——安 然 王晓慧 范宇莹* 孙笑影 张莲棠

1 哈尔滨医科大学护理学院 黑龙江 哈尔滨 150000 2 哈尔滨医科大学附属第二医院 黑龙江 哈尔滨 150001

我国现行分级护理标准以患者病情和自理能力为依据，适用于普通患者[1-2]，但对危重症患者并不适用。目前，我国尚无危重症患者分级护理相关指导意见，现有ICU分级护理评估策略更倾向于患者疾病情况评估，在实际护理需求方面涉及较少[3-4]。通过确定具有相似临床轨迹的ICU患者亚群，根据亚群共同需求制定护理方案，是提高重症监护质量的有效方法[5-7]。有研究表明，危重症患者病情严重程度与所需护理工时并非呈单向正相关[8-9]。本研究基于研究小组前期研究成果[10-12]，从危重症患者病情严重程度和护理工时两个角度出发，探索成人危重症患者分级护理，旨在为危重症患者分级管理提供参考。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

参考肖顺贞[13]样本量计算公式，考虑样本脱落率，估计所需最大样本量为176 例。为保证研究效果，最终确定样本量为300例。研究小组采用便利抽样法，于2019年5月-11月对哈尔滨市某三甲医院综合ICU 300例住院患者展开横断面调查。纳入标准：(1)年龄≥18岁；(2)符合《中国重症加强治疗病房(ICU)建设与管理指南》(2006)ICU收治标准[14]。排除标准：(1)入住ICU<24 h；(2)住院期间死亡，无法获得完整资料。本研究,获得医院伦理委员会批准(KY2017-026)。

1.2 研究方法

1.2.1 研究工具 (1)一般资料调查问卷。包括患者年龄、性别、手术史、医疗付费方式(医保、全自费以及公费)和疾病诊断类型(呼吸系统疾病、循环系统疾病、消化系统疾病、神经系统疾病、外伤以及其他)。(2)危重症患者病情严重程度评估体系。研究小组于2018年构建了危重症患者病情严重程度评估体系[10]。该体系包括机械通气状况、格拉斯哥昏迷评分(Glasgow Coma Score, GCS)、乳酸值、血钠值、血钾值、血肌酐值、血尿素氮值及平均动脉压等8项病情评估指标。经检验，该体系Cronbach's α系数、结构效度、灵敏度以及特异度分别为0.71、0.83、0.75、0.72。(3)危重症患者护理工时评估体系。研究小组于2018年-2019年构建了危重症患者护理工时评估体系[11-12]。该体系包括基础护理支持、通气支持、心血管支持、肾脏支持、肝脏支持、神经系统支持、营养支持和特殊干预等8个维度20个护理活动条目。经检验，该体系Cronbach's α系数、分半信度系数、两评分者间相关系数分别为0.67、0.83、0.89。

1.2.2 资料收集 病情严重程度评估指标和护理工时评估指标数据分别来源于医院信息系统的住院医师工作站和床旁护士系统站。由于病情严重程度评估指标随机体代谢存在昼夜变化规律，需要实时动态监测，为确保所收集数据水平一致，将数据收集时间固定于每日上午8时。由于护理工时评估指标数据依据患者每日接受护理操作项目、时间及频次而确定，且护理工作记录系统更新时间滞后于病情严重程度评估指标，故将护理工时评估指标收集时间固定于指标收集后的次日上午8时，并同时完成一般资料数据收集。

1.3 统计学分析

1.3.2 成人危重症患者护理等级划分 (1)数据降维。由于研究变量较多，为获取较好的聚类分析结果，对研究变量进行特征提取，即应用因子分析法对原始资料实施数据降维[15]。(2)护理等级划分。选择肘部法、轮廓系数法确定最佳聚类质心数目，即护理等级划分数量，并应用K-均值聚类分析方法实现危重症患者亚群划分，即护理等级划分[16]。

2 结果

2.1 成人危重症患者护理等级划分

因子分析法显示，KMO=0.739(>0.7)，巴特利特球形卡方值=1 441.59，P<0.001，提示适合进行因子分析。因子分析后提取了6个公因子，累积方差贡献率达62.442%，因子载荷矩阵见表1。

表1 因子载荷矩阵(n=300)

经计算，300例患者公因子得分符合正态分布，无异常偏离数据，适合进行聚类分析。经肘部法和轮廓系数法计算得到最适宜的聚类质心数目为3，即当护理分级划分为三级时能够得到良好结果。本研究基于300例危重症患者的6个公因子得分，应用K-均值聚类分析方法将样本划分至三个护理亚群，初步命名为亚群1(176例)、亚群2(65例)及亚群3(59例)。

