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    神經(jīng)內(nèi)科院內(nèi)感染患者護理不良事件原因分析及預(yù)防措施

    2015-01-22 20:16:54吳丙杰
    中國實用神經(jīng)疾病雜志 2015年14期
    關(guān)鍵詞:壓瘡護理

    吳丙杰

    北京市大興區(qū)舊宮醫(yī)院護理部 北京 100076

    神經(jīng)內(nèi)科患者以老年人居多,此類患者自身抵抗力低,且發(fā)病多急重,易在住院過程中出現(xiàn)感染[1-2],而此期間護理工作不到位則極易發(fā)生護理不良事件,給患者造成不利影響的同時也對醫(yī)院形象造成負面影響,因此,對神經(jīng)內(nèi)科院內(nèi)感染患者的護理不良事件原因進行科學(xué)分析,并采取針對性預(yù)防措施。分析2012-06—2014-06我院神經(jīng)內(nèi)科院內(nèi)感染患者護理中出現(xiàn)的60例不良事件的發(fā)生原因,分析如下。

    1 資料和方法

    1.1 一般資料 2012-06—2014-06 我院神經(jīng)內(nèi)科收治60例院內(nèi)感染患者,男38 例,女22 例,年齡60~78 歲,平均(68.5±3.9)歲。腦梗死35例,腦出血17例,蛛網(wǎng)膜下腔出血4例,腦挫傷4 例。呼吸道感染29 例(48.33%),泌尿道感染17例(28.33%),胃腸道感染9例(15.00%),皮膚軟組織感染3例(5.00%),其他感染3例(5.00%)。60例患者均符合我國衛(wèi)生部頒發(fā)的醫(yī)院感染診斷標(biāo)準(zhǔn)[3]。排除入院前有呼吸系統(tǒng)、消化系統(tǒng)、泌尿系統(tǒng)感染及其他感染的患者。

    1.2 方法 統(tǒng)計60例神經(jīng)內(nèi)科院感患者護理不良事件情況。根據(jù)《不良事件管理辦法》將不良事件分為0、1、2、3、4、5、6七個等級[4]。0級為事件即將發(fā)生,但在發(fā)生前被有效阻止;1級為護理不良事件已發(fā)生,通過干預(yù)解決并未對患者造成任何傷害;2級為患者因護理不良事件受到輕微傷害,生命體征未有顯著影響;3級為患者受到中度傷害,部分生命體征有變化,需要進行簡單的處理措施,并進行臨床觀察;4級為患者受到重度傷害且生命體征有明顯變化,需要采取緊急處理并嚴密觀察患者病情變化;5級為患者因出現(xiàn)功能永久性喪失;6級為患者死亡。

    1.3 統(tǒng)計學(xué)處理 運用SPSS 19.0統(tǒng)計學(xué)軟件進行分析,計數(shù)資料以(%)表示,行卡方檢驗,P<0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    17:31~第2天08:29時間段不良事件(39例)發(fā)生例數(shù)顯著高于08:30~17:30(21例)(P<0.05)。60例患者中,0級 事件(2例),1級 事 件(37例),2級 事 件(11例),3級事件(6例),4級事件(4例)。無5、6級事件發(fā)生,以1級事件構(gòu)成比最高,相較于其他等級事件發(fā)生率對比差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。60例不良事件中,實習(xí)生26例,≤6a15例,7~13a12例,>13a7例,以實習(xí)生執(zhí)行護理工作導(dǎo)致事件發(fā)生率最高,相較于其他高資歷的護理人員對比差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。非計劃性拔管19例(31.67%),墜床或跌倒15例(25.00%),口服用藥錯誤12 例(20.00%),靜 脈用藥錯誤9例(15.00%),標(biāo)本采集錯誤3例(5.00%),壓瘡2例(3.33%)。不良事件以非計劃性拔管發(fā)生率最高,相較于其他不良事件發(fā)生率對比差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。

    3 討論

    神經(jīng)內(nèi)科院內(nèi)感染患者護理不良事件的發(fā)生原因:(1)多數(shù)患者有不同程度意識障礙,排泄功能、呼吸、吞咽等功能變?nèi)趸蛘邌适?,分泌物不易排出;患者采用降低顱壓脫水時,也可導(dǎo)致患者肺部痰液黏稠,不易排出,給細菌繁殖提供機會,發(fā)生呼吸道感染[5]。(2)部分患者大小便失禁,需留置導(dǎo)尿管易泌尿系感染,且患者還需要進行侵入性操作,氣管插管、切開氣管、反復(fù)吸痰等,這些因素不僅易造成呼吸道感染,同時也易引發(fā)非計劃性拔管,本文護理不良事件中非計劃性拔管達31.67%。(3)不合理用藥易造成耐藥菌株而出現(xiàn)二重感染,而護理操作中,口服或靜脈用藥錯誤同樣易造成不良事件發(fā)生。(4)神經(jīng)內(nèi)科部分患者肢體偏癱,長年臥床易發(fā)生壓瘡,在住院過程中未及時更換床單,未實行科學(xué)有效的體位護理,同樣可引發(fā)壓瘡。(5)護理人員技能操作不當(dāng),在本文顯示,實習(xí)生工作中易出現(xiàn)不良事件,發(fā)生率占43.33%,因此,加強對臨床護理實習(xí)生的培訓(xùn),并定期對所有護理人員開展相關(guān)培訓(xùn)工作至關(guān)重要。

