基于骨科壓瘡危險因素的Braden分級判別分析

◆高 健 戴 璐

責任編輯:張盼盼

壓瘡形成于外力作用導致的局部皮膚及皮下組織損傷，是臨床常見并發(fā)癥之一［1］。有資料顯示，住院患者壓瘡的發(fā)生率在3%～9%左右［2］。防治壓瘡一直是困擾臨床醫(yī)務人員的難題，及早發(fā)現(xiàn)壓瘡高危人群，采取有效的預防護理措施，是預防壓瘡發(fā)生的關(guān)鍵。

目前，對壓瘡的風險評估多采用美國的Braden評分量表。Braden量表從患者的感官知覺、活動度水平、移動度，營養(yǎng)情況以及皮膚對于潮濕、摩擦和切線力的反應等6個方面對壓瘡的風險程度進行評估、打分及分級。Braden分級在18分以上表示沒有風險，15～18分表示輕度風險，13～14分表示中度危險，10～12分表示高度風險，9分以下表示極度危險［3］。實踐表明，Braden評分量表是較理想的壓瘡危險因素評價工具［4］。然而，由于其需要對每位患者從感覺等多個方面進行評估，不僅耗時耗力，而且主觀性較強。判別分析是根據(jù)判別對象若干個指標的觀測結(jié)果判定其應屬于哪一類的統(tǒng)計方法，已運用于醫(yī)學領(lǐng)域。為此，本研究嘗試利用影響骨科患者發(fā)生壓瘡的危險因素，根據(jù)Braden得分分級情況，采用判別分析予以判別，從而對壓瘡的危險因素等客觀指標進行風險評估，以便為骨科壓瘡防治工作提供參考。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

成立骨科壓瘡評估小組，由護士長任組長，成員由辦公班護士、各護理單元責任護士等構(gòu)成。采用簡單隨機抽樣方法，由辦公班護士按住院號隨機選取2011年9～12月淮安市第一人民醫(yī)院骨科的入院患者。選取標準:(1)患者意識清楚且能夠正常表達自身情況;(2)患者無除骨科常見疾病外的嚴重并發(fā)癥;(3)患者主觀上愿意配合調(diào)查。排除標準:(1)患者有嚴重的精神障礙，完全無法與他人交流;(2)患者在骨科自動出院或未能得到有效治療。據(jù)此確定201例患者，其中男性118例，女性83例;年齡 14 ～82歲，平均年齡46.64±13.57 歲;脊柱患者58例，關(guān)節(jié)患者 57例，創(chuàng)傷患者86例。由責任護士對201例患者采用自行設(shè)計的調(diào)查表進行調(diào)查［5］，包括患者基本情況、Braden評估量表及壓瘡的相關(guān)危險因素等。參考我國壓瘡預測和預防實踐指南［6］，并結(jié)合該院臨床護理經(jīng)驗，調(diào)查的壓瘡相關(guān)影響因素包括年齡、意識水平、吸煙、胖瘦、偏癱、截癱、血清白蛋白、糖尿病、大便失禁、小便失禁、石膏固定、外固定支架、牽引情況、手術(shù)狀態(tài)、手術(shù)等級及防旋鞋等16項。

1.2 研究方法

首先，根據(jù)Braden評估量表對每位患者的Braden得分進行分級，以此為判別分組變量，同時比較不同Braden分級間的患者年齡等影響因素間的差異，連續(xù)變量采用t或F檢驗，分類變量采用 χ2檢驗，取差異有統(tǒng)計學意義的指標為危險因素。以此作為判別指標因素，并采用逐步判別法進行判別，選用Fisher線性判別函數(shù)，檢驗概率根據(jù)分組大小予以確定。設(shè)定進入變量的F值的概率為0.05，移出的概率 為 0.10，每 步 都 是 Wilks＇s Lambda的λ統(tǒng)計量最小的進入判別函數(shù)，根據(jù)逐步判別進入自變量判別函數(shù)系數(shù)獲取判別方程。最后，根據(jù)得到的判別函數(shù)進行驗證，采用分割驗證法驗證分類準確性。采用SPSS14.0統(tǒng)計軟件進行統(tǒng)計學分析，以P＜0.05為差異具有顯著的統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果與分析

2.1 Braden分級與壓瘡影響因素的顯著性分析

在201例患者中，根據(jù)Braden量表可知，18分以上無危險的38例，15 ～18分輕度危險的127例，13～14分中度危險的有24例，10～12分高度危險的12例。不同Braden分級間患者意識水平、吸煙、糖尿病、大便失禁、石膏固定及手術(shù)狀態(tài)無顯著性差異(P＞0.05)，而不同 Braden分級間在患者的年齡、胖瘦、偏癱、截癱、血清白蛋白、小便失禁、外固定支架、牽引情況、手術(shù)情況及防旋鞋等方面有顯著性差異(P ＜0.05)，見表 1。

