品管圈在降低护理实习生不良事件发生率中的应用

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1、品管圈在降低护理实习生不良事件发生率中的应用薛淑枝刘红梅张玉莲张青青孙宁陕西省人民医院摘要:目的:探讨品管圈在降低护理实习生不良事件发生率屮的应用效果。方法:成立品管圈,按照品管圈活动步骤,斉检和解析在我院实习的562名护生护理不良事件发生情况,设定目标,针对真因,拟定对策并实施,最后进行效果评价。结果:护理实习生1个月内不良事件发生率由实施改善前的28.12%降低至改善后的8.31%;0标达成率为116.46%,进步率70.45%;改善前后3项改进点发生率比较差异有统计学意义(P<0.05,P〈0.01)。结论:实施品管圈

2、可培养护理实习生的评判性思维,加强护理实习生对患者的评估与沟通能力,提高带教老师和实习生的风险意识水平,保证患者安全及护理实习生的职业安全。关键词:品管圈;实习生;护理不良事件;收稿日期:2017-09-22基金:陕西省科学技术研宄发展计划项目(编号:34)Received:2017-09-22护理不良事件是指伤害事件是由于医疗护理行为造成的,引起相关不良后果的事件,分为可预防性不良事件和不可预防性不良事件,主要包括患者在住院期间发生的用药错误、跌倒、走失、误吸或窒息等,导致出现严重并发症、严重功能障碍、住院时间延长等护理医

3、疗事件£1^1。护理不良事件报告根本目的是通过收集各类事件进行根本原因分析,共享相关信息,以促进管理信息完善,防止发生类似事件。由于实习生对护理不良事件认知不足,对不良事件报告目的不明确,再加上害怕受到惩罚或对今后找工作带来负面影响,从而选择不上报。宋继红等对护理专业实习生差错取向的调查研究屮发现,师生差错掩盖取向明显。我院2016年上报护理部护理不良事件共179件,其中12名主要责任人为实习生,占6.7%。2016年11月~2017年5月,为加强对实习生的安全教育,提高安全防范意识和应对能力,我们运用品管圈降低护理实习生不

4、良事件发生率,取得满意效果。现报告如下。1资料与方法1.1一般资料本院属于三级甲等综合性医院,日均住院人数3000余人,每年接收护理实:>」生近600名。本组圈员共11名,其屮圈长1名、辅导员1名及圈员9名,均为女性,年龄29~36岁;工龄3~13年;学历:大专1名,本科9名,硕士1名;职称:护师4名,主管护师7名。1.2方法1.2.1组建品管圈,确定主题,制定活动计划圈成员是教学小组屮来自不同科室的优秀带教组长,圈名新竹圈来源于郑板桥《新竹》一诗,寓意传承、新生、希望。活动开展过程中引进圈外参与机制,根据上级政策、重要性、

5、迫切性、圈能力等,小组成员分别用广5分整数打分,得分最高的“降低护理实习生不良事件发生率”被选为主题,上报护理部批准,绘制活动计划甘特图,规定各阶段的实施时间。1.2.2现状把握我院将护理不良事件分为十类四个等级:不良治疗;意外事件;医患沟通事件;饮食、皮肤护理不良事件;不良辅助诊查、患者转运事件;管道护理不良事件;职业暴露;公共设施事件;医疗设备器械事件;供应室不良事件。按照患者损伤结局乂将护理不良事件分为四个等级:一级事件:警告事件(非预期的死亡,或是非疾病自然进展过程屮造成永久性功能丧失);二级事件:不良事件(在疾病医

6、疗过程中因诊疗活动非疾病本身造成的患者与机体功能丧失);三级事件:未造成后果事件(发生错误事实,但未给患者机体与功能造成任何伤害):四级事件:隐匿事件(由于及时发现错误,未形成错误事实)。组员查阅相关文献,根据护理不良事件设计护理实习生不良事件发生情况查检表。在全院实习生会议中,发放查检表,并培训填写方法,实习生根据每天工作的实际情况进行填写,调查结束由实习小组长统一收回,交至护理部。对调査表数据进行统计分析,实习生护理不良事件发生率(%)=(发生护理不良事件的实习生人数+实习生总人数)X100%-(149+530)X100

7、%=28.12%。柏拉图分布结果显示:“病情观察时提供的数据不准确”“操作不熟练或失误”“不良治疗”3项占所有不良事件80.22%。根据“80/20”法则,将此3项列为本次活动重点。见图1。根据权重法:工作年资(40%)、学历改善能力(30%)和主题改善能力(30%),计算圈能力为71.5%,目标值目标值=现状值-改善重点=现状值-(现状值X改善重点X圈能力)=28.12%-(28.12%X80.22%X75.8%)=28.12%-17.01%=11.11%,改善幅度=(现状值-目标值)/现状值=(28.12%-11.11%

8、)/28.12%=60.49%。1.2.4解析召开咲学院校老师、临床带教老师及实习生座谈会,收集对实习生不良事件发生原因的分析并进行汇总。组织全体圈员进行原因分析,绘制鱼骨图。全体圈员采用头脑风暴法,从“人”“机”“料”“法”“环”五方®,对“操作不熟练或失误”“病情观察时提供数据不准确”

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