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    全程輸血質(zhì)量管理在血液標(biāo)本2 次血型鑒定結(jié)果不一致中的應(yīng)用研究

    2021-12-08 03:00:38徐應(yīng)芳許廣芳譚建玲
    關(guān)鍵詞:責(zé)任人血型全程

    徐應(yīng)芳,黃 潔,肖 成,李 江,李 薇,許廣芳,譚建玲

    (昆明醫(yī)科大學(xué)第二附屬醫(yī)院輸血科,云南 昆明 650101)

    臨床輸血涉及多個環(huán)節(jié)和部門,任何疏漏都可能造成嚴(yán)重的醫(yī)療事故,同時臨床醫(yī)生又幾乎完全依賴輸血前檢測結(jié)果的正確性來進行判斷[1]。為保證輸血的安全,如何加強輸血前質(zhì)量管理是輸血科工作重點。2012 年以來昆明醫(yī)科大學(xué)第二附屬醫(yī)院實現(xiàn)臨床輸血信息化管理,實施輸血患者雙標(biāo)本制度,及時發(fā)現(xiàn)患者血型或標(biāo)本錯誤,有效保障了臨床用血安全。2018 年開始實施“全程輸血質(zhì)量管理”,加強臨床輸血相關(guān)知識的培訓(xùn)。但在部分基層醫(yī)院,仍未意識到實施輸血患者雙標(biāo)本制度及輸血全程信息化閉環(huán)管理的重要性,存在巨大安全隱患。本文對2015 年1 月至2020 年12 月昆明醫(yī)科大學(xué)第二附屬醫(yī)院在開展“全程輸血質(zhì)量管理”前后輸血科記錄的46 例血液標(biāo)本2 次血型鑒定結(jié)果不一致情況進行調(diào)查分析,旨在為提高輸血安全及質(zhì)量管理水平提供參考依據(jù)。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料

    1.1.1 標(biāo)本來源2015 年1 月至2020 年12 月昆明醫(yī)科大學(xué)第二附屬醫(yī)院住院與門診申請血型及擬輸血患者檢測標(biāo)本,共120 023 例,所用標(biāo)本用Na2EDTA 抗凝管抽取3 mL。標(biāo)本均經(jīng)患者知情同意并通過倫理委員會審核。

    1.1.2 試劑抗-A、抗-B、試劑紅細(xì)胞均由長春博德生物技術(shù)有限公司提供。ABO/Rh 血型檢測卡由Diagnostic Grifols.S.A 提供。

    1.1.3 主要儀器WADIANABXT 及ERYTRA 全自動血型儀。

    1.1.4 輸血管理系統(tǒng)北京東華軟件信息管理系統(tǒng)(包括醫(yī)生工作模塊、護士執(zhí)行模塊及輸血科信息管理模塊),對所比較數(shù)據(jù)使用SPSS23.0 軟件進行統(tǒng)計處理。

    1.2 方法

    1.2.1 分組昆明醫(yī)科大學(xué)第二附屬醫(yī)院開展“全程輸血質(zhì)量管理”前3 a(2015 年1 月至2017 年12 月)血液標(biāo)本2 次血型鑒定結(jié)果不一致作為對照組,開展“全程輸血質(zhì)量管理”后3 a(2018 年1 月至2020 年12 月)血液標(biāo)本2 次血型鑒定結(jié)果不一致作為觀察組。

    1.2.2 全程輸血質(zhì)量管理的構(gòu)建通過醫(yī)院信息管理系統(tǒng)(HIS)與輸血科信息管理系統(tǒng)(LIS)、護理信息管理系統(tǒng)的整合,對血液標(biāo)本采集與送檢、輸血科血液發(fā)放與接收、血液輸注核對等全程實施信息化閉環(huán)管理。

    1.2.3 患者標(biāo)本采集昆明醫(yī)科大學(xué)第二附屬醫(yī)院住院與門診申請輸血和手術(shù)備血患者按規(guī)定采集2 次血液標(biāo)本送輸血科檢測。

    1.2.4 患者初次血型鑒定核對、簽收并電腦掃描接收血液標(biāo)本,全自動血型分析儀進行ABO 血型正反定型及RhD 血型鑒定,檢測結(jié)果自動通過LIS 系統(tǒng)傳輸,同時建立患者血型檔案。

    1.2.5 2 次血型鑒定申請治療輸血或手術(shù)備血患者再次采集血液標(biāo)本,進行ABO、RhD 血型定型,檢測結(jié)果與既往血型比對,發(fā)現(xiàn)不一致,立即查找原因并登記。有少部分患者是因本次血型鑒定結(jié)果與信息系統(tǒng)中歷史血型鑒定結(jié)果不符后再次抽標(biāo)本復(fù)查。

