马婷，王艳梅，潘欣欣，冯晴，朱莉娟，陆敏，李萍

普外科疾病种类呈多样化，病情较为复杂，通常需要手术治疗。老年患者由于各器官功能下降、抵抗力弱、基础病多，在遭受手术、麻醉等一系列创伤后，极易发生出血、肺部感染、血压不稳、心力衰竭等并发症，如何早期对老年术后患者病情进行及时有效的评估及干预显得尤为重要。但临床监测指标多，如何正确识别、综合判断各项指标的临床意义往往需要医护人员丰富的临床经验[1]。校正改良早期预警评分(MEWS)包括体温、脉搏、呼吸频率、收缩压、意识状态、氧饱和度、尿量7项指标，由于评分指标少，且获得简单，逐渐应用于急诊分诊、院内转运等方面，帮助医护人员快速准确评估患者病情、早期识别潜在危险患者[2-3]。研究显示，基于MEWS评分建立的预警处理流程可以帮助护理人员在患者病情恶化前早期、迅速、合理地给予干预，从而降低不良事件的发生，避免过度治疗、护理[4]。本研究建立基于校正MEWS评分的信息化病情预警监护系统，并探讨在普通外科病房术后患者中的应用效果，报告如下。

1 对象与方法

1.1对象 选取2019年1～6月在上海市浦东新区公利医院普外科就诊患者为研究对象。纳入标准：①外科全麻术后，住院时间不少于24 h；②年龄≥60岁；③知情同意，并自愿参加本研究。排除标准：①术后直接由手术室转入ICU；②预计术后住院时间<24 h。按随机数字表法将研究对象分为干预组和对照组，各60例。干预组入住普外科四楼病区，对照组入住普外科三楼病区。两组一般资料比较，见表1。本研究经医院伦理委员会评估批准。

1.2方法

1.2.1干预方法

对照组实施普外科全麻术后常规护理。患者转入病房后，护士根据医嘱，按照分级护理级别的要求，对患者进行生命体征监测，由责任护士根据病情变化通知医生处理。干预组具体方法如下。

1.2.1.1建立预警监护方案 借助PowerBuilder9.0平台，采用Power-Script编程语言，搭建大型的分布式关系型数据库系统——SQLERVER，用于存储和管理研究对象的所有二维数据。将校正MEWS评分、各级监护预案触发标准及分层预警监护方案，以“软件”模块形式嵌入电子病历系统，护理人员将生理参数手动录入该系统后，系统在后台自动匹配赋值计算，并在电子护理记录窗口中根据预设规则，达到预设值后自动弹出相应的预警监护内容[5]。

表1 两组一般资料比较

1.2.1.2实施前培训 由全程参与预警监护方案构建、工作10年以上的研究成员2人，对干预组入住病房的全体护士及护士长进行培训，培训内容包括：校正MEWS评分、基于校正MEWS评分的术后患者程序化预警监护方案的触发标准、内容及应用。培训4课时，每课时45 min。所有接受培训的护士均考核合格。

1.2.1.3实施步骤 患者术后转入病房后，护理人员收集患者的体温、脉搏、呼吸频率、血压、意识状态、氧饱和度、尿量，并手动录入护理文书系统，由系统自动匹配赋值并汇总计算校正MEWS评分。根据校正MEWS评分，系统自动触发并弹出监护预案提醒框(患者的监护级别及干预措施)，护理人员只需阅读后点击“确认”即可。系统自动标识患者的预警监护级别于患者信息一览表，红色为4级监护，橙色为3级监护，蓝色为2级监护，绿色为1级监护。护理人员根据系统提示，按照校正MEWS评分对应的监护级别，给予患者相应的干预措施，并启动预警监护流程，监测校正MEWS评分变化，动态评估患者的病情变化。基于校正MEWS评分的术后患者病情预警监护方案，见表2。

1.2.2评价方法 统计两组术后住院时间(指患者术后转入普通病房至出院的时间)、术后生命体征监测次数(指术后转入病房开始至出院的所有生命体征的监测次数)、转入ICU率、护理不良事件发生率。护理不良事件是指术后住院期间发生的非计划性拔管、导管滑脱、误吸或窒息以及其他与患者安全相关的、非正常的护理意外事件。

表2 基于校正MEWS评分的术后患者病情预警监护方案

1.2.3统计学方法 双人录入数据后采用SPSS22.0软件进行统计分析。包括t检验、秩和检验、χ2检验、Fisher精确概率法。检验水准α=0.05。

2 结果

对照组发生不良事件8例次，干预组发生不良事件2例次；与对照组比较，干预组护理不良事件的相对危险度为0.250(95%CI：0.055,1.129)。两组其余3项评价指标比较，见表3。

表3 两组各项评价指标比较

3 讨论

外科手术后老年患者病情变化较快,早期发现患者病情变化, 并实施动态监测及有效干预, 能够有效保障患者安全[6]。病情监测是护理人员的重要职责之一。 目前临床工作量大, 低年资护士承担了大量的护理工作, 但由于其专业知识掌握相对较低, 工作经验不足, 导致对病情变化的预见性以及观察能力、发现问题和解决问题的能力薄弱。校正MEWS评分作为一种客观化的病情预警评分系统,克服了以往护理人员对病情观察依靠主观判断的缺陷,能够实现对患者病情的快速、精准识别[5]。国内学者研究证实, 基于MEWS评分建立的信息化评估系统能够帮助护理人员早期识别患者病情变化[7]。本研究显示，应用基于校正MEWS评分的病情预警监护方案后，干预组术后住院时间显著短于对照组(P<0.01)，且干预组术后生命体征监测次数相对少于对照组，与相关研究结果[8]一致。本研究借助计算机准确、高效、便捷的优点,将校正MEWS评分嵌入护理信息系统,自动匹配相应参数赋值并计算评分,避免了由于人工计算错误而导致病情判断有误的风险,提高了评估的准确性。基于校正MEWS评分的信息化病情预警监护方案, 根据校正MEWS评分结果触发相应的监护级别, 自动弹框提醒护士评估患者病情变化, 指导护士采取相应的干预措施,为“潜在危重症”患者预见性地提高监护级别,为护士动态监测患者的病情变化提供了有力的支持[9-11]。但两组转入ICU率和护理不良事件发生率差异无统计学意义(均P>0.05)，可能与样本量较小有关，需要扩大样本量进一步观察。

4 小结

基于校正MEWS评分的信息化病情预警监护方案，能够帮助护士识别术后患者的病情变化，缩短患者术后住院时间，且未增加护士为患者监测生命体征的工作负荷。本研究样本量较小，未来可进行多中心的大样本研究，逐步推广该方案在临床中的应用。