医院资源护士在医院的配置及调配

医院资源护士在医院的配置及调配

相对匮乏的护理人才是全世界护理行业的共同问题。这不仅阻碍了护理产业的发展和护理质量的提高，而且给护理安全带来了潜在的风险。为有效缓解护理人力资源不足对护理工作带来的影响,有许多护理专家和学者作出过努力的探索,也构建了一些新的理论和工作方法,对指导临床护理人力的调配与管理起到了积极的作用。2008年我院成立了由22名护士组成的骨干队,将其作为资源护士进行临时调配,在一定程度上实现了根据临床工作需求补充护理人力资源的作用。但是,在有限的护理人力储备下,仍然会出现资源护士“供不应求”的状况。如何将有限的护理资源分配到最有需要的单元,成为护理管理者不断思考与探索的工作内容。2013年,我院尝试将决策树分类分析法应用到资源护士的人力调配中,较好地结合了全院各病区实际的护士人力配置和工作量状况进行资源护士调配,使人员调配更符合护理工作需求。报告如下。1数据和方法1.1性别、年龄及护理管理者我院是一所省属三级甲等综合医院,护理单元32个(病区护理单元22个),编制床位1000张,护理人员549人,床护比1∶0.55。549人中男5人、女544人,年龄19~55(31.92±8.08)岁。护龄:≤5.0年257人,5.1~10.9年134人,≥11.0年158人。学历:硕士1人,本科212人,大专292人,中专44人。职称:副主任护师及以上28人,主管护师111人,护师103人,护士307人。护理管理者45人。医院于2010年4月开始开展“优质护理服务示范工程”,现已全院展开;护理工作模式为责任制整体护理。1.2方法1.2.1决策树分类分析1.2.1.变量选择11.2.1.影响变量chid采用SPSS17.0决策树中卡方自动交互探测(Chi-squaredAutomaticInteractionDetection,CHAID)法。CHAID法适用于对应变量有交互作用的自变量分析,如果自变量内容各类别对应变量的作用没有统计学意义,则将被合并成一类。由于病区床护比是进行护士资源调配的目标干预变量,所以将平均床护比设为应变量;病区入院患者数、特级护理天数、静脉输液数、平均床位周转率等护理工作量指标设为自变量;利用CHAID的交互分析作用,综合评价护士人力分布与工作量分布关系,实现按护理人员配置和工作量现况将各病区划归成不同层次护理负荷集群的作用。其他参数设置包括:统计分析时,自变量窗口中将“特级护理天数”排在所有变量的第1位,并设定为“强制使用第1个变量”;应变量和自变量均设定为连续变量;“影响变量”按病区设立,为三分类名义变量,值分别设定为:1=“内科病区”、2=“外科病区”、3=“监护病区”;CHAID水平最大树深结构为3,父节点和子节点最小个案数可根据每月数据的分析情况酌情调整,由于病区护理单元总共有22个,所以一般情况下可将父节点最小个案数设为7,子节点最小个案数可设为2;CHAID显著性水平设为0.05。1.2.2基于chid分析,各节点都符合工作负荷以2013年某次资源护士调配为例进行分析。当周内有泌尿外科、心血管内科和综合西区科3个病区请调资源护士。而当时可以随即调配的资源护士仅1名,通过调取这3个病区30d内的平均床护比和各项护理工作量数据,很难区别护理工作负荷的差异,因此运用决策树分析,见表1。经过CHAID分析,对应变量没有统计学意义的工作量变量进行了合并,最后树伸展为三层:第一层为根结;第二层以首优变量“特级护理天数”(P=0.000)分成节点1、2、3;第三层按次优变量“静脉输液例次”(P=0.003),将节点1划分为节点4、5、6。各终末节点中包括的病区单元及其首优变量与次优变量对应的数据见图1。泌尿外科、心血管内科、综合西区都归属在节点6工作负荷集群。按此层有统计学意义的分类变量“静脉输液例次”的具体数值,综合西区静脉输液例次>泌尿外科静脉输液例次>心血管内科静脉输液例次。因此,优先考虑将资源护士调配到综合西区。以决策树分析为依据,及时将资源护士调往综合西区。