    1.3 統(tǒng)計學(xué)處理

    用Excel 建立數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)采用百分比表述。通過SPSS21.0 軟件系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)處理,χ2檢驗,進行描述性統(tǒng)計分析和差異性分析。P<0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    對2015 年1 月 至2017 年12 月 共55 527 例行2 次血型鑒定樣本進行分析,結(jié)果不一致的有34 例,占0.061%(34/55 527)。對2018 年1 月至2020 年12 月共64 496 例行2 次血型鑒定樣本進行分析,結(jié)果不一致的有12 例,占0.019%(12/64496),2 組相比,差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05),見表1。

    表1 2 次血型鑒定結(jié)果不一致的總數(shù)比較[n(%)]Tab.1 Comparison of the total number of inconsistent blood group identification results [n(%)]

    在2015 年至2017 年期間,導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致的失誤操作類型主要是患者身份識別錯誤,共25 例(73.5%),其中有14 例(41.2%)是由于護理人員集中采集多位患者血液標(biāo)本,導(dǎo)致患者身份識別錯誤所致。而在2018 年至2020年期間,其失誤操作類型9 例(75.0%)主要由原來的患者身份識別錯誤轉(zhuǎn)變?yōu)榛颊呓栌盟酸t(yī)??ㄐ畔?,見表2。

    表2 導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致的失誤操作類型分布[n(%)]Tab.2 Distribution of misoperation types that led to the inconsistent results of the 2 blood group identifications [n(%)]

    在2015 年到2017 年期間導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致的責(zé)任人以護士為主,20 例(58.8%)。而在2018 年至2020 年期間,導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致的責(zé)任人以患者為主,9 例(75.0%),責(zé)任人為護士僅3 例(25.0%),見表3。

    表3 導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致的責(zé)任人分布[n(%)]Tab.3 Distribution of persons responsible for the inconsistent results of the 2 blood group identifications [n(%)]

    在2015 年到2017 年期間導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致的發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)主要在交叉配血復(fù)查血型時,25 例(73.5%)。在2018 年至2020 年期間導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致的發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)主要在于原始結(jié)果記錄不符10 例(83.3%),其中9 例是患者套用他人信息住院,導(dǎo)致結(jié)果不一致所致,占90.0%(9/10),見表4。

    表4 2 次血型鑒定結(jié)果不一致的發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)分布[n(%)]Tab.4 Distribution of discovery links with the inconsistent results of 2 blood group identifications [n(%)]

    3 討論

    在所有的臨床治療過程中都可能出現(xiàn)錯誤,其中輸血是最常見的高危操作之一。由于輸血錯誤可能導(dǎo)致嚴(yán)重并發(fā)癥,被列為嚴(yán)重的醫(yī)療事故。如何有效地降低和避免錯誤的發(fā)生,是本次調(diào)查的重點。

    在本次調(diào)查分析中共有46 例2 次血型鑒定結(jié)果不一致情況,占2 次血型鑒定總例數(shù)的0.038%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于2009 年Lippi’s 研究[2]報道的一般實驗室樣本的識別錯誤率約為1%。原因可能是隨著信息化建設(shè)與全自動儀器的使用,大大降低了人為差錯發(fā)生的可能。另外,血型鑒定患者并非均需交叉配血,部分患者未進行血型復(fù)檢有關(guān),同時也存在未記錄的現(xiàn)象。因此,實際錯誤率應(yīng)遠(yuǎn)大于該統(tǒng)計結(jié)果。由此可見此類錯誤的發(fā)生,增加了輸血潛在風(fēng)險,后果嚴(yán)重,不容小覷。

