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肿瘤专科护理敏感质量指标的构建

2018-11-06高娟李国宏

军事护理 2018年21期
关键词:质量指标肿瘤科函询

高娟,李国宏

(1.南京中医药大学附属医院 护理部,江苏 南京 210029;2.东南大学附属中大医院 护理部,江苏 南京 210000)

护理敏感质量指标(nursing-sensitive quality indicators,NSI)是由一系列原则、程序以及评价尺度构成,它可以量化护理的质量[1]。质量指标对评价护理质量至关重要,因为它可以产生影响临床护理实践的护理敏感结果[2]。国外NSI的专科化研究[3-4]趋势日益明显,针对不同专科甚至不同疾病的NSI的研究也层出不穷。而我国目前专科NSI的发展尚不成熟,研究方向集中在ICU、产科、儿科等科室[5],尚无肿瘤专科NSI构建的相关报道。肿瘤科作为一个患者病情危重、导管及化疗较多、专科性强且护理任务繁重的科室,其对于护理人员的综合素质和能力要求很高。建立肿瘤专科NSI可作为提高专科护理质量、保证肿瘤专科患者安全的有效手段。自1969年美国学者Donabedian提出护理敏感指标三维质量结构模式(即“结构质量-过程质量-结果质量”)以来,该三维质量结构模式目前是各国建立护理质量评价指标的主要理论基础[6]。因此,本研究基于“结构-过程-结果”质量管理模式,从专科特点、患者安全等方面出发,采用循证分析方法和Delphi专家咨询法,拟构建出科学、专科性强、临床适用的肿瘤专科NSI,为评价肿瘤科的护理质量提供参考依据。

1 资料和方法

1.1 文献筛选 尽管护理敏感性质量指标己经有了较为明确的概念,但不同学者及临床工作中对其仍存在不一致和不规则之处[7],因此,本研究通过循证分析对目前肿瘤科相关敏感性质量指标进行总结,为明晰护理敏感指标的内涵实质及结构框架提供价值参考,从而促进指标应用的科学性,规避无依据的经验性实践。

本研究中文献检索所使用的外文数据库有Cochrane、PubMed、Elsevier、EBSCO,中文数据库有万方、知网、中国生物医学文献数据库,共纳入文献13篇,由2名研究者对文献进行初步筛选并提取资料,最后采用约翰霍普斯金证据等级和质量评定标准(Johns Hopkins nursing evidence based practice,JHNEBP)[8]进行证据评价。根据其标准,文章被分为I~V级:Ⅰ级为基于RCT的试验性或随机对照性研究;Ⅱ级为类试验性研究;Ⅲ级为非实验性的调查性研究及非实验性定性和定量研究;Ⅳ级为基于非研究证据系统的临床实践指南或专家共识;Ⅴ级为个案报告、行业标准、临床经验。本研究参考JHNEBP的证据等级和质量方针。纳入研究的13篇相关文献均为A级,其中其中:ⅢA级7篇(53.8%),ⅠA、ⅡA及ⅣA级各2篇(各占15.4%);纳入的13篇文献中,来自5个国家和地区,以美国最多,为5篇,其次为中国4篇、英国2篇、荷兰和西班牙各1篇。

1.2 方法

1.2.1 Delphi专家函询 本次研究选择函询的专家标准为:(1)医院等级:三级医院;(2)医院类型:综合性医院;(3)职务要求:肿瘤科护理管理者或至少在肿瘤科有5年以上工作经验或管理经验的护理专家;(4)职称要求:副主任护师及以上的护理管理者或主管护师及以上的临床护理专家。同时本研究编制了一份专家名单,并向每个函询专家发送了邀请函,同时还提供了一份描述本研究目的和拟议讨论内容的文件。然后通过电话联系每一位受邀的函询专家,同意参加会议的人被列入最终的函询专家小组。本研究共纳入专家32名,专家年龄为(42.81±4.34)岁,工作年限为(24.46±5.17)年,具有10年及以上工作经验者达到95.8%.具有肿瘤科工作经验者达到91.2%,其他一般情况见表1。

表1 函询专家组的构成情况

1.2.2 编制专家函询问卷 问卷包括三方面的内容:前言(本问卷的解释说明)、正文(肿瘤科护理敏感质量指标咨询表)、附表(专家基本情况调查表)。正文中主要包括有关指标的重要性、计算公式的合理性以及数据收集方法的可行性问题,采用Likert 5分量表法进行统计;同时附有指标的建议及修订。完成第1次问卷调查后,由2名研究者对专家的意见进行收集、总结,并以此作为调整指标名称、计算公式和数据收集方法的依据,进而产生第2份调查问卷,再次发给所有的函询专家。问卷资料通过电子邮件或邮寄问卷请专家填写并返回进行统计分析,或面对面的专家访谈收集。通过电子邮件或快递的问卷在2周后收回,通过面对面访谈的问卷立即收回。2次德尔菲法调查之间的间隔为2个月。

2 结果

2.1 专家的积极性和权威性 专家积极性以问卷回收率来表示,一般需要≥50%[9]。两轮问卷咨询的回收率分别为100%(发放问卷/回收问卷=32/32)、93.7%(发放问卷/回收问卷=32/30),表明专家的积极性良好。专家权威系数(Cr)是专家代表性和在本领域权威程度的量性评价指标,Cr可接受的范围需要≥0.70[10]。权威系数Cr值分别为0.820、0.865,表明专家权威性较高,代表性良好,得出的指标可信度较高。

