IJNS:护士直觉患者病情变化量表的开发与验证

时间:2023-06-10 11:03:42   热度:37.1℃   作者:网络

护士们在早期预警评分的应用和他们自己的临床判断之间感到紧张。护士直觉通常作为额外呼叫标准包括在预警分数里。因此,研究其预测价值非常重要。International Journal of Nursing Studies杂志发表了一项研究,开发和验证护士直觉患者病情变化量表(NIDS),以帮助护士检测普通病房患者的病情变化。

NIDS是根据最新证据开发的,之后由专家小组选择相关条目。该量表在比利时一家医院的前瞻性观察性研究中进行测试。数据收集时间为2019年12月1日-2020年3月31日。每次患者入院时以及护士感到担忧时,都会进行NIDS登记。研究结局包括紧急医生援助、复苏团队呼叫、患者死亡和计划外转入重症监护。

最后,护士直觉患者恶化量表(NIDS)由10个条目组成,包括语言,不适,面部表情,嗜睡,坐立不安,行为,皮肤颜色,凝视,疼痛,反应,这些条目采用四点反应类别进行评分。

研究总共收集了222份NIDS问卷,其中心脏科、骨科、胃肠科和肿瘤病房分别占49%、19%、16%和16%。条目评分之间的成对相关系数显示中高度相关性,均具有统计学意义。第9项(疼痛)和所有其他条目之间的相关性最低。第10项(反应)、第4项(嗜睡)、第1项(语言)和第6项(行为)之间有很强的相关性。此外,第5项(坐立不安)也与第6项(行为)密切相关。

校正条目总分相关系数介于0.573(项目9-疼痛)和0.874(项目6-行为)之间。个体离散指数(PSI)为0.814,表明较好的辨别力(将患者区分为不同程度病情恶化的能力)和量表的内部一致性。

计算量表在预测患者结局(即研究中指定的事件)方面的表现。登记后预测24h内事件的AUROC为0.957(95%CI 0.932-0.982;p<0.001),表明模型性能良好。

结果表明,NIEDS是一种有效和准确的工具,使用临床线索来估计住院患者的病情变化情况。

原文出处:

Filip Haegdorens, Carolien Wils, et al, Predicting patient deterioration by nurse intuition: The development and validation of the nurse intuition patient deterioration scale, International Journal of Nursing Studies, 2023, https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2023.104467.

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