【患者安全】患者安全的测量工具

Measurement of Patient Safety

编译自the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ)，AHRQ Patient Safety Network (PSNet)，Patient Safety Primers，Measurement of Patient SafetyLast Updated: May 2016

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【背景】1999年美国医学研究所（IOM）发布的《人非圣贤，孰能无过》报告引发了全球对可预防的医疗伤害的关注，并推动了现代患者安全领域的诞生。然而，该报告并没有多少材料或证据是新提出的，奠定报告的一些关键结论和“头条新闻”（预计美国每年因可预防的医疗伤害导致的死亡多达98000人）在此之前多年就已报告。之所以该报告能如此吸引眼球和产生深远影响，一是发布者是IOM，二是首次从国家层面预估因医疗差错造成的死亡人数。自该报告发布后，利用类似回顾性图表分析法的多项研究表明，在过去的时间里，不良事件的发生仍然很普遍，仅稍有下降而已。

该报告的影响力表明严格测量可预防的医疗伤害的发生率和流行程度至关重要。但患者安全的测量极其复杂，需要综合运用到几种不同的工具，没有单一的验证方法来测量特定医疗机构的整体患者安全。一位评论员认为患者安全测量好比盲人摸象。每个医疗机构对自身患者安全问题的认识不可避免地取决于它所采取患者安全测量方法得出的结论，故医疗机构对自身患者安全的整体感知只能通过整合不同的测量方法得以实现。

以下将各种患者安全测量方法优缺点进行比较，相关文章可参见在《患者安全入门》的安全隐患的检测。

【患者安全测量构架】

20世纪60年代，美国卫生服务研究员Avedis Donabedian提出了一种至今仍广为运用的医疗服务质量测量的分类方法即“Donabedian结构—过程—结果模式”，该方法包括评价质量的三个维度：

结构维度—医疗机构怎么构建的？

过程维度—对患者做了哪些诊疗？

结果维度—患者的预后如何？

患者安全的结构维度测量可能会评估医疗机构是否拥有改善患者安全的关键资源，如电子病历、严重不良事件发生后RCA团队迅速开展工作的机制；过程维度测量则评估患者安全标准的遵守情况，如手术安全核查表完成的比例或静脉血栓栓塞适时预防的患者比例等；结果维度测量可以测算出不良事件发生率或流行程度。在《患者安全入门》的相关板块里详细描述了不良事件、近似差错（Near Miss）、差错的定义和分类。

患者安全测量方法的选择还取决于实施测量的目的，包括：（1）评估患者安全干预措施的有效性；（2）识别新的或者新发的患者安全威胁；（3）比较医院和诊所的患者安全；（4）确定患者安全是否得到改善。没有一种万能的患者安全测量工具，

故测量工具的选择取决于测量的目的。例如，护理缺失研究运用过程维度测量所需护理要素不能完成的频率；药物重整研究运用过程维度测量入院时记载患者最佳用药史的比例或运用结果维度测量可预防的药物不良事件。Leapfrog集团的医院评价调查（The Leapfrog Hospital Survey）则是运用结构维度测量特定患者安全措施的使用情况，如医嘱录入的计算机化。

【患者安全测量的方法】

下表是几种可用于测量患者安全事件的方法。

表  患者安全测量方法比较

测量方法

优点

缺点

回顾性图表分析

（单独使用或触发工具使用后使用）

被认为是“金标准”，包含了丰富、详细的临床信息

成本高，劳动密集型，临床信息不全会导致数据质量存在变数，仅仅是回顾性分析。在可靠的触发工具或软件工具发现案例后再进行图表分析可提高效率

自愿性不良事件

报告系统

对于内部质量改进和案例发现极为有用，强调上报者认为重要的不良事件

获得的不良事件不全面（在医疗机构，不良事件报告上报者多为护士，医生则很少），仅仅是基于上报者自我上报的回顾性分析

自动监控

可回顾性分析或前瞻性分析，有助于于筛选基于某标准的不良事件高风险患者

需要信息化的自动化监控，较高比例的触发报告都是假阳性

行政/理赔数据

（如AHRQ患者安全指标）

低成本、现成的数据，通过大样本的追踪分析，有助于识别潜在的不良事件

缺乏详细的临床资料，系统间和系统内ICD-9-CM和ICD-10-CM编码存在多样性与不准确性，假阳性和假阴性的概率较高

患者报告

可以获取其他方法不易识别的错误（如因医疗服务提供者之间的沟通问题而产生的错误）

测量工具仍在改进中（源自 Wachter RM. Understanding Patient Safety, Second Edition. NewYork, NY: McGraw-Hill Professional; 2012.）

