基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的重癥監(jiān)護室患者氣管插管非計劃拔管事件特征性因素分析

韓詠琪，胡清文，陳好，李雪艷，徐小群

1.溫州醫(yī)科大學 護理學院，浙江 溫州 325035；2.溫州醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院 護理部，浙江 溫州 325015；3.溫州醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院 肝膽外科，浙江 溫州 325015

氣管插管非計劃拔管（unplanned endotracheal extubations, UEE）是指未經(jīng)醫(yī)護人員同意患者自行將氣管導管拔出（又稱自行拔管）或者其他原因包括醫(yī)護人員操作不當造成的氣管導管意外脫落（又稱意外拔管）[1]。國外研究報告UEE的發(fā)生率為3.0%～16.0%[2]，我國的UEE發(fā)生率較國外略高，為4.5%～22.1%[3]。氣管插管患者若發(fā)生UEE可能導致患者呼吸困難、氣道損傷、再插管困難甚至死亡[4]，而拔管后重新插管亦可威脅患者生存，增加呼吸機相關(guān)性肺炎發(fā)生的風險[5]。美國醫(yī)療機構(gòu)評審聯(lián)合委員會和中國醫(yī)院協(xié)會均將提升管路安全列入《2019年患者安全目標》[6]。關(guān)聯(lián)規(guī)則（association rules）是一種描述性的數(shù)據(jù)挖掘[7]，近年來有研究者開始將其應用于護理領域[8-10]，但尚未見其應用于UEE中。本研究采用Apriori算法對溫州醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院的UEE事件進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，共獲得16條強關(guān)聯(lián)規(guī)則，現(xiàn)報告如下。

1 對象和方法

1.1 研究對象 本研究為回顧性研究，從溫州醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院的醫(yī)院安全（不良）事件管理平臺中導出2018年1月1日至2021年8月31日重癥監(jiān)護室患者的氣管插管安全事件119例。納入標準：①重癥監(jiān)護室氣管插管患者；②氣管插管意外脫落、患者未經(jīng)醫(yī)護人員同意自行拔除的氣管插管、醫(yī)護人員操作不當所導致的氣管插管拔管。排除標準：患者明確診斷有精神疾病。病例剔除標準：①無病案號；②護理記錄未體現(xiàn)拔管；③空白條目過多；④邏輯錯誤。剔除4例無病案號和6例護理記錄中未體現(xiàn)拔管的案例，最終納入109例案例。

1.2 數(shù)據(jù)收集 參照浙江省護理質(zhì)量控制中心護理不良事件上報內(nèi)容設計氣管插管安全事件數(shù)據(jù)收集表，包括：①患者一般資料：病案號、性別、年齡、職業(yè)、文化程度、宗教信仰、吸煙史、飲酒史、手術(shù)史、費用形式、入院時間、病區(qū)名稱等；②疾病資料：臨床診斷、疼痛評分、生活自理能力（activity of daily living, ADL）評分、格拉斯哥昏迷評分（Glasgow coma scale, GCS）、氣管插管安全事件發(fā)生時患者的情況（意識狀態(tài)、活動狀態(tài)、約束狀態(tài)、鎮(zhèn)靜劑使用、Richmond躁動-鎮(zhèn)靜量表評分）等；③導管相關(guān)：拔管前管道持續(xù)留置天數(shù)、是否重新置管等；④科室管理相關(guān)：事發(fā)時病區(qū)在崗人數(shù)、病區(qū)在院患者數(shù)、班次、事件責任護士工作年限、是否有護理實習生參與等。

1.3 數(shù)據(jù)預處理 通過我院電子護理平臺補全缺失信息（性別、年齡、職業(yè)、手術(shù)史、ADL評分、插管深度等），剔除無用信息（姓名、病案號、報告編號、發(fā)現(xiàn)人工號、發(fā)現(xiàn)人姓名等），統(tǒng)一病區(qū)名稱。對數(shù)值變量中的連續(xù)型變量進行離散化處理再進行賦值，把年齡、ADL評分、GCS、Braden評分、體溫、心率、置管天數(shù)、護患比等變量根據(jù)不同分級進行離散化處理并賦值。其余分類變量如性別、職業(yè)、宗教信仰、文化程度、費用形式、吸煙史、手術(shù)史等根據(jù)分類進行賦值。變量名稱及賦值方法見表1。

