多系统联动护理绩效考核信息系统的构建及应用

目的建立基于多系统联动的护理绩效考核信息系统,评价其在临床中的应用效果。方法抽取4个非试点病区为对照组,4个试点病区为实验组。对照组采用传统的Excel表进行绩效核算;实验组采用基于HIS系统、移动护理系统、护理排班系统、护理质量管理系统、满意度调查系统的多系统联动的护理绩效考核系统。比较2017年1~12月两组月绩效考核统计核算时间、绩效考核结果公示期内偏差率及护士对绩效考核满意度。结果实验组的月绩效考核统计核算时间、绩效考核结果公示期内偏差率显著低于对照组(均P<0.01),护士对绩效考核满意度得分显著高于对照组(P<0.01)。结论基于多系统联动的护理绩效考核信息系统的建立,实现绩效自动核算,可缩短月绩效考核统计核算时间,降低绩效考核结果公示期内偏差率,提高护士对绩效考核的满意度,提高护理管理效率。

老年急性心肌梗死经皮冠脉介入术后并发衰弱的影响因素及干预措施研究进展

急性心肌梗死(AMI)是常见的老年心血管急危重病症之一,经皮冠脉介入术(PCI)是对AMI患者实施冠状动脉(冠脉)再灌注的治疗手段,患者病程中衰弱发生率较高,严重影响其身心健康和生活质量,导致出现严重不良结局。早期评估、相关因素分析、及时干预,对降低衰弱导致的不良心血管事件,提高患者生活质量有重要意义。现对老年AMI行PCI患者衰弱的主要特点、影响因素、干预措施等现状进行综述,旨在为老年AMI行PCI衰弱患者实施临床决策和疾病管理提供参考。

多学科合作运动疗法对维持性血液透析患者生活质量及微炎症状态的影响

目的:观察多学科合作的运动疗法对血液透析患者生活质量及微炎症状态的影响。方法:采用随机数字表法将符合纳入条件的维持性血液透析患者分为对照组(n=45)和实验组(n=42);对照组不采取任何运动的干预,实验组采用多学科合作的运动疗法,使用智能运动车进行每周3次透析中个性化的渐进式运动干预,共持续12周;观察两组患者干预前后生活质量及微炎症状态的变化。结果:干预12周后,实验组的生活质量SF-36评分高于对照组(P<0.05),超敏C反应蛋白(hs-CRP)和白细胞介素-6(IL-6)值均低于对照组(P<0.05)。结论:基于多学科合作的运动疗法能够提高维持性血液透析患者的生活质量,有效改善患者的微炎症状态,可以作为维持性血液透析患者常规的治疗方法。

信息化接送系统在连台手术患者安全管理中的应用

目的:评价信息化接送系统在连台手术患者安全管理中的应用效果,旨在减少接错手术患者事件的发生。方法:采用前后对照研究设计,方便选取104名肝胆外科需手术治疗的择期手术患者,比较信息化接送系统应用前后巡回护士通知时间、连台手术患者接入手术室时间、工勤人员接收接患者信息的准确率、手术物品携带齐全的合格率和接错手术患者的差错率。结果:信息化接送系统组巡回护士通知时间、连台手术患者接入手术室时间和接错手术患者的差错率均低于传统人工管理方法接送组(P<0.05),工勤人员接收接患者信息的准确率和手术物品携带齐全的合格率均高于传统人工管理方法接送组(P<0.05)。结论:信息化接送系统的应用能够降低接错手术患者不良事件的发生,提高手术物品携带齐全的合格率,提高手术间工作效率,保障手术患者的安全。

中文版Braden-QD与Braden-Q量表在小儿重症监护室患儿压力性损伤风险评估中的比较

目的比较Braden-QD量表和Braden-Q量表在评估小儿重症监护室(pediatric intensive care unit,PICU)患儿压力性损伤发生风险中的应用效果。方法采用方便抽样方法,选取2021年12月至2022年9月连云港市第一人民医院PICU收治的205例患儿作为研究对象,采用Braden-QD量表和Braden-Q量表评估压力性损伤的风险。使用SPSS 25.0和Python 2.7进行数据统计分析。量表的评定者间信度采用组内相关系数(intraclass correlation coefficient,ICC)评价,内部一致性采用Cronbach'sα评价,预测能力比较采用受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC)、阳性预测值、阴性预测值、灵敏度、特异度和ROC曲线下面积(area under the ROC curve,AUC)。结果(1)205例患儿中有24例(11.7%)发生压力性损伤,以1期为主(20例,83.3%)。(2)Braden-QD量表和Braden-Q量表的ICC分别为0.890、0.862,Cronbach'sα分别为0.891、0.710。(3)Braden-QD量表的AUC为0.936,最佳诊断截断值为9.5分,此时约登指数、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.765、0.875、0.890、0.512、0.982;Braden-Q量表的AUC为0.881,最佳诊断截断值为18.5分,约登指数、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.626、0.792、0.834、0.388、0.968。结论Braden-QD量表更适用于PICU患儿压力性损伤发生风险的评估。

基于决策树的中青年脑卒中患者生存质量预测模型研究

目的:构建基于决策树的中青年脑卒中患者生存质量预测模型,评价预测模型的准确性和合理性。方法:采用便利抽样法,选取2021年9月至2022年8月连云港市第一人民医院神经内科住院的384例中青年脑卒中患者为研究对象,以卡方自动交互检验(CHAID)算法构建中青年脑卒中患者生存质量决策树模型,并通过受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估决策树模型的预测效果。结果:384例患者生存质量差的比例为48.7%。决策树模型包含3层共11个节点,提取应对方式(积极或消极)、高血压(是或非)、早期康复锻炼、社会支持水平6条分类规则,筛选出3类高危人群。决策树模型AUC为0.919。结论:决策树模型对中青年脑卒中患者生存质量预测简便易行,预测效果较好,可用于筛选中青年脑卒中患者生存质量差的高危人群。