患者流失率和患者护士比变化的纵向研究:瑞士大学医院的描述性分析gydF4y2Ba

简介gydF4y2Ba

在医院单位中确定适当的护理人员数量和技能组合对于确保护理质量至关重要[gydF4y2Ba1gydF4y2Ba-gydF4y2Ba4gydF4y2Ba]并维持医疗预算[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba］．人员配备不足或技能组合不佳可能导致不良患者结果，而人员配备过多可能导致预算超支，最终导致医院关闭。在经济方面，病人和护士之间的关系是一种供求关系，分别代表病人所需的护理量与护理人员提供护理的能力。gydF4y2Ba

毫无疑问，护理需求和人员配备需求在不同部门、单位、季节、月份、星期几、班次(上午、晚上或晚上)甚至小时数之间存在很大差异[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba-gydF4y2Ba8gydF4y2Ba］．每个病房的病人数量随着病房内和病房间入院、出院和转院的病人流失率而波动[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba-gydF4y2Ba12gydF4y2Ba］．反过来，人员流动率也会影响护士临床及行政工作的工作量[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba14gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

另一个值得注意的因素是患者的敏锐度，即每个患者所需的时间。新入院或转院患者往往有较高的敏锐度，因为他们需要基线评估和治疗[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba，gydF4y2Ba16gydF4y2Ba］．患者的特定特征，包括人口统计学(如年龄、性别、家庭支持、社会经济因素)、个人背景、诊断和治疗方案，也可以提高敏锐度。例如，年龄较大的患者[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba-gydF4y2Ba19gydF4y2Ba]，缺乏家庭支持[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]，或对自己的健康状况了解有限[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba有更复杂的护理需求，这对护士配备有强烈的影响。根据每个班次的病人数量和综合敏锐度，病房内和病房内的护理工作量可能会有所不同。满足他们的特定需求需要适当数量和技能组合的护士:注册护士(RNs)、持牌实用护士(lpn)和无证人员。一些研究在分析中使用了合格或不合格的护理人员[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba，gydF4y2Ba22gydF4y2Ba］．在瑞士，注册护士通常占医院护理人员的主要比例;然而，直接和间接的病人护理通常涉及具有广泛资格的护士之间的合作。gydF4y2Ba

迄今为止，大多数关于护士配置的研究可分为两类:在相对较长时间(如数年)或跨地点进行的纵向研究，以及通常在多个地点进行的横断面研究。然而，在这两种情况下，大规模视图都无法捕捉供应或需求的位移水平或每日变化。这种细节的缺乏限制了对人员配备、患者流失率和相关人力和经济结果之间关系的理解[gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］．注意到这些限制严重限制了研究成果对人员编制准则的价值[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]，研究已开始强调关注单位层面的动态和纵向而非横断面使用医院记录数据的优势[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba，gydF4y2Ba23gydF4y2Ba，gydF4y2Ba24gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

每个护理部门经理的工作都包括确保病人的安全和护理质量。然而，由于所注意到的限制，并考虑到护患关系发生在个人层面的原则[gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]，以前的研究对护理工作量的小规模供需动态提供了有限的观点。护士人员配置规划人员尤其受到需求方面变化的挑战，这种变化发生在非常短的时间内。因此，为了优化人员配备水平(即，保持水平将允许安全的患者护理，同时最大限度地减少人员成本)和制定可靠的人员配备指南，有必要记录和探索全天护理工作量的波动，而不是简单地考虑每日或轮班的平均水平。gydF4y2Ba

因此，本研究的总体目标是描述护理的供需动态，并从纵向角度识别供需之间的不匹配。具体来说，以30分钟为增量，在瑞士大学医院(伯尔尼Inselspital)的一系列单元中，我们描述了患者数量的每个记录变化(即护理需求);护士人数(即供应量);不同护士组的病人与护士比率;极端的供需不匹配;病人流动率(即入院、出院和转院的数量)。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

研究设计与设置gydF4y2Ba

这项回顾性、描述性、观察性研究使用了瑞士伯尔尼Inselspital大学医院常规收集的患者数据。作为瑞士五所大学医院之一，Inselspital每年治疗约48,000名住院患者[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba］．仅包括有完整3年数据的住院单位。我们的数据来自10个科室:(1)内科;(2)心血管外科;(3)骨科整形外科;(4)神经内科、神经外科、耳鼻喉科、头颈外科、眼科;(5)内脏外科与内科、消化内科、胸外科、肺外科;(6)皮肤科、泌尿科、风湿科、肾脏病科;(7)血液学与肿瘤学;(8)妇产科; (9) Pediatrics; and (10) Intensive Care. Full data (2015–2017) were available for all these departments for the full study period.