表1 資料中各變量名稱及賦值方法

1.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則參數(shù)設定 查找數(shù)據(jù)中的頻繁項集并生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如X→Y的表達式，其中前項為X，后項為Y[11]，其中支持度（support）、置信度（confidence）和提升度（lift）是關(guān)聯(lián)規(guī)則中重要的相關(guān)概念。支持度為項集出現(xiàn)的次數(shù)，體現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要性；置信度為關(guān)聯(lián)規(guī)則的強度，體現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的可信度；提升度反映關(guān)聯(lián)規(guī)則中X與Y的相關(guān)性[12]。若關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和置信度都高于閾值，則認為是強關(guān)聯(lián)規(guī)則，提升度＞1的認為是有效的強關(guān)聯(lián)規(guī)則，反之則是無效的強關(guān)聯(lián)規(guī)則[11]。本研究關(guān)聯(lián)規(guī)則參數(shù)設定為：最小支持度= 20%，最小置信度=60%，提升度大于1。

1.5 數(shù)據(jù)挖掘過程 Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的常用算法。首先從原始數(shù)據(jù)集合中找出所有頻繁項集，頻繁項集的標準為本研究設定的最小支持度，表示為“Ln”，項集出現(xiàn)的次數(shù)表示為“Cn”，n表示項集中納入的變量數(shù)。逐步從“Ln”中產(chǎn)生“L（n+1）”，直到無法再找到更長的頻繁項集。再從所有頻繁項集中篩選出有強關(guān)聯(lián)關(guān)系的前后項，得出強關(guān)聯(lián)規(guī)則，強關(guān)聯(lián)規(guī)則的標桿為本研究設定的最小可信度。

1.6 統(tǒng)計學處理方法 將導出的事件數(shù)據(jù)錄入Excel軟件，建立UEE事件數(shù)據(jù)庫。利用SPSS26.0軟件進行數(shù)據(jù)分析，計量資料采用±s描述，計數(shù)資料采用頻數(shù)、百分比描述。利用R語言軟件基于Apriori算法進行數(shù)據(jù)挖掘，建立關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘模型，并對關(guān)聯(lián)規(guī)則的前后項進行χ2檢驗。保留有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

2 結(jié)果

2.1 基本資料描述 109件UEE安全事件中，男76例，女33例。UEE發(fā)生時間以夜班為主，占比41.28%。發(fā)生時患者狀態(tài)以非操作時為主，占比為84.41%。發(fā)生UEE事件中，無鎮(zhèn)靜、不清醒、有約束患者分別占比53.21%、59.63%、87.16%。從所患疾病看，以神經(jīng)系統(tǒng)疾病和呼吸系統(tǒng)疾病患者發(fā)生UEE最多，事件責任人年資以5～10年為主，占比30.27%，具體見表2。

表2 患者UEE事件基本情況描述

2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析 通過Apriori算法篩選出滿足支持度≥20%，置信度≥60%，提升度＞1的關(guān)聯(lián)規(guī)則進行χ2檢驗后篩選出309條規(guī)則，先由2名研究者結(jié)合臨床經(jīng)驗進行篩選，最后參考3名副高及以上職稱的護理專家意見，最終找出16條關(guān)聯(lián)規(guī)則（見表3）。

表3 UEE關(guān)聯(lián)規(guī)則列表

3 討論

3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則應用于UEE數(shù)據(jù)挖掘的可行性 關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠?qū)ふ液屯诰驍?shù)據(jù)庫中各項目集之間的關(guān)聯(lián)性以及內(nèi)在關(guān)系，是目前應用較多的一種數(shù)據(jù)挖掘的方法[13]，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠評估患者的危險因素，找出影響該臨床問題的關(guān)聯(lián)因素，從而指導臨床護理人員采取有效措施進行前瞻性預防和護 理[14]。UEE的發(fā)生是多種因素共同導致的，使用傳統(tǒng)統(tǒng)計方法或者憑借經(jīng)驗無法獲取更多有效的信息，因此將關(guān)聯(lián)規(guī)則應用于UEE是必要且有效的。本研究小組由信息科、重癥監(jiān)護室、護理部等部門組成，收集109例事件的資料，應用Apriori算法進行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，通過調(diào)整支持度對規(guī)則進行約束，并根據(jù)重癥監(jiān)護室情景的合理性和實用性，討論篩選出16條關(guān)聯(lián)規(guī)則，包括了患者因素、治療因素、導管因素、管理因素和環(huán)境因素，充分利用了護理數(shù)據(jù)，探索出了新的UEE發(fā)生規(guī)律，為護理人員預防該類事件的發(fā)生提供了新視角[15]。