2.2 专家意见的集中程度 专家意见的集中程度以均数及标准差表示,见表2。

2.3 专家意见的协调程度 变异系数(CV)反映专家对某一指标意见的波动情况,肯德尔和谐系数(W)及其显著性检验反映专家对所有指标评分的一致程度,W分值越大,表明专家意见协同度越高。结果见表3。

表2 两轮函询中专家意见的集中程度

表3 两轮函询中专家意见的协调程度

2.4 指标的修订 2轮函询后,专家对指标的修订情况如下:(1)删除3项,即PICC导管血栓栓塞发生率、PICC导管意外脱管率、疼痛患者动态评估率;(2)增加1项,即疼痛干预率;(3)修改2项,即对化疗药物经中心静脉导管输注率、化疗外渗发生率指标的评价方法进行修订。最终形成了6个肿瘤科专科护理敏感性质量指标,其中5个为结果指标、1个为过程指标。

2.5 循证分析方法和Delphi专家咨询法构建出的血液专科NSI 本研究构建的指标参照我国2016版医院管理研究所护理中心发布的《护理敏感质量指标使用手册》[11],指标内容包括:名称、类型、计算公式等,详见表4。

表4 肿瘤专科护理质量敏感指标

3 讨论

3.1 构建的指标内容分析 自1969年美国学者Donabedian提出护理敏感指标三维质量结构模式,现国内多数学者均以此理论为基础,从护理结构、护理过程和护理结果等三方面来评价护理质量。结构是指如何组织护理,结构质量影响的是护理的效果,其指标主要与患者、护理人员及环境结构等方面有关;过程指在护理过程中做了什么,过程质量反映了护理的直接照顾情况,其指标主要强调对护理工作进行过程控制;而结果指通过护理取得什么结局,结果质量反映的是患者的结果和对患者或医疗保健服务的影响,其指标主要与患者有关,其主要针对患者的护理结局[17-18]。由于人员、物品、设备、工时、管理体系等结构指标,主要由高层管理决定,无法单纯通过临床护士的行为达到改变或对其有所影响,因此未纳入本次肿瘤科护理质量敏感指标的构建过程中,其中只有将结构指标和其他两项指标结合起来进行分析,才能更准确地评估护理服务的质量[19];且结构指标作为护理质量管理的基础,具有奠基作用,国外已有相关文献[20]报道结构指标的重要性,因此还有待进一步的实证研究。本研究共构建出6个专科护理质量敏感指标,包括5个结果指标及1个过程指标,但过程指标相对较少,而过程指标能够反映临床护理全过程中每个环节的质量,对护理质量能进行前瞻性控制,对保证护理质量至关重要[21]。因此,后续应加强对结构指标的构建研究。

3.2 Delphi专家函询结果的可靠性分析 在本研究中,我们检索了文献,评估了文献质量和等级,通过两轮Delphi专家函询法最终确定了6个基于循证的肿瘤科护理质量敏感指标。Delphi法是采取匿名的方式广泛征求专家的意见,经过数轮(一般两轮或以上)信息交流和反馈修正,使专家意见趋于一致,最后根据专家的综合意见,对研究对象做出预测评价[22],专家人数一般在15~50人为佳[23]。专家的选择是德尔菲法能否成功预测的关键,它能够直接影响所选择的指标的科学性、客观性以及敏感性。在本研究中,我们纳入了32名函询专家,与15~50名专家的德尔菲法要求一致。在两轮问卷调查中,函询问卷的有效回收率分别为100%、93.7%,表明专家的积极性良好;专家的权威系数分别为0.820和0.865,反映了他们对指标的熟悉和判断;专家意见的一致系数肯德尔和谐系数W范围在0.109~0.162,表明专家之间意见的高度一致性,加强了确认指标的力度。

3.3 肿瘤专科护理敏感质量指标对专科临床护理意义的分析 护理质量评价标准需要根据患者需要进行修改,采用科学的评价方法,对医院护理质量进行横向比较。质量是住院管理的第一要素,尤其是护理质量,代表着医疗服务质量的评价,这也反映了整个医院的服务质量水平[24]。肿瘤科作为一个患者病情危重且易感染、导管及化疗较多、专科性强且护理任务繁重的科室,构建肿瘤专科护理质量敏感指标势在必行。护理质量敏感指标的构建,可以提高肿瘤科工作的效率,保证肿瘤科患者的安全,提高危机管理的力度,无论对肿瘤科的患者、还是医务人员都有重要的意义。

4 总结

本研究构建了肿瘤科6个护理质量敏感指标,能够评价和监测临床的护理工作质量、患者的安全以及危机事件的管理,为肿瘤科护理管理人员提供了一个可靠的安全质量评估工具,亦为今后肿瘤科临床护理质量的客观评价提供了依据。但本研究构建的6项指标只涵盖了过程及结果两个领域,忽略了结构质量的奠基作用,还需要不断完善以综合全面地测量护理质量。此外,本研究的函询专家仅来自江苏省,区域代表性受限,可能存在偏倚。下一步可加大样本进行研究,同时本研究所构建出的指标还需要在实践中进一步验证其可行性和实效性。

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