欄及床尾搖把、物流傳輸?shù)葐卧O(shè)施以及衛(wèi)生間、樓梯處地面清潔度等均會影響護理不良事件發(fā)生。本研究結(jié)果顯示，醫(yī)院硬件設(shè)施設(shè)備管理完好是護理不良事件發(fā)生的保護因素，與沈慧麗等[11]研究結(jié)果相似。因此，護理管理者應(yīng)安排護士負責(zé)定期檢查科室常用醫(yī)療設(shè)施設(shè)備，確保住院病人安全。

3.2 住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險預(yù)測模型評價

基于回歸分析結(jié)果構(gòu)建住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險預(yù)測模型，Hosmer?Lemeshow檢驗結(jié)果顯示，χ2=9.816，P=0.278，模型ROC曲線下面積為0.850[95%CI（0.808，0.891）]，最大約登指數(shù)為0.584，靈敏度為0.747，特異度為0.838，表明模型可較好地預(yù)測住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險。本模型涉及的因素評估方法簡單，具有一定的臨床應(yīng)用價值。

4" 小結(jié)

本研究結(jié)果顯示，護士職稱、“三基三嚴”入職培訓(xùn)成績、臨床?？婆嘤?xùn)成績、一級護理質(zhì)量督導(dǎo)、病人安全文化、護理人力資源、醫(yī)院硬件設(shè)施設(shè)備是護理不良事件發(fā)生的影響因素（Plt;0.05）?；谟绊懸蛩貥?gòu)建的住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險預(yù)測模型具有較好的預(yù)測效能及擬合性。但本研究也存在一定局限性：臨床數(shù)據(jù)資料僅來源于某所三級甲等醫(yī)院，數(shù)據(jù)來源單一，代表性可能不足。在今后的研究中可考慮設(shè)計大樣本、多中心的研究，為臨床護理人員提供可靠的不良事件發(fā)生風(fēng)險篩查工具，以降低住院病人護理不良事件發(fā)生風(fēng)險，提高病人住院滿意度。

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（收稿日期：2024-03-07；修回日期：2024-10-27）

（本文編輯 陳瓊）