3.2 早期識別、正確評估UEE高風險患者 本研究顯示，發(fā)生氣管拔管時患者處于非操作狀態(tài)占84.41%，處于被動翻身、護理操作等狀態(tài)占15.59%，提示UEE可能與患者自身因素有關(guān)。規(guī)則1～3發(fā)現(xiàn)，約束不到位、氣管插管留置1～2 d、拔管前血壓升高、無鎮(zhèn)靜與發(fā)生氣管拔管時患者處于非操作狀態(tài)有關(guān)聯(lián)，規(guī)則4～6提示，夜班、護患比低、年齡大于60歲、有吸煙史、神志清醒與男性有關(guān)聯(lián)，規(guī)則7～9提示，文化程度低、有過手術(shù)史、發(fā)生氣管拔管時患者處于非操作狀態(tài)、無鎮(zhèn)靜與高齡有關(guān)聯(lián)。有研究[16-18]認為，性別、年齡、疾病類別、肌力、意識狀態(tài)、疼痛等患者自身因素是UEE的危險因素。老年患者由于身體器官會出現(xiàn)程度不一的退行性改變，對氣管插管的耐受性較差，尤其是男性吸煙患者，插管使氣道更容易受到刺激，而吸煙者本身的自我調(diào)節(jié)能力較差，行為具有沖動性[11]，且患者文化程度偏低，加上術(shù)后易出現(xiàn)疼痛等不適，對管道防護的依從性下降。規(guī)則12～14提示，拔管前心動過速、約束不到位、有鎮(zhèn)靜、神經(jīng)系統(tǒng)疾病與神志不清醒呈強關(guān)聯(lián)，規(guī)則16中提示，體溫升高與UEE相關(guān)聯(lián)。這可能與機體出現(xiàn)體溫升高、血壓升高、心率加快時，患者易出現(xiàn)生理性躁動有關(guān)，國內(nèi)ICU治療指南[19]中提出躁動的患者容易與呼吸機發(fā)生對抗。規(guī)則15提示發(fā)生氣管拔管時患者處于非操作狀態(tài)、神志清醒、躁動與氣管插管持續(xù)留置1～2 d有強關(guān)聯(lián)，這可能與患者在早期置管時期還無法適應，舒適度下降有關(guān)。上述因素疊加大大增加拔管風險，提醒醫(yī)護人員應重視監(jiān)護儀警報異常，早期識別、正確評估UEE高風險患者。但國內(nèi)外尚缺乏針對性和可操作性均強的UEE風險評估工具，目前評估工具包括UEE風險評估表[4，20]、風險預測模型[21]等，但評估內(nèi)容普遍較多，增加臨床護士的工作量，因此建議醫(yī)院建立一個UEE預警系統(tǒng)，提高預警速度和準確性[16]。

3.3 加強醫(yī)護溝通，保證呼吸機支持患者的有效鎮(zhèn)靜與約束 規(guī)則1、3、8、10～14、16顯示，拔管前約束不到位、鎮(zhèn)靜不正確是UEE的風險因素。良好的約束可以限制患者的活動，減少患者拔管的機會，而約束不當會導致患者舒適度下降，增加患者危險性的動作。還有研究者認為，施行縮減約束方案可以降低UEE的發(fā)生率，這與縮減約束有利于減少皮膚損傷，緩解患者生理、心理不適有關(guān)[22]。鎮(zhèn)靜是重癥監(jiān)護室一項重要的治療手段，合理的鎮(zhèn)靜可以減輕患者的焦慮、躁動和應激反應，而不恰當?shù)厥褂面?zhèn)靜劑則可能引起患者躁動或譫妄，致人機不協(xié)調(diào)[23]。證據(jù)認為，鎮(zhèn)靜策略的選擇、鎮(zhèn)靜不充分、鎮(zhèn)靜藥物的使用對UEE的發(fā)生都會有影響[24]，與本研究結(jié)果一致。目前臨床上缺乏約束適用性評估工具和標準，醫(yī)護人員對鎮(zhèn)靜鎮(zhèn)痛實施方法、鎮(zhèn)靜深度、日常評估、鎮(zhèn)靜喚醒等?？浦R掌握不全，約束執(zhí)行落實情況的評估和檢查力度不夠，需要加強醫(yī)護合作，制定科室約束與鎮(zhèn)靜的評估標準，采用多途徑對科室醫(yī)護人員進行鎮(zhèn)靜、約束有效性知識培訓。