2.2 Braden分級與顯著性危險因素的判別分析

以Braden分級為判別分組變量，將有顯著性差異的12個壓瘡危險因素列為判別指標，采用逐步判別方法進行分析。如表2所示，經(jīng)過8次篩選后除血清白蛋白和手術(shù)情況外其余變量均進入了方程。在此基礎(chǔ)上得到的無危險(Y1)、輕度危險(Y2)、中度危險(Y3)及高度危險(Y4)的 Fisher線性判別函數(shù)。以此為判別依據(jù)，即可根據(jù)每位患者的壓瘡危險因素指標得到分類值較大的Braden分級值。由此得到逐步判別分析對不同Braden分級的判別結(jié)果，見表3。結(jié)果顯示，通過壓瘡的危險因素對Braden分級的總判別正確率為69.65%，進一步觀察可以發(fā)現(xiàn)對無危險、輕度危險、中度危險及高度危險患者的判別正確率分別為 65.79% 、67.72% 、79.17% 及83.33%，其誤判主要集中在無危險與輕度危險間。

3 討論

壓瘡是長期臥床住院患者常見并發(fā)癥之一［7］。骨科患者由于病情原因，一般需長期臥床休息，并因身體某部分固定、制動使活動受限，很容易發(fā)生壓瘡［8］。Braden評分量表對老年患者、ICU患者及骨科圍手術(shù)期患者均能作出風險評估。調(diào)查顯示，中度以上危險患者為36例，占總數(shù)的17.91%，且無評分在9分以下的極度危險患者，說明該院的骨科患者發(fā)生壓瘡的風險較低，為此，實際工作中應重點防治壓瘡高?；颊?。

此外，通過Braden分級與相關(guān)壓瘡影響因素的單因素分析可知，不同Braden分級間在患者年齡、胖瘦、偏癱、截癱、血清白蛋白、小便失禁、外固定支架、牽引情況、手術(shù)情況及防旋鞋等方面有顯著性差異(P＜0.05)。由此說明，這些因素均易影響B(tài)raden風險評估的分級。為此，對Braden分級采用逐步判別分析的方法，結(jié)果顯示，Braden分級的總判別正確率為69.65%。進一步觀察可以發(fā)現(xiàn)，對中度和高度危險的患者分類較好，而對無危險和輕度危險的患者分類較差。這可能與患者的年齡等影響壓瘡的危險因素有關(guān)。若對無危險和輕度危險的患者予以合并，對Braden分級的總判別正確率則高達91.04%。這也說明利用患者的年齡等壓瘡危險因素直接用于對風險程度較高的骨科患者進行風險評估是適宜的。

表1 不同Braden分級與相關(guān)壓瘡影響因素分析

判別分析是用數(shù)理方法精確描述，目的在于建立一種線性組合使得用最優(yōu)化的模型來概括分類之間的差異，用于根據(jù)已知樣本的分類情況來判斷未知待判的樣本的歸屬問題。通過判別分析，我們即可在已有的Braden分級的基礎(chǔ)上通過壓瘡的相關(guān)危險因素等客觀指標直接評估骨科患者的壓瘡風險級別。此舉不僅減輕了大量護理人員的工作量，而且由于采用客觀指標予以判斷，也避免了以往人為對患者的感覺受限等方面評估的主觀性［9］，使得評價結(jié)果更為客觀、公正。

目前，判別分析已廣泛應用于臨床醫(yī)療輔助的鑒別診斷［10］，在護理工作中還未得到推廣應用。壓瘡發(fā)生情況作為負性事件的重要組成部分［11］，對其進行研究意義重大。由于本研究調(diào)查的樣本量較小，選取的影響壓瘡發(fā)生的危險因素范圍有限等，使無危險和輕度危險的患者判別的準確性較差，但本研究采用判別分析并根據(jù)壓瘡危險因素直接判別壓瘡發(fā)生的風險情況值得嘗試與推廣。

表2 不同Braden分級判別變量篩選的逐步判別分析

表3 逐步判別分析對不同Braden分級的判別結(jié)果

［1］王彥梅.降低壓瘡發(fā)生率［J］.中國衛(wèi)生質(zhì)量管理，2011，18(4):8－12.

［2］王 泠.壓瘡的管理(一)［J］.中國護理管理，2006，6(1):62－64.

［3］潘月敏.Braden評分表在預防骨科患者壓瘡中的應用及護理［J］.中國實用護理雜志，2011，27(33):38－39.

［4］謝少清，牛 娟，童鳳玲.Braden壓瘡危險因素評分表預測壓瘡的研究進展［J］.中華現(xiàn)代護理雜志，2009，15(30):3209－3211.

［5］戴 璐，許 勤，高 健.骨科患者壓瘡危險因素調(diào)查［J］.中華現(xiàn)代護理雜志，2012，18(31):3726－3729.

［6］蔣琪霞，劉 云.成人壓瘡預測和預防實踐指南［M］.南京:東南大學出版社，2009:1.

［7］朱亞君，陶春牡，田 芬，等.Braden評分低于12分壓瘡患者潮濕性愈合的臨床應用效果［J］.齊齊哈爾醫(yī)學院學報，2010，31(1):122.

［8］李 華，黃惠根，洪 濤.我院發(fā)生壓瘡情況分析［J］.護理研究，201l，25(28):2578－2579.

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［10］阮 峰，譚愛軍，張雪寶，等.手足口病重癥病例臨床特征的Fisher逐步判別分析［J］.中華流行病學雜志，2011，32(7):716－719.

［11］梁銘會，焦雅輝，趙明鋼，等.五家醫(yī)院負性事件發(fā)生率比較分析［J］.中國衛(wèi)生質(zhì)量管理，2010，17(1):1－4.