两阶段过程维度的回顾性图标分析法由哈佛医疗实践研究（Harvard Medical Practice Study）开发，用来发现和测量住院患者不良事件。在第一个阶段，用筛选标准（有可能包括触发工具）识别可能已发生损害的不良事件，这些不良事件将会被深度审查（理想状态是由两个独立的临床医生进行）以确定：（1）是否发生伤害；（2）患者受伤的严重程度；

（3）伤害是否可以预防。除了上表列出的优点，图标分析还可以用来测量过程或结果维度标准，并且可以可靠地测量特定不良事件的发生频率,它也适用于比较估计不同医院之间或不同时间段的患者安全。此方法已被用于数个极具影响力的关于患者安全流行趋势的研究。AHRQ进行了另一项开创性研究，它运用Medicare医保患者安全监测系统来评估患者安全的时空趋势，该研究也采用了定义算法的回顾性图表分析法检测了21个被认为可以可靠地提取医疗信息的患者安全测量方法。

【患者安全测量的问题与争议】

尽管准确测量不良事件尤为重要，但现有的工具都存在局限性，相关争议还在继续的阻碍患者安全测量和各机构间的

患者安全比较的发展。

回顾性图表分析法在研究中经常使用触发工具或者特定不良事件的明确定义（即筛选标准明确），但是因为该方法太费时费力，故大多数医院都不能定期地使用此方法监控患者安全的性能。其他常用方法，如自愿性不良事件上报系统和AHRQ患者安全指标在用于筛选时极为有用，但他们不能可靠地用于测量大多数患者安全问题的发生率和流行程度。某些特定类型的错误（如诊断错误）仍然缺乏标准化和可靠的测量策略，研究也表明，不同的用药错误定义会导致各种各样的用药错误流行程度的估计。

因此，虽然历经15年的患者安全运动，患者安全项目的有效性评估仍然是大多数组织面临的挑战。

即便不良事件可以被测量，患者安全测量仍然存在另外一个层次的争议，即某不良事件是否可以被预防的认定问题。在奠定《人非圣贤，孰能无过》基础的开创性研究中，有经验的临床医生在确定是否某一个错误是可以被预防方面也经常意见不合。对医疗错误定义的不同会造成对住院患者可预防伤害比例估计的较大差异。在对美国Medicare医疗保险患者可预防伤害比例的估计中，2010年美国卫生与人类服务部督查长办公室（Office of the Inspector General）的研究为12%，在2011年为33%。

【当前态势】

在美国，国家层面的患者安全测量取得了较大进展。患者伙伴项目（The Partnership for Patients，美国2011年发起的倡议）运用28个指标组合来确定国家层面的医院获得性问题（HAC）发生率，医院获得性问题包括医源性感染、用药错误和绝不事件（never events）。AHRQ的分析证明，该项目发起后，美国HAC发生率持续性下降。

尽管如此，准确、可靠地测量医疗错误和不良事件仍然是患者安全领域面临的主要挑战。国家患者安全基金会（National Patient Safety Foundation）2015年出版的《免于医疗损害》（Free From Harm）报告将“建立一套反映重要结果意义的通用患者安全指标”作为推进患者安全的八项建议之一，具体建议包括：建立一套国家层面的标准化过程、结果维度患者测量方法，建立院外患者安全测量方法，提高患者安全报告系统的质量和制定实时测量（而不是回顾性测量）患者安全的方法。AHRQ已开发了通用格式，以帮助报告者规范一致地上报患者安全事件，增强医疗服务提供者消除伤害的成效。通用格式的开发成功，表明AHRQ已迈出制定通用患者安全过程、结构维度测量方法框架这一目标的重要一步。

原文：https://psnet.ahrq.gov/primers/primer/35/measurement-of-patient-safety

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翻译 郑双江 重庆医科大学附属第一医院医务处

编辑 肖明朝 重庆医科大学附属第一医院泌尿外科