前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的護理質量指標數據收集與整理，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
摘要：［目的］探討護理質量指標數據的收集與整理方法，提高護理指標數據質量。［方法］分析我院2016年第1季度—2018年第1季度全院上報護理部的護理指標數據質量，總結指標數據收集與整理過程中出現的問題及采取的措施，通過指標數據的缺失率、錯報率、錄入錯誤率、多源不一致率的變化驗證措施效果。［結果］經持續改進護理質量指標數據收集與整理措施，數據缺失率、錯報率、錄入錯誤率、多源不一致率隨時間變化均呈現逐漸降低趨勢（P<0.05）。［結論］護理質量指標數據的收集與整理需要多部門合作、健全的機制、科學的設計和規范的路徑。
關鍵詞：護理管理；護理質量；指標；數據收集；數據整理；數據質量
伴隨國家衛生計生委醫院管理研究所護理中心（簡稱護理中心）對我國護理敏感質量指標的研發[1]，開發和應用指標輔助護理質量管理在全國各級醫院遍地開花，其相關研究已經受到關注[2]。2016年1月—2018年1月筆者作為山西省護理質控中心成員對我省各級醫院護理中心開發的13項指標進行解讀和指導，實施過程中對被培訓對象6200人進行問卷調研，76.8%不知如何得到數據，43.9%認為數據收集成本極高，效率較低。2018年第1季度筆者協助護理中心修正2017年度山西省部分醫院上報的錯誤數據，我省46所上報單位中年度數據錯誤率達2.62%，年度上報數據錯誤率最高的單位其值達3.14%。數據的可信度會被不完整和錯誤的數據破壞[3]，所以保證數據全面、準確、客觀顯得尤為重要。如何便捷化收集數據，降低數據收集成本,提高數據質量，已成為現階段運用護理質量指標進行質量管理急需突破的瓶頸問題。
1資料與方法
1.1一般資料
選取2016年第1季度—2018年第1季度山西省人民醫院護理部每季度收集到的51個護理單元及其他10個科室提供的860個數據作為研究對象。納入標準：2016年第1季度起連續9個季度參與上報的護理單元和相關科室提供的數據。排除標準：未按9個季度連續性上報的護理單元提供的數據。
1.2方法
護理部每季度向臨床護理單元及相關科室收集護理質量指標數據，進行數據匯總分析和整理，對數據的缺失、錯報、錄入錯誤、多源不一致（即同項目數據多口徑出現，但數值不同）等現象進行分類總結，分析原因，針對性制定改進措施，先后出臺了護理質量指標數據管理方案、數據收集多部門合作制度、數據收集與整理規范、數據收集與整理培訓大綱等。
1.3統計學分析
采用SPSS23.0軟件進行統計學分析。計算每季度的數據缺失率、錯報率、錄入錯誤率及多源不一致率。采用趨勢χ2檢驗分析隨時間變化各個指標是否存在線性變化趨勢。以P<0.05為差異有統計學意義。
2結果
3討論
3.1建立多部門合作機制
護理質量指標數據具有內容多、分布點多、不同專業共享交匯的特點[4]。本研究中每季度來自非臨床護理單元的數據達44個，占季度數據總數的5.12%。所以數據的收集和整理必須考慮多部門合作、目標明確、方法統一。為此，我院成立了護理質量指標數據管理組，護理部負責人任組長，其成員包括病案室、醫院感染科、血庫、計算機室等14個部門人員；出臺了護理質量指標數據管理方案，各部門專人專管，部門負責人是部門數據管理的責任人，并對數據的準確性、客觀性、及時性負責；護理部每季度組織召開組內會議，向各部門反饋數據收集、分析和使用情況，一方面便于從多專業領域確定數據收集和解決問題的最優方案；另一方面便于大家審視自己所提供的數據質量，實現持續改進。如2016年病案室工作人員根據病人入院時間人工統計護士白班、夜班時間段內對應的住院病人數，每個月數據波動較大，出錯較多，為解決這一問題，護理部與病案室負責人合作分析，聯合計算機技術人員對病案首頁軟件系統進行改版，增加了按時間節點采集住院病人人數的功能，既便捷又準確。多部門合作機制是提高護理質量指標數據采集效率、保障數據質量的必然手段。
3.2頂層設計整合指標項目和路徑管理
每所醫院都有自己的護理質量指標，等級醫院評審和優質護理服務評價等活動中均有關于醫院護理質量指標的要求。評價主題不同,對于指標的設置不同，于是出現了指標日漸增多、工作負荷逐步增加的現象，如何高效管理指標項目，推動指標體系化建設是現階段急需解決的問題。本研究中我院原有指標32項，結合目前國家護理質量數據平臺上報的13項指標[1]，進行全面梳理，將指標融合在一起后按結構指標、過程指標、結果指標分類[5⁃11]，這樣全院指標歸為結構指標10項、過程指標8項、結果指標20項。既便于去繁存簡，刪除重復，更便于后期數據收集、分析和利用。同時全面梳理數據上報路徑，對指標數據來源、采集流程進行優化整合，明確指標項目、數據來源、采集人、采集方法等，做到匹配設置、一一對應。