    在2015 年至2017 年期間,導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致的失誤操作類型主要是患者身份識別錯誤,是由于護理人員集中采集多位患者血液標(biāo)本,導(dǎo)致患者身份識別錯誤所致。需強調(diào)的是,在14 例護理人員集中采集多位患者血液標(biāo)本發(fā)生錯誤的調(diào)查中發(fā)現(xiàn),有8 例是在集中采集時2 個患者身份相互識別錯誤同時采錯,說明一旦發(fā)生標(biāo)本錯誤,很可能涉及不止一位患者,有可能引發(fā)輸血安全事件,存在巨大安全隱患?;颊呱矸莸恼_識別,直接關(guān)系到標(biāo)本采集是否正確,在采集過程中至少標(biāo)識兩項或以上身份信息來識別患者以杜絕此類事件發(fā)生。2 例(5.9%)失誤操作是由于采血后未及時在床旁粘貼條碼,導(dǎo)致條碼粘貼錯誤所致。說明直接床旁標(biāo)識標(biāo)本可減低WBIT 的發(fā)生率。表2 中的前3 項錯誤均為人為誤差,合計32 例(94%),是由于未嚴(yán)格按照相關(guān)制度和操作規(guī)程執(zhí)行導(dǎo)致,這與Ibojie[3]指出的,輸血錯誤95%是由于與標(biāo)準(zhǔn)指南的依從性差導(dǎo)致相一致。表2 中提到的未知錯誤1 例,經(jīng)臨床醫(yī)護人員調(diào)查,由于2 次血型鑒定時間間隔較長,護士采集標(biāo)本登記存在代簽行為,現(xiàn)已無法追溯到該標(biāo)本錯誤原因。而在2018 年至2020 年期間,導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致的失誤操作類型9例(75.0%)主要由原來的患者身份識別錯誤轉(zhuǎn)變?yōu)榛颊呓栌盟酸t(yī)??ㄐ畔?,說明采用信息痕跡比對管理,可有效發(fā)現(xiàn)患者借用他人信息住院治療的現(xiàn)象,進一步提醒在辦理患者入院相關(guān)手續(xù)時,必須嚴(yán)格核查患者的相關(guān)信息,減少此類事件的再次發(fā)生。從法律角度看,醫(yī)??ㄍ饨鑼儆隍_保違法行為,現(xiàn)實中,不乏將社??ń杞o他人住院報銷的行為。通過實施“全程質(zhì)量管理”及時發(fā)現(xiàn)問題,發(fā)生同類事件積極勸導(dǎo)、警示患者,避免違法行為的發(fā)生。同時說明實施“全程輸血質(zhì)量管理”后患者身份識別錯誤、條碼粘貼錯誤等醫(yī)護人為原因錯誤的大大降低。

    在2015 年至2017 年期間導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致的責(zé)任人以護士為主,這與采血者以護士為主有關(guān)。其還可能跟醫(yī)院患者人數(shù)增加,工作量大,責(zé)任人相關(guān)制度和操作規(guī)程的依從性較差,臨床培訓(xùn)不到位等有關(guān),另外護理部對相關(guān)人員監(jiān)管不嚴(yán),且未對發(fā)生差錯引起足夠重視也導(dǎo)致了類似事件的重復(fù)發(fā)生。本次調(diào)查分析中責(zé)任人為醫(yī)學(xué)實習(xí)生有7 例(20.6%),也占較大比例,主要因為采血者剛剛接觸臨床,對患者標(biāo)本采集程序不熟悉,發(fā)生差錯的幾率增加,導(dǎo)致WBIT 事件高發(fā)[4]。另外輸血科檢驗技師為責(zé)任人的錯誤有5 例(14.7%),均是由于機器及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)故障,人為填寫檢測結(jié)果導(dǎo)致。可見輸血科信息化和自動化管理,可極大減少輸血過程中出現(xiàn)的人為差錯,提高了輸血安全性。其中還有2 例(5.9%)責(zé)任人為衛(wèi)生工勤人員,均是由于當(dāng)班護士工作繁忙,請其代為處理,導(dǎo)致標(biāo)本錯誤。這與衛(wèi)生工勤人員雖經(jīng)過培訓(xùn),但臨床經(jīng)驗不足,責(zé)任安全意識缺乏有關(guān),同時也與臨床護士配比不足有關(guān)。而在2018 年至2020 年期間,導(dǎo)致2次血型鑒定結(jié)果不一致的責(zé)任人以患者為主,說明實施“全程輸血質(zhì)量管理”后護士通過學(xué)習(xí)不斷提高安全意識,優(yōu)化流程,可有效降低錯誤發(fā)生的幾率。

    在2015 年至2017 年期間導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致的發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)主要在交叉配血復(fù)查血型時。正常情況下,患者血型檢測結(jié)果與交叉配血復(fù)查血型結(jié)果是一致的,但當(dāng)出現(xiàn)操作失誤時,有可能出現(xiàn)2 次血型結(jié)果不一致現(xiàn)象。出現(xiàn)該情況必須立即查找原因,確定患者血型和交叉配血標(biāo)本準(zhǔn)確無誤后方可進行后續(xù)檢測。本次調(diào)查分析中與原始記錄不符6 例(17.6%)、與父母血型遺傳規(guī)律不符3 例(8.8%),均是因輸血管理系統(tǒng)中記錄了患者原始血型結(jié)果,再次檢測結(jié)果與原始結(jié)果比對不一致發(fā)現(xiàn)。在2018 年至2020 年期間導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致的發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)主要在于原始結(jié)果記錄不符10 例(83.3%),其中9 例是患者套用他人醫(yī)??ㄐ畔⒆≡?,導(dǎo)致結(jié)果不一致所致,占90.0%(9/10),進一步說明,現(xiàn)代信息化技術(shù)管理不但可有效降低輸血風(fēng)險,同時還能有效預(yù)防和發(fā)現(xiàn)套用他人醫(yī)??ㄐ畔⑷朐旱那闆r發(fā)生。