2.2 成人危重症患者分级护理特征、比较

观察比较样本一般资料、病情严重程度和护理工时相关变量在各护理亚群间的贡献能力及差异，结合个案基本特征绘制得到交叉频数表，见表2。

表2 300例危重症患者一般资料及分级护理比较

300例患者年龄为18岁～94岁，平均(56.48±17.10)岁，其中男199例(66.3%)、女101例(33.7%)。一般资料中患者性别、手术史和疾病诊断类型在三个亚群间均存在统计学差异(P<0.05)，年龄、医疗付费方式差异无统计学意义(P>0.05)；病情严重程度和护理工时所涉及的16项研究变量中，除血钾值(P=0.293)以外，其余15项变量数据均存在组间差异(P<0.05)，说明划分为三个护理亚群具有现实意义。

结合300例患者病情严重程度和护理工时情况，将三个护理亚群分别命名为特A级护理(176例)、特B级护理(65例)及特C级护理(59例)。初步得到成人危重症患者分级护理基本特征：特A级护理亚群患者病情最重，所需护理工时最长；特B级护理亚群呈现两种情况，一种为患者病情严重但所需护理工时较短，另一种为患者病情较轻但所需护理工时较长；特C级护理亚群患者病情最轻，所需护理工时最短。

3 讨论

3.1 危重症患者分级护理基本特征与护理建议

3.1.1 特A级 与其他两个亚群相比，特A级护理亚群患者自主呼吸功能最差，对外部通气支持依赖程度较大，且该群体常处于昏迷状态，生命体征和血电解质浓度波动较大，需给予多种外部生命支持。因此，该群体患者护理工作最繁重，操作最复杂。建议：1例危重症患者24 h配备1名～1.5名护士连续密切监护；监护过程中需加强人工气道护理，密切关注患者生命体征波动趋势及其他病情恶化征象；若患者因出现躁动、抽搐等状况需应用镇静药物时，护士应确保镇静药物泵注浓度及速度适宜[17]。

3.1.2 特B级 该亚群患者呈现两种特征：其一，患者病情严重而护理需求较少，表现为部分患者呼吸功能和意识状态与特A级护理亚群患者相似，但生命体征和各项生理机能较稳定；其二，患者病情稍轻但护理需求较高，表现为部分患者呼吸功能与意识状态尚佳，但血肌酐、血尿素氮等过高，多数伴随肝肾功能异常，且疾病导致的躁动等也较突出，使护理需求剧增。该亚群患者基本特征说明危重症患者病情严重程度与其护理需求并非呈单向正相关，与其他研究结论相同[8-9]。基于以上特征，建议：1例危重症患者24 h配备1名护士连续密切监护；监护过程中加强患者动脉血气监测，及时调节血电解质平衡；若进行连续性血液净化或血浆置换治疗，应注意维持体液出入量平衡，加强导管维护。

3.1.3 特C级 该亚群患者自主呼吸能力较强，意识清楚，常处于觉醒状态，肝、肾、神经系统功能恢复较好，护理需求较少，多数患者经过治疗及密切监护已逐渐符合ICU转出标准。建议：1例危重症患者24 h配备0.5名～1名护士轮流监护，监护过程中加强患者肢体主被动康复训练。

3.2 成人危重症患者分级护理的适用性

第一，本研究将危重症患者的病情严重程度和护理工时共同作为分级护理评估依据，16项评估指标简洁明确，且应用聚类分析方法使分级护理结果更加客观，ICU护士能够作为分级决策主体独立完成分级评估工作。第二，本研究初步确定的危重症患者分级护理特征较明确，护理管理者可参考三类亚群特点，根据ICU护士层级与数量合理配置护理人力，以满足临床护理需求[18]。第三， 临床护理工作中可结合不同分级护理亚群患者临床轨迹特征制定针对性分级护理干预策略，促进危重症患者积极转归。

3.3 成人危重症患者分级护理的科学性

聚类分析法在国外患者亚群分类和临床特征研究中应用广泛。分级护理可以看作是患者亚群分类研究的一种，通过探索患者临床轨迹划分患者亚群，针对亚群特点构建分级护理标准，制定针对性患者亚群护理模式。此外，通过聚类分析方法划分护理等级还存在一个优点，即亚群划分变量是人为选择，而非固定不变。国内外许多分级护理模式均以单一量表或指标体系为标准，条目内容较固定，得到的护理分级系统在实践中存在一定片面性。例如，通过APACHE量表对患者进行评估并实施分级照护，分级护理标准仅涉及患者病情严重程度，未涵盖其他特征。而聚类分析划分患者亚群时可以纳入多维测量特征，全方位探索患者临床轨迹，从而获得较为全面、科学的护理分级，并制定“个性化”与“标准化”融合的分级护理方案，进而提升护理质量。本研究也存在一定局限性，研究仅在一家医院4个综合ICU病区开展横断面调查，相关结论还需多中心、大样本研究进一步验证。