3.3規范數據收集路徑
數據收集內容包括數據收集范圍、收集口徑、醫囑字典、數據記錄等。①規范數據收集范圍。數據采集范圍涉及時間、空間、人間3方面。指標數據采集時間范圍根據質量管理對數據分析的需求而定，以日、周、月、季度、年作為1個周期均可。本研究中，護理部以季度為周期收集各項目數據，需要注意的是，對同一個指標不同部門數據收集時間周期不同，如護理部每季度收集1次非計劃性拔管率，但科室對非計劃性拔管例數應每天進行數據收集。人間指每個指標變量數據須有明確的對象，須說明納入人群和排除人群的標準?？臻g指數據采集的地域，尤其一個專業多樓層、多區域時要明確采集空間范圍，最好監護室與普通病房分別采集各區域數據，因為管理模式不同，數據結果代表的意義和反映的質量問題不同。②規范數據收集口徑。數據收集口徑由醫院信息化程度決定，信息化程度越低口徑越復雜，目前多數醫院尚不具備實現護理管理信息化的條件和資源，具備護理管理信息化資源的醫院亦無法實現或無法完全實現依托信息化平臺收集和共享護理質量指標數據[12]。本研究中，與護理質量數據有關的信息系統主要包括辦公系統（OA）、醫院信息管理系統（HIS）、檢驗信息系統（LIS）、護理信息系統（NIS），醫學影像信息系統（PACS）、感染管理系統、病案管理系統、輸血管理系統、不良事件上報系統；大部分護理實施過程和結局信息由現場手工錄入，護理部對全部護理指標數據收集口徑進行一一規范，其原則為在全院范圍內一個指標變量對應一個數據收集口徑[13]；優先選擇信息化系統。如各種置管總例數、約束人次數等由HIS系統收集，跌倒、拔管來自不良事件上報系統；壓瘡發生例數從手工錄入的護理質控報表中收集。③規范醫囑字典。我院HIS系統里檢索醫囑關鍵詞可以獲取部分指標數據，如擬獲取統計周期內導尿管置管總人日數，只要把檢索時間范圍和關鍵詞“留置導尿管”輸入即可，但因醫囑語言不規范、不統一等情況，導致所獲數據失真。如本研究2017年第2季度前我院關于留置導尿管的長期醫囑有留置導尿管、留置導尿、留置尿管、導尿管導尿等，變異較多的醫囑語言致數據不能代表客觀現象，直接影響到數據質量和護理質量管理的決策。所以擬從HIS系統收集數據，必須首先規范醫囑字典，醫囑語言一致是保障數據收集完整性、準確性的基礎。④規范數據記錄。多部門眾多個體都是數據貢獻者和記錄者，所以統一記錄方式、表單、代碼等是實現有效數據收集的前提。本研究針對指標數據記錄設計了3種表單，一種供病區記錄用；一種供各相關部門記錄用；一種供護理部向各部門收集數據用。每種表單附有記錄要求，三種表單同一變量名稱，記錄代碼一致。
3.4規范數據整理路徑
可利用Excel、Epidate等軟件進行數據整理，數據整理包括正確轉錄、行或列的重置、凈化數據、數據審核、小數點后保留位數的規范等[14]。本研究利用Excel進行每季度860個數據整理，轉錄環節由專人專錄，因科室通過問卷星填報，可直接導出Excel格式，所以護理部手工轉錄數據很少，這樣可控制轉錄環節的質量。行或列的重置主要考慮同屬性數據設計在一起，為方便數據利用將需加減乘除運算的變量排列在一起。凈化數據主要去除人為失誤導致的連續性重復、偏離實際極大、極小等數值。數據審核主要判斷數據的可靠性、邏輯性。數據的可靠性有多種方法判斷，如建立數據上下限范圍對其進行模糊判斷；與既往值比較，偏離較大其可靠性值得懷疑；重點審核變量間的邏輯性，如各種感染率若出現分子大于分母，說明分子或分母變量數據值有誤。值得注意的是，對護理質量指標數據的判斷與個人工作或管理經驗有直接關系，經驗豐富的護理管理者可通過簡單的數據間關聯結果判斷出數據是否可信。本研究中，2016年第1季度、第2季度某科室連續出現白天護患比1∶0.46，而該科室實際40張床位，白天3~4個責護，數據與實際完全不符，但科室負責上報的護士并沒意識到。另外，對于缺失值能追回的盡量補齊，便于后期進行整體分析，同時做好數據的備份。
3.5注重人員培訓
護理質量指標數據具有類型多、內容多、分布點多、錄入人員多的特點，且收集和整理過程涉及護理、統計、數學、信息等多方面專業知識，所以統一人員認識，規范實施數據收集和整理標準是保障數據準確、完整的關鍵[15⁃16]。本研究對全院護士骨干開展相關知識培訓，周期為半年1次，培訓內容包括指標的目標、定義、意義、數據收集方法、納入及排除標準、記錄及整理方法等，培訓老師包括統計學、病案管理、信息系統、護理質量管理等領域專家。
4小結
數據收集與整理是實現指標科學有效利用的基礎，是應用指標進行護理質量分析的關鍵，雖然各醫院護理運營模式、信息化程度不同，但對指標應用的基本理念和原則是不變的，希望我院護理數據收集方法能對護理同仁研究護理質量指標收集有所幫助和借鑒。
作者:申麗 李艷屏 王曉成 徐建萍 牛佳