1.2.3被调查者的评价由研究组成员针对决策树调配方法的特点,自行设计调查问卷,内容包括调配的客观性、适用性、接受度及对调配效果的满意度4项,均分为好/满意、一般/比较满意、不好/不满意三级评价,由被调查者根据自己申请和接受调配的客观效果和主观感受进行评价。采用描述性统计分析。2结果2013年1~8月应用该方法共进行16次资源护士调配,全院45名护理管理人员对决策树调配方法的应用评价,见表2。3讨论3.1决策树分类分析法决策树是一种数据挖掘技术,鉴于它精准的分类作用,目前在医学研究领域,甚至是在基因学的分类研究中,得到了广泛的重视和发展。将决策树分类分析法用于资源护士分配工作中,就是发挥决策树精准的分类功能,对全院护理工作量和护理人力分布状况进行综合分析和分类,并以此为客观的数据依据,将全院各病区划分成不同等级的集群,再比较申请病区所在集群来决定资源护士的分配去向。以决策树分类分析法为指导进行资源护士的调配,能保障有限的护理人力资源更加合理、科学地调配到护理工作量相对较大、人员相对紧张的病区,使有限的护理人力发挥最大的调配作用。决策树分类分析法用于资源护士调配的优点就在于其调配方法具备较好的科学性、客观性和适用性。因为,所有的分析是基于客观、具体的工作量数据,运用数理计算方法进行科学分类分析,并以此为指导完成护士调配。决策树调配方法的应用,可以很好地减少护理管理者人为的主观判断,而依据客观的数理分析结果为指导进行人力调配,避免了护理管理者在临时调配护理人力时的主观臆断或“偏心”,这也使得调配工作更容易被病区护理管理人员接受。3.2在统计时段与参数设置时,把“多级护理天数”固定在第一人分析的前提条件:信息系统提供客观的护理工作量指标是进行决策树分析的前提条件,提供的工作量项目越齐备、越具体,则分析的结果越精准。分析的参数条件:(1)决策树分析法可以直接根据医院信息系统提供的数据信息计算出指定时间段内的护理人力与护理工作数量分布,完成对病区护理单元负荷集群的等级分类,从而为资源护士的调配提供参考。但是,从医院信息系统中调取的分析数据的统计时间段不能过短,否则不能很好地反映日常的工作状况。如以统计时间为7d和30d为例,可能A病区当周护理工作量大于B病区,但是有可能是一时的现象,如果从30d的数据分析,有可能B病区的工作量远大于A病区,所以资源护士调配到平均工作量相对较大的B病区才更加合理。因此,一般来讲,统计时间段应该包括申请周在内的30d。(2)在参数设置时,要在自变量窗口中将“特级护理天数”排在所有变量的第1位,并设定为“强制使用第1个变量”。因为特级护理要求的床护比远高于普通床护比。强制将“特级护理天数”设为第1个变量,就是要求在变量筛选时必须保留该变量,并以该变量作为第1个拆分变量进入模型。在这种设定下,决策树的分析和生长,才会首先以“特级护理天数”这一指标进行分类比较,这与我们进行资源护士调配的原则是相符的,即首先保障有“特级护理”病区的护理人力。3.3对护理难度系数的评定,主要解决了三大业务群体目前利用决策树对医院护理单元按工作量和护理人力情况进行分类时也存在一定的不足,一是诸如健康教育等工作项目的数量未被列入分析中,护理工作量变量包括的范围还需要进一步扩展,因为,只有分析时包括的变量越全面,对护理工作量的分析才更精细、更准确。二是护理操作的难度等级也是护理工作量负荷的重要影响因素,在护理操作难度系数的等级评定还未健全的情况下,决策树法就只能针对工作数量进行分布分析,而不能很好地分析护理难度系数的负载。三是护士的能力级别也是在进行人力调配时需要考虑的因素,而目前对护士能级的评定方法和体系尚不健全。基于以上因素的存在,最终都会对决策树应用的总体满意度造成一定的影响,所以,需要进一步完善对各种护理操作难度系数的评定,以及对护士能级评估平台的建设,从而使决策树分析法在医院护理人力资源调配中发挥更好的作用。以22个病区的平均床护比和护理工作数量作变量,护理工作数量指标有19项,包括入院患者数、特级护理天数、特级护理人数、危重患者数、Ⅰ级护理天数、抢救例次、手术例次、静脉输液例