3.4 規(guī)范氣道管理，建立規(guī)范化的撤機流程 在本次納入研究的109例UEE事件中，未重新插管的65例，占比59.63%，說明存在一部分患者符合撤機的條件，但是未及時撤機。由于本研究不是針對撤機展開分析，未納入撤機的相關(guān)因素，因此無法篩選出符合臨床的重新插管的關(guān)聯(lián)規(guī)則。目前臨床上醫(yī)護人員對拔管時機掌握不充分，臨床醫(yī)師對于患者是否能夠撤機多按照經(jīng)驗來決策[25]，未能正確按照呼吸機管理的相關(guān)規(guī)范執(zhí)行，醫(yī)院未開展呼吸功能評定信息系統(tǒng)的建設，無法對需要計劃拔管的患者進行信息預警提醒。AWANG等[26]制定機械通氣脫機過程的護理實踐指南，使護士能夠參與到呼吸機脫機的決策中，劉秀梅等[27]總結(jié)ICU成人機械通氣患者氣管插管拔管管理的最佳證據(jù)。因此建議ICU建立呼吸治療師團隊，參考氣道管理的指南、專家共識等，通過呼吸功能評定信息系統(tǒng)的建設，正確把握患者拔管的指征，建立規(guī)范化的撤機流程，進行氣道的安全管理，確?；颊甙踩?。

3.5 合理安排人力資源，重點關(guān)注UEE知識的掌握 規(guī)則10、11提示，夜班、拔管前約束不到位、未鎮(zhèn)靜與事件發(fā)生時病區(qū)護患比＜1/3呈強關(guān)聯(lián)。ICU護士夜班工作量繁重，相比白班人力資源配備不 足[28]，且ICU病房各類儀器運作聲及報警聲不可避免[29]，夜班期間護理人員更加容易產(chǎn)生報警疲勞，夜間護理安全事件占比75.68%，需要特別重視夜間患者的氣道管理。衛(wèi)生部《2012年推廣優(yōu)質(zhì)護理服務工作方案》提出，重癥監(jiān)護病房護患比要求為（2.5～3）:1[30]，目前我國對夜班的護患比沒有相應規(guī)定[31]。當護患比低于1/3時，夜班護士的工作負荷增加，對病情突變的患者容易識別不到，導致發(fā)生UEE。患者護理結(jié)局的好壞，與護理人力的配備有直接關(guān)系，建議改善ICU護士輪班方式、限定夜班數(shù)量及科學量化工作負荷[32]，加大對ICU護理人員配備的力度，注意新老護士搭配，夜班加強巡視，盡量減少護士跨房間管理患者的風險，確保患者安全。

不同工作年資的護士在關(guān)聯(lián)規(guī)則中未有所體現(xiàn)，但5～10年工作年資的護士上班時患者發(fā)生UEE事件占比最高，占總數(shù)30.27%，這可能與該年資段的護士在科室的人數(shù)占比最高有關(guān)，目前該年資護士作為科室骨干，負責照護的患者病情相對較重，護理風險增加，因此對該年段的護士要求更高。因此ICU所有護士要強化UEE培訓，包括管道固定、非計劃拔管風險評估、有效鎮(zhèn)靜、有效約束等，并組織開展UEE應急預案演練，提高安全意識。

4 小結(jié)

本研究使用關(guān)聯(lián)規(guī)則，對109例UEE事件進行數(shù)據(jù)挖掘和討論分析，從患者、管理、治療、導管和環(huán)境這五個角度進行探索，結(jié)果提示臨床醫(yī)護人員在氣管插管管理過程中，應重點關(guān)注男性、神經(jīng)系統(tǒng)疾病、文化程度低、有吸煙史、有手術(shù)史、年齡≥60歲、未鎮(zhèn)靜、神志清醒、躁動、譫妄低風險患者的UEE風險，加強夜間有效巡視，對氣管插管患者進行有效鎮(zhèn)靜與必要約束，增進醫(yī)護溝通，建立規(guī)范化的撤機流程，加強相關(guān)培訓，降低UEE的發(fā)生率。

本研究的局限在于數(shù)據(jù)僅來自于一家綜合性醫(yī)院，未來可以擴大樣本量，進行多中心研究，并納入更全面的UEE相關(guān)因素，如氣管插管固定方式和固定材料、氣囊壓力的管理等。