核心护理质量的大数据分析与改善轨迹

发布时间：2023-05-23 19:39

　　目的:对护士给药、药物过敏试验、输血、标本采集送检、观察监测等代表核心护理工作的质量内容进行周期性客观测量与持续改进,寻找改善结果的规律。方法 :对2015年至2018年间护士执行医嘱过程在临床信息系统留痕后提取到的201 254条对应数据进行研究,以准确性、及时性、有效性指标,分类测量护理质量,3个月为一个质量周期,首个周期的质量为基线值,之后各周期质量与之比较,同时与前一周期质量比较。结果 :与基线质量比较,一般第一次存在统计学差异(P<0.05)最迟出现在第二个质量周期,此后凡优于第一次与基线质量比较具有统计学差异的指标的质量,较基线质量均具有统计学意义,无时间局限;与前一周期质量比较,存在统计学差异(P<0.05)出现的质量周期与维持时间不等。结论 :大数据的非现场质量测量实现了客观、公平、实时的质量测量,形成精准质量控制,揭示了一定条件下质量改进变化轨迹与规律。

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 方法
    1.1 数据来源
    1.2 数据收集过程及质量控制
    1.3 统计学分析
2 结果
    2.1 与基线质量比较
    2.2 与前一周期质量比较
3 讨论
    3.1 大数据测量分析发现护理质量改进轨迹与规律
    3.2 比较客观测量得到的质量结果可以促进质量改善
    3.3 应用信息数据变革护理质量的测量方法
    3.4 大数据应用是测量思维与有效测量的实践
    3.5 本组指标对护理核心工作质量的测量具有高敏感性
    3.6 护理质量的客观测量推动质量评价迈向自动化
    3.7 护理核心工作质量的客观测量需要指标挖掘
4 小结



本文编号：3822236