    針對神經(jīng)內(nèi)科院感患者不良事件的預(yù)防,應(yīng)做到:(1)墜床跌倒告知書,通過床位責(zé)任護士填寫,跌倒及墜床的危險因素、注意事項應(yīng)詳細告知患者或家屬,并向家屬示范如何正確實施防跌倒墜床的措施,告知書二份且由護患、患者家屬三方簽訂,一份醫(yī)院保留,一份交由患者。其次,在護理期間應(yīng)有約束帶和床欄來預(yù)防患者墜床,對于院內(nèi)濕滑地方應(yīng)用“地面濕滑、防止摔倒”的警示牌。(2)針對性護理,相關(guān)研究報道[6],年齡≥70歲、危重、偏癱的神經(jīng)內(nèi)科患者易發(fā)生醫(yī)院感染,易出現(xiàn)護理不良事件的患者應(yīng)在床旁有警示標(biāo)識,加強護理交接班環(huán)節(jié),護士長應(yīng)不定期抽查臨床護理安全情況,評判護理人員的護理工作質(zhì)量情況。(3)強化基礎(chǔ)護理工作,在接待患者入院時應(yīng)對患者情況進行評估,神志不清、臥床、肢體障礙患者應(yīng)在護理實施中加強防壓瘡護理,可建立翻身卡,填寫《壓瘡評估單》,部分患者可以使用氣墊床,定時協(xié)助患者翻身、叩背;其次,強化各類導(dǎo)管護理,對于患者的導(dǎo)管狀態(tài)(如是否有移位、滑出、脫落等)進行定時檢查,對導(dǎo)管連接處狀態(tài)進行定時檢查,發(fā)現(xiàn)有異常應(yīng)即刻處理。(4)加強護理人員培訓(xùn),對于低年資護理人員,應(yīng)重點培訓(xùn)護理相關(guān)的法律法規(guī)、侵入性操作的告知、護理記錄書寫、病情觀察、核心制度、操作規(guī)程、護理常規(guī)、溝通技巧、各類意外事件應(yīng)急預(yù)案,對于高年資護理人員,應(yīng)加強對此類人員應(yīng)對危重病人的護理操作、病房質(zhì)量控制風(fēng)險管理。(5)完善相關(guān)規(guī)章制度,應(yīng)完善疾病護理常規(guī)制度、績效考核制度,同時應(yīng)加強對護理人員的法律法規(guī)培訓(xùn);再者,應(yīng)加強各科室監(jiān)管,對護理質(zhì)量進行及時評價,跟蹤整改效果,以制度完善來規(guī)范護理操作,提高護理人員主動性。

    總之,針對神經(jīng)內(nèi)科院感患者護理不良事件發(fā)生原因采取有效分析,并實行針對性預(yù)防措施可減少意外事件發(fā)生,增強患者安全感,提高護理工作質(zhì)量。

    [1]周永生.神經(jīng)內(nèi)科重癥監(jiān)護患者院內(nèi)感染控制措施探討[J].臨床合理用藥雜志,2012,5(10):120.

    [2]高媛,高颯,楊楠等.老年腦卒中患者發(fā)生院內(nèi)感染的相關(guān)因素及應(yīng)對措施[J].中國老年學(xué)雜志,2012,32(8):1 709-1 710.

    [3]方沛.神經(jīng)內(nèi)科老年住院患者院內(nèi)感染的高危因素分析及護理對策[J].中國實用神經(jīng)疾病雜志,2013,16(16):109-110.

    [4]Javed Ali,Mushir Ali,Sanjula Baboota,et al.Reflection on Existence of Neural and Non-Neural Pathway for Nose-to-Brain Using a Novel Formulation of an Anticholinesterase Piperidine Derivative[J].Current Nanoscience,2010,6(3):320-323.

    [5]Johnsen EO,F(xiàn)ren RC,Albert R,et al.Activation of neural progenitor cells in human eyes with proliferative vitreoretinopathy[J].Experimental Eye Research,2012,98(1):28-36.

    [6]Chang YC,Lin CC,Lin PH,et al.EFurniture for home-based frailty detection using artificial neural networks and wireless sensors[J].Medical engineering and physics,2013,35(2):263-268.

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