病情识别及干预课程在PICU专科护士核心能力中的应用研究

目的探讨急危重患儿的病情识别及干预课程对提高PICU专科护士核心能力的应用效果。方法选取2016年1-12月我科的37名PICU专科护士,通过查阅书籍、参考文献、咨询专家及对PICU医护人员的访谈自行设置培训课程进行短期的培训。于培训前后对护士进行理论和情景模拟考试与考核,并调查医生对护士病情识别与干预能力的满意度。结果培训后护士的平均理论成绩为(85.03±2.05)分,高于培训前的(80.57±2.94)分;培训后的平均情景模拟成绩为(85.16±1.59)分,高于培训前的(79.30±4.30)分;培训后的专科护士的核心能力自评分和他评分均高于培训前;医生对护士病情识别与干预能力的满意度由78.38%上升至97.3%,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论急危重患儿的病情识别及干预课程能有效地提高PICU专科护士的核心能力,使护士更好地胜任临床工作。

急危重患儿的病情识别及干预体系的建立与应用

目的 建立急危重患儿的病情识别及干预体系,探讨病情识别及干预体系对急危重患儿的早期识别效果,以提高PICU临床护士的核心能力,保障患儿的生命安全。方法 通过文献资料法、理论分析法、质性研究法及德尔菲(Delphi)专家咨询法,制订急危重患儿的病情识别及干预体系条目,并对护士进行培训;培训后对715例急危重患儿(实验组)应用病情识别及干预体系,并与采用常规护理评估流程的698例患者(对照组)进行比较,比较培训前后护士核心能力及2组患儿相关性观察指标的差异性。结果 通过培训后的护士核心能力明显高于培训前;2组患儿ICU平均住院日、抢救成功率、医护配合满意度、家长满意度的比较,差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论 本研究应用Delphi法构建的急危重患儿的病情识别及干预体系,有利于临床护士核心能力的提高,早期识别潜在的或已经存在的心肺脑功能障碍的急危重患儿,以保障患儿的生命安全。

数据挖掘技术在患者病情识别及管理中的研究进展

数据挖掘通过逻辑回归、贝叶斯、决策树模型、人工神经网络等算法在海量医疗健康数据中挖掘出相关预测值或某病/某种情况的概率,以助医护人员识别潜在危重患者、评估疾病严重程度、预测病死率等,是有效的疾病管控方法。目前国内数据挖掘还处于起步阶段,需在预警模型、护理记录标准化、引进数据集管理人员等方面加强建设,使数据挖掘用于医疗护理工作中,预测病情发展趋势,辅助临床决策,从而维护患者安全。

基于JCI标准的门诊筛查评估在患者早期病情识别和救治中的应用

目的:探讨基于JCI标准的门诊筛查评估在患者早期病情识别和救治中的应用效果。方法:对2017年5月15~28日280例内科门诊就诊患者进行回顾性分析,对2017年门诊患者满意度进行描述分析。结果:2017年26135例患者得到优先救治,其中2017年5月15~28日80例内科患者通过门诊筛查得到优先安排就诊。门诊优良事件例数不断增加,门诊患者满意度由2017年第一季度的88.15%上升到第四季度的95.51%。结论:基于JCI标准的门诊筛查与评估,能对患者进行准确、快速的初步病情识别,及时发现高风险因素患者并使其得到及时、合理的救治,在降低门诊不良事件发生率、保障患者安全、提高患者预后水平与满意度方面发挥重要作用。

改良早期预警评分识别病情临床应用现状

文章介绍了改良早期预警评分系统的概念及评分方法,归纳了国内外有关改良早期预警评分在门急诊分诊处置、预测识别住院危重症患者、院内患者转运及陪检、预测患者预后和在护理管理中应用的相关研究,并在此基础上,对改良早期预警评分的研究前景进行了展望。

集束化管理模式结合结构式心理疏导对急诊留观高血压患者病情早期识别、血压水平及睡眠质量的影响分析

目的探讨集束化管理模式结合结构式心理疏导对急诊留观高血压患者病情早期识别、血压水平及睡眠质量的影响。方法选择2018年10月至2020年11月急诊留观高血压患者90例,根据入院时间先后为对照组(先入院)与观察组(后入院)各45例,对照组接受常规护理干预,观察组在对照组基础上加集束化管理模式结合结构式心理疏导,比较两组干预效果。结果观察组患者病情早期识别率、入抢救室率、入重症监护室率与对照组比较有显著差异(P<0.05);观察组干预后的舒张压、收缩压水平明显较对照组低(P<0.05);观察组干预后PSQI评分明显低于对照组(P<0.05)。结论集束化管理模式结合结构式心理疏导可提高急诊留观高血压患者病情早期识别率,可促进患者康复,也能促进血压控制,改善睡眠质量,值得推广。

联合评估式急诊预检分级分诊指标对病情级别判定的应用研究

目的应用Logistic模型探讨急诊分级分诊各监测指标对病情级别判别的影响及作用。方法回顾性分析2017年1-7月我院500例急诊分诊病例,对比传统法监测指标(模型1)、"传统+早期预警评法(MEWS)+数字疼痛评分量表(NRS)"(模型2)两种方法建模的拟合优度,分析各指标对病情分级的临床意义。结果根据Logistic回归模型分析显示,对Ⅰ~Ⅳ级患者均有显著相关的监测指标有年龄、呼吸、NRS,其中对Ⅱ级患者有显著差异的有年龄(OR=1.053,95%CI 1.026~1.082)、呼吸(OR=1.504,95%CI 1.211~1.868)、NRS(OR=1.372,95%CI1.156~1.628);Ⅲ级患者有年龄(OR=1.037,95%CI 1.021~1.053)、呼吸(OR=1.373,95%CI 1.142~1.651)、NRS(OR=1.395,95%CI1.266~1.538);模型拟合优度比较显示,模型2拟合优度(OR=0.465)高于模型1(OR=0.387)。结论联合评估式分诊有利于优化传统预检分诊监测模式,建立更加便捷、准确、科学的监测指标模型,从而确保急危重症患者及时有效的救治。