    在本次調(diào)查中,有1 例血型2 次入院與歷史入院檢測結(jié)果不一致,在啟動調(diào)查追蹤程序后發(fā)現(xiàn)其在第一次入院血型鑒定后已輸注過血漿,再次入院后血型鑒定結(jié)果與第一次不符,經(jīng)調(diào)查,確定為第一次血型和配血標(biāo)本均由同一護士同時采集,且患者識別錯誤造成,所幸為相容性輸注,未造成嚴(yán)重后果,但教訓(xùn)十分深刻。所以同一患者血型和交叉配血標(biāo)本實施2 份血液標(biāo)本檢測結(jié)果比對的安全措施[5]是非常必要的。

    綜上所述,導(dǎo)致2 次血型鑒定結(jié)果不一致以人為因素為主,在實施“全程輸血質(zhì)量管理”初期,患者身份識別錯誤是主要原因,主要責(zé)任人為護士。而在全面實施“全程輸血質(zhì)量管理”后患者借用他人醫(yī)??ㄐ畔⑹侵饕?,主要責(zé)任人為患者,說明“全程輸血質(zhì)量管理”可有效防止醫(yī)護人員發(fā)生錯誤的幾率,有效降低輸血風(fēng)險,同時還能有效預(yù)防和發(fā)現(xiàn)套用他人醫(yī)??ㄐ畔⑷朐旱那闆r發(fā)生。本次調(diào)查分析還說明輸血的每一個環(huán)節(jié)都存在著潛在的風(fēng)險,如患者識別錯誤、血型鑒定錯誤、交叉配血錯誤等。輸血治療不僅需關(guān)注血液輸注的實際情況,還需關(guān)注標(biāo)簽,采樣,患者識別以及可能引起輸血過程中錯誤的其他相關(guān)因素,包括缺乏標(biāo)準(zhǔn)程序、工作量大、輸血護理人員短缺以及輸液過程中可能出現(xiàn)的誤解等[6]。

    針對該現(xiàn)象,加強“全程輸血質(zhì)量管理”措施包括:(1)工作中通過PDCA 循環(huán),不斷健全和完善各種規(guī)章制度,操作規(guī)程和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),并組織實施;(2)醫(yī)生、護士和工作人員定期組織關(guān)于輸血實踐中相關(guān)危害、預(yù)防、安全和遵守技術(shù)準(zhǔn)則的培訓(xùn);(3)嚴(yán)格執(zhí)行血型、配血標(biāo)本1 次只能采集1 名患者且雙人核對雙人簽名,采集完畢在患者床旁核對無誤再送檢,確保標(biāo)本和患者的一致性,防止患者識別和標(biāo)本標(biāo)識錯誤發(fā)生[7]。同一患者血型和交叉配血標(biāo)本實施2 份血液標(biāo)本檢測結(jié)果比對的安全措施;(4)輸血科工作人員應(yīng)經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn),獨立上崗前必須通過能力評估且考核合格[8]。嚴(yán)把標(biāo)本接收環(huán)節(jié),對有疑問或不合格標(biāo)本一律拒收,同時查找原因,可有效監(jiān)控標(biāo)本的采集過程[4];(5)加強實習(xí)生的管理和培訓(xùn),讓其充分掌握理論知識的同時,培養(yǎng)其動手能力,帶教老師在適當(dāng)放手的同時嚴(yán)把質(zhì)量關(guān);(6)加強全面質(zhì)量管理。護理部和醫(yī)務(wù)部針對每次差錯進行總結(jié)分析,提出護理預(yù)警及整改措施,并通報至全院,提高全體醫(yī)護人員的安全責(zé)任意識,并充分發(fā)揮臨床輸血管理委員會的職能,實行責(zé)任追究制度,定期召開輸血管理委員會,在每季度的輸血管理委員會上將差錯情況予以通報,責(zé)令相關(guān)責(zé)任科室拿出整改措施;(7)加強醫(yī)院智慧型信息系統(tǒng)的建設(shè),通過HIS 與輸血科信息管理系統(tǒng)的整合,實現(xiàn)輸血科-醫(yī)生-護士的無縫連接[9]。在輸血安全質(zhì)量管理中科學(xué)應(yīng)用失效模式與效應(yīng)分析(failure mode and effects analysis,F(xiàn)MEA)法可及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險因素,進而梳理并完善整個流程,促使工作質(zhì)量有效提升[10?12]。通過以上措施,嚴(yán)把輸血前質(zhì)量,有效減低輸血風(fēng)險,提高輸血的安全性和可靠性,同時也提示醫(yī)務(wù)工作人員實施輸血患者雙標(biāo)本制度(二次血型復(fù)核[13?15])及輸血全程信息化閉環(huán)管理的重要性。

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