国内外人工智能护理相关研究热点和趋势分析

目的分析国内外护理领域人工智能(artificial intelligence,AI)研究的热点和前沿,以期为我国相关研究的开展提供参考和支持。方法系统检索Web of Science和中国知网数据库获取2002-2022年发表的AI护理研究和相关信息,并使用VOSviewer 1.6.17和Cite Space 5.8.R3软件进行可视化分析。结果共检索到12896篇相关论文,筛选后获得427篇护理领域相关的AI英文研究和179篇中文研究,英文研究热点为疾病风险预测、护理决策、护理管理、护理信息处理和护理诊断,中文研究热点为疾病风险预测、护理决策、护理信息处理和护理机器人的开发与应用。机器学习是近年来AI在护理领域最前沿、最热门的分支之一。结论今后的护理AI研究应加强跨学科和国际间合作,拓展AI技术在护理领域的应用范围,提供更多高质量证据。

伤口治疗师主导的护理管理模式在癌性伤口围手术期的应用

目的 :总结癌性伤口的围手术期护理管理经验,提高该类疑难伤口的愈合率及治疗效率,明确伤口治疗师主导的护理管理模式在癌性伤口治疗中的重要作用。方法 :对北京医院慢性伤口门诊2019年5月至2022年5月接诊的108例癌性伤口患者,实施以伤口治疗师为主导,多学科合作为基础的综合围手术期护理管理。结果 :癌性伤口诊疗小组于2019年5月至2022年5月共接诊癌性伤口患者108例,其中98例(90.7%)患者在术后2周拆线时均实现创面的一期愈合,愈合率为90.7%。另外10例(9.3%)患者因脂肪液化、继发感染、移植后部分皮缘坏死等原因导致伤口延迟愈合,通过采取个性化的清创、伤口局部联合全身的组织活力提升策略,延迟愈合的伤口均于3~5周实现了创面的二期愈合。结论 :以伤口治疗师为核心的围手术期多学科团队合作护理管理模式,可提高癌性伤口的愈合率和治疗效率,值得进一步推广。

心理契约理论指导下的护士离职倾向分析及留任对策实践

案例背景: 2014-2016年,上级卫生行政部门开展的医院满意度第三方调查结果显示,我院护士的员工满意度在本地区排名持续走低;医院的人事数据提示,我院护士的离职率逐年攀升,其中不乏骨干护士.为求我院护理队伍长期稳定发展,促进护理专业水平持续提升,护理部以心理契约理论为指导,通过分析护士离职倾向及相关因素,从组织责任和员工责任两个层面入手,实施留任对策的管理创新实践,取得显著成效.

老年患者出院准备服务专家共识(2019版)

目的形成老年患者出院准备服务临床实践专家共识,规范老年患者出院准备服务的相关内容。方法运用循证方法,按照证据级别高低,检索、评价和汇总该领域的证据,提取与老年患者出院准备服务相关的推荐建议和研究结论,形成共识初稿,通过2轮专家函询和2次专家论证会,结合专家意见,对初稿进行调整、修改和完善,形成共识终稿。结果2轮函询专家积极系数均为100%,专家权威程度均为0.83,各指标重要性赋值均数均>3.5,且变异系数均<0.25,专家肯德尔和谐系数分别为0.234和0.253(均P<0.001)。最终对老年患者出院准备服务的概念、主要原则、意义、内容及实施过程5个部分的推荐意见达成一致。结论该共识为老年患者出院准备服务在中国的实施提供了指导依据,促进出院准备服务在中国的实施和发展。

血管外科住院患者DVT防控项目的实施效果评价

目的探讨DVT防控项目对血管外科住院患者DVT的预防效果。方法2018年6月北京医院血管外科成立DVT防控小组,通过电子问卷的方式调查血管外科医护人员对DVT的认知现状,建立DVT防控管理体系。比较项目实施前(2018年1—6月)与实施后(2018年7—12月)医护人员对DVT的认知情况、住院患者DVT发生率等指标。结果实施DVT防控项目前后的Caprini评分表使用率分别为79.27%(65/82)和100.00%(82/82)(P<0.001)、DVT正确预防率为90.24%(74/82)和98.78%(81/82)(P=0.016)、住院患者DVT发生率为4.88%(4/82)和0(0/82)(P=0.043)、DVT宣教落实率为76.67%(23/30)和96.67%(29/30)(P=0.023)、出院后患者的DVT预防依从性为91.02%(71/78)和98.68%(75/76)(P=0.032)、下肢肿胀发生率为1.28%(1/78)和0(0/76)(P=0.322)。结论血管外科DVT防控项目的实施能有效提高医护人员及患者对DVT的认识水平,并降低血管外科住院患者的DVT发生率。