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护理不良事件原因分析方法的研究现状
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摘要：有效识别护理不良事件的产生原因是防止护理事故再次发生的基本途径。针对护理中出现不良事件的原因进行分析，有效识别其发生的原因，不仅能够降低此类事件再次发生频率，而且有利于制定护理不良事件的预防机制。很多学者分析得到对不良事件进行其原因分析，对降低和预防护理不良事故发生有着重要意义。可以看出，完善护理过程中出现不良事件的原因分析机制能够有效健全护理不良事件的管治，也是相关护理研究的一个实际性课题。本文研究了对于护理不良事件原因分析方法的发展现状，目前的护理不良事件的研究工具，从不良事件的模型、工具、方法进行研究分析。对目前护理中出现不良事件的原因分析机制做出综合分析，希望本文的研究能够为护理不良事件的原因分析提供一个有效可行的参考依据，加强管理护理事务的相关人员对于护理不良事件的有效预防。
关键字：护理不良事件；原因分析；研究现状
引言
2002年，我国卫生部门颁布了《重大医疗过失行为和医疗事故报告制度》方案。2008年，又委托相关机构积极创建了“不良事件报告系统”，随后国内各个医疗机构也纷纷开始建立起自己的“不良事件报告系统”。不良事件报告系统应可准确有效反映不良时间发生率、类型、高发环节以及潜在原因等数据，医疗机构可据此采取针对性的干预措施以降低不良时间发生几率、预防不良事件再发生、及时处理已发生不良事件。
二、护理不良事件原因分析中的统计工具
当前，护理事务相关研究人员对不良事件进行原因分析，已经制定了几种针对护理不良事件的调查研究工具，有错误给药报告量表；临床不良事件报告量表；护理人员上报错误调查问卷等。以下是几种不良事件原因分析的统计工具：
1.错误给药报告量表
当前，错误给药报告表是最为广泛应用的量表之一，这是医疗机构普遍注重给药安全的结果。该表能够有效分析护理人员出现给药错误的影响因素。如表1所示，研究发现该表的Cronbachsα系数≥0.70，重测信度相关系数≥0.67，这就表明该表应用的有效性满足临床需求。
表1.错误给药报告量表
项目
条目数目
总得分
条目得分
畏惧
5
18.37±4.48
3.67±0.97
权利距离
5
16.86±4.03
3.44±0.95
管理者反应
4
13.69±3.54
3.42±0.88
面子
4
13.75±3.80
3.37±0.91
报告费力
3
9.97±2.81
3.32±0.81
给药错误认识不一
5
15.06±4.70
3.01±0.81
总分
26
87.70±16.70
3.37±0.64
2.临床不良事件报告量表
临床不良事件报告量表(thereportingofClinicalAdverseEffectScale，RoCAES)，该表由Wilson等首创，能够清晰的看出护理人员的相关资料、上报意愿、不良事件发生过程等之间的相互影响关系。如表2所示，该量表创制人员测的该表的Cronbachsα系数≥0.83，Spearman相关系数≥0.65。
表2临床不良事件报告量表
纬度（满分）
极小值
极大值
均数
标准差
惩罚性氛围（30）
6
30
20.45
4.54
传统习惯（20）
4
20
9.53
3.36
上报管理（20）
4
20
11.30
3.19
工作条例（10）
2
10
4.68
2.04
总量表（80）
10
80
45.96
9.17
3.护理人员上报错误调查问卷
医务人员差错上报调查问卷(nursingstaffquestionnaireregardingerrorreporting)其内容主要包括自我评价认知态度，场景描述，应用人口统计学调查方法、开放环境提问法，分析研究护理人员错误上报调查意愿和影响原因。但是，目前并没有广泛、详细的资料来论证该表的可信度与有效性。
三、护理不良事件的原因分析模型、方法和工具
1.分析模型
（1）瑞士奶酪模型(SwissCheeseModel)：该模型由英国Reason创建，他研究认为所有的护理不良事件可以分成外部因素与内部成因，并且都与不安全的监管、机构组织、危险行为等存在预防措施缺陷有关系。根据此模型的研究，Vicent提出了更为细分的7个患者安全影响因素模型，勾画出了安全因素的基本框架。
（2）SHEL模型：该模型最早由日本卫生组织提名建立，它是从4个方面来对护理不良是事件进行剖析，分别是硬件部分、软件部分、临床事务、当事人与他人。我国常在精神护理科、普通外科护理中对不良事件进行分析时用到此模型，这两个护理科室也是国内经常发生护理不良事件比较集中的地方。然而，在国外经常在急诊护理科、手术室等医疗微系统护理中应用此模型
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