入院率等因素對梅奧ICU護理質(zhì)量的影響|研究

導(dǎo)讀
此項回顧性觀察研究旨在研究操作條件與用藥醫(yī)囑數(shù)量之間的關(guān)聯(lián),作為衡量護理團隊認(rèn)知能力的可衡量指標(biāo)。且研究表明,ICU 操作因素,如入院率和患者疾病嚴(yán)重程度可能會影響重癥監(jiān)護團隊的認(rèn)知能力,并導(dǎo)致用藥醫(yī)囑減少。
重癥監(jiān)護病房(ICU)是一個復(fù)雜且動態(tài)的社會技術(shù)系統(tǒng),高強度的工作負(fù)荷以及患者數(shù)據(jù)等信息量的不斷增加,都增添了護理團隊的認(rèn)知負(fù)擔(dān)。當(dāng)護理團隊達到認(rèn)知能力極限時,臨床決策的質(zhì)量和及時性就會受到影響,從而導(dǎo)致診斷的延誤和錯誤。
近期發(fā)表在BMC Anesthesiology的一項回顧性觀察研究,以ICU操作條件可能會導(dǎo)致ICU護理團隊認(rèn)知負(fù)荷并對臨床決策產(chǎn)生負(fù)面影響為研究背景,旨在建立單變量分段Poisson回歸模型來研究操作條件與用藥醫(yī)囑數(shù)量之間的關(guān)聯(lián),作為多學(xué)科護理團隊認(rèn)知能力的可衡量指標(biāo)。且研究結(jié)果表明,如入院率、患者疾病嚴(yán)重程度可能會影響重癥監(jiān)護團隊的認(rèn)知能力,并導(dǎo)致用藥醫(yī)囑產(chǎn)生變化。
01假設(shè)并驗證患者普查數(shù)量增加
影響護理團隊認(rèn)知能力
研究篩選了Mayo Clinic 內(nèi)科重癥監(jiān)護室(MICU)的6240名住院患者,排除研究期間轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出的患者,最終納入4822名患者的EMR數(shù)據(jù)。
由于研究的重點是系統(tǒng)工作量因素與用藥醫(yī)囑產(chǎn)生之間的關(guān)系,因而在患者安全系統(tǒng)工程倡議模型的指導(dǎo)下,確定了可從EMR中獲得的量化措施,并開發(fā)了ICU分布式認(rèn)知的概念框架(圖1)。患者的信息和數(shù)據(jù)被輸入供護理團隊進行臨床決策,系統(tǒng)工作量因素會影響輸入的資料,如患者數(shù)量變化,繼而影響決策過程,引發(fā)護理團隊認(rèn)知負(fù)荷。以下四個具體因素作為該研究中的系統(tǒng)工作量因素:患者普查和重癥患者普查、新患者普查和高死亡率風(fēng)險患者。其中,將住院期間進行有創(chuàng)機械通氣(IMV)的患者視為重癥患者;將入院后3小時內(nèi)的患者標(biāo)記為“新患者”;根據(jù)患者24小時SOFA動態(tài)評分確定高死亡率風(fēng)險患者:SOFA初始得分在11分以上、SOFA日最高得分在11分以上、整個ICU住院期間,SOFA的日均得分在5分以上。

圖1 ICU分布式認(rèn)知的概念框架
首先,研究者設(shè)定了一個假設(shè),即以患者普查數(shù)量較多為特征的ICU操作條件,特別是存在大量重癥、新發(fā)和高死亡風(fēng)險的患者,會增加護理團隊認(rèn)知負(fù)荷的風(fēng)險,即當(dāng)研究環(huán)境中患者普查數(shù)量增加時,每位患者的用藥醫(yī)囑數(shù)量顯著下降。換句話說,存在一個患者數(shù)量斷點,在斷點后用藥醫(yī)囑數(shù)量開始趨于平穩(wěn),不再以此前的速度增加,這種現(xiàn)象隱含地表明護理團隊已經(jīng)達到了他們的能力上限。
為了檢驗該假設(shè),以每小時ICU患者普查數(shù)據(jù)為自變量、每小時總用藥醫(yī)囑數(shù)為因變量,建立單變量分段Poisson回歸模型來研究系統(tǒng)級工作量指標(biāo)之間的關(guān)系,作為護理團隊的輸出決策。
02IMV的使用、新入院和高死亡率風(fēng)險
影響用藥醫(yī)囑量
研究共記錄了235,200份用藥醫(yī)囑。圖2(a)、(b)分別展示了入住ICU前48小時的每小時內(nèi)生成用藥醫(yī)囑的患者百分比和每位患者平均每小時的用藥醫(yī)囑數(shù)量,并按IMV使用情況進行區(qū)分。與未使用IMV的患者相比,使用IMV的患者更有可能生成用藥醫(yī)囑,平均高出63%;未使用IMV的患者每小時平均用藥醫(yī)囑數(shù)量為 0.7(SD=1.8),使用IMV的患者則為1.1(SD=1.8)(表1)。

圖2 患者入住ICU后的前48小時內(nèi)每小時內(nèi)按IMV使用情況生成的用藥醫(yī)囑數(shù)量
對于入院后3小時內(nèi)的新患者和常規(guī)患者的比較,前3小時內(nèi)每位新患者的用藥醫(yī)囑量較大,每小時平均2.1(SD = 3.5),而常規(guī)患者每小時平均0.7(SD = 1.6)。在前48小時內(nèi),高、低死亡風(fēng)險患者用藥醫(yī)囑量每小時平均值分別為1.1(SD = 2.5)和0.8(SD = 1.8)(表1)。總體而言,每小時的用藥醫(yī)囑量取決于IMV的使用、新入院和高死亡率風(fēng)險。

表1 不同特征患者的每小時用藥醫(yī)囑數(shù)量比較
03ICU入住率達到56%
用藥醫(yī)囑數(shù)顯著減少
研究還進行了關(guān)聯(lián)分析,分析了總體的患者普查與用藥醫(yī)囑總數(shù)(每小時)之間的關(guān)系。如圖3(a)所示,普查患者數(shù)低于18時用藥醫(yī)囑數(shù)急劇增長,在19-25位患者之間下降,之后略有恢復(fù),結(jié)果表明,當(dāng)患者普查的斷點數(shù)量為18時,前后開具的用藥醫(yī)囑數(shù)量存在明顯差異。且根據(jù)表2統(tǒng)計,患者普查數(shù)≤18時,每位患者每小時平均用藥醫(yī)囑數(shù)量為0.74(SD=0.56);而患者普查數(shù)>18時,則為0.65(SD=0.48)。所以,當(dāng)ICU容量達到56%入住率時(32總床位中的18人),護理團隊的認(rèn)知能力受到影響,并且這種現(xiàn)象將持續(xù)到ICU容量達到80%時。
同時,比較了IMV患者較少的正常ICU環(huán)境和模擬COVID-19大流行ICU環(huán)境,即重癥患者存在多和重癥患者存在較少的情況。如圖3(c)所示,在模擬ICU患者應(yīng)對功能類似的COVID患者中,用藥醫(yī)囑量下降顯著。且表2統(tǒng)計,患者普查數(shù)≤16時,每位患者每小時平均用藥醫(yī)囑數(shù)量為0.81(SD=0.59);而患者普查數(shù)>16時,則降至0.63(SD=0.47),表明住院期間進行IMV的重癥患者較多時,斷點數(shù)量轉(zhuǎn)移到較低的患者普查16例,此時護理團隊認(rèn)知能力仍會受限。
當(dāng)分別比較新患者和高死亡風(fēng)險的患者時,同樣區(qū)分了患者存在多或少的情況。如圖3(d)所示,根據(jù)藍(lán)色曲線,高死亡風(fēng)險患者的增加不太可能是醫(yī)護團隊超負(fù)荷工作的主要原因;同樣,新入院患者數(shù)量的增加也并不是用藥醫(yī)囑減少的顯著風(fēng)險因素。但患者數(shù)量斷點仍然會影響護理團隊開具用藥醫(yī)囑數(shù)量。
此外,對時間周期的控制進行了分析。如圖(b),得出的結(jié)論是,每天的時間影響患者普查和用藥醫(yī)囑之間的關(guān)系,但都有相同的患者數(shù)量斷點。

圖3 每小時的用藥醫(yī)囑量與患者普查比較

表2 每個病人每小時用藥醫(yī)囑量在斷點前后的比較
最后研究者總結(jié),當(dāng)ICU床位使用率超過50%時,護理團隊開用藥醫(yī)囑的能力就會受到限制,而當(dāng)需要加強臨床干預(yù)的重癥患者或新入院患者增加時,其影響水平還會提高。研究結(jié)果強調(diào)了提高護理團隊的情境意識以檢測和應(yīng)對ICU中可能導(dǎo)致認(rèn)知負(fù)荷的變化情況的重要性。研究者還指出,此項研究促進了臨床決策支持系統(tǒng)(CDSS)可以快速決策,減少護理團隊的工作量。且基于人工智能的CDSS預(yù)測目標(biāo)事件,例如再入院、疾病診斷等已引起越來越多的關(guān)注,迫切需要可定制的CDSS來預(yù)測護理團隊的工作量并正確分配資源以避免潛在的倦怠。
原文標(biāo)題 : 入院率等因素對梅奧ICU護理質(zhì)量的影響|研究
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