参与者gydF4y2Ba

病人gydF4y2Ba

包括所有住院患者。没有适用进一步的具体资格标准。gydF4y2Ba

护士gydF4y2Ba

所有提供直接或间接护理的工作人员都被纳入分析，不受教育背景的影响。我们将护理人员分为五组:注册护士，包括主管职位的护士(组1);LPNs(组2);其他人员，包括无证人员和行政人员(第三组);学生(4组);和外部护士(机构工作人员;在瑞士，注册护士要完成3-4年的高等专业教育或大学基础教育(第1组)。与其他国家不同，瑞士还为护理助理提供3年的中等专业培训(第2组)。第3组包括无证人员，包括受过最低教育或培训的护理助理，以及行政人员。第四组包括担任护理助理的护理和医学生。gydF4y2Ba

数据源和变量gydF4y2Ba

我们从两个来源提取数据:tacs护士配置系统(即，在关系数据库中组织的数据表)和医疗出院。从tac中，我们提取了四个护理相关因素:护士、患者、活动和护理相关工作时间。tacs系统记录每个护士在每次换班结束时提供的时间分配。除了行政工作、教学职责和继续教育外，每个记录都规定了用于每位患者直接和间接护理的时间。目前还没有关于活动类型的进一步细节，如药物治疗、活动能力或呼吸治疗。护士休假、生病或意外等缺勤情况也会被记录下来。病人离职信息包括护理单位、日期和时间，以及是否提供住院或门诊服务。最后，医疗出院数据包括患者人口统计数据、入院和出院详细信息以及诊断。每个数据记录都标识了相关的单位，并包括护士(及其合同)和轮班期间护理的每个病例(病人)的标识符。基于这些标识符，5个数据表被链接到一个数据集中的患者、护士和单位级别。 Then, all patient, nurse, and unit identifiers were deidentified, leaving only department names.表1gydF4y2Ba描述分析中使用的17个变量。gydF4y2Ba

道德的考虑gydF4y2Ba

我们从Inselspital(伯尔尼大学医院)获得的数据超出了伯尔尼州伦理委员会的权限，该委员会基于瑞士关于人体研究的立法(Req-2016-00618)。所有涉及患者、护士和单位的数据都被识别。gydF4y2Ba

统计分析gydF4y2Ba

所有统计分析均使用R, Mac OS和Linux版本3.5.1 [gydF4y2Ba27gydF4y2Ba］．为了处理和操作数据，我们使用了purrr [gydF4y2Ba28gydF4y2Ba]， dplyr [gydF4y2Ba29gydF4y2Ba]， tidyr [gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]和数据。表(gydF4y2Ba31gydF4y2Ba)包。为了操纵时间和日期，我们使用润滑剂[gydF4y2Ba32gydF4y2Ba]， chron [gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]，和padr [gydF4y2Ba34gydF4y2Ba)包。为了创建图，我们使用了ggplot2 [gydF4y2Ba35gydF4y2Ba]和音阶[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba)包。gydF4y2Ba

连接程序gydF4y2Ba

数据基于6个关键变量进行合并:患者标识符、护士标识符、合同标识符、单位标识符、时间和日期。首先，为住院单位和直接和间接护理的数据创建了活动数据的子集。然后将该子集划分为护士和患者活动字段，并删除任何重复的记录。每个护士的活动首先与她或他的其他数据合并，然后与她或他提供的关于时间使用、合同标识符和日期的数据合并。合同标识符被删除，护士和单位被删除。同样，每个患者的活动数据首先与他们的其他数据合并，然后按病例标识符与医疗控制数据合并。为了保持患者计数的一致性，排除了妇产科的健康新生儿。然后对患者和单位进行鉴别。最后，对合并的护士和患者数据进行了扩展，以允许以30分钟为增量评估护士、患者、入院、出院和转移的数量。gydF4y2Ba

描述性的概述gydF4y2Ba

对于每个科室，记录病房总数和患者总数。计算患者年龄的平均值(SD)和中位数(四分位间距[IQR])。住院天数(LOS)以入院日期减去出院日期计算。计算LOS和每个单位每天患者数的中位数(IQR)。最后，对于每个科室，我们根据发病率(%)确定了两种最常见的诊断。gydF4y2Ba

患者人数gydF4y2Ba

为了使计算复杂度保持在合理的限度内，患者数量(即需求)每隔30分钟计算一次。其他增量(20、40和60分钟)对结果没有相关影响。然而，由于患者很少到达或离开轮班部门，有些人不会在单位呆一个完整的轮班，短间隔长度确保准确的患者人数。单位级计算对应于每30分钟的间隔(即每天48个数据点)，在研究期间，每个单位总计153,792点。gydF4y2Ba

护士人数gydF4y2Ba

与患者数量一样，每增加30分钟计算每组护士的数量(即供应量)。由于护士可能只工作半班或重叠班，这种增量长度确保了精确的数字。在研究涵盖的3年里，每天48个数据点中的每一个，都计算了注册护士、lpn和其他工作人员的数量。不幸的是，由于外部护士和学生没有被归类为典型的员工，我们的数据集没有包括他们的时间分配的细分。由于只有这些组的每日信息，因此计算了他们在3年研究期间的总数以及他们的每日均值和中位数，以提供他们在每个单元的影响图像。gydF4y2Ba

Patient-to-Nurse比率gydF4y2Ba

患者与护士的比率是通过在每个数据点上用患者数量除以护士数量来计算的。除了病人和护士的数量，病人与护士的比率被分别绘制为每天的48个数据点，以及每周的每一天，使用每个单位和每个部门的平均值与ci。gydF4y2Ba

供需极度不匹配gydF4y2Ba

此外，在每天的3个关键时间点，即凌晨2点，上午10点和下午6点，计算工作日和周末的单位水平中位数(IQR)患者与护士比，并按部门划分。此外，我们根据患者与护士比率的中位数，计算了每个数据点和单位，每个护士需要增加或减少50%的工作量。创建了两个变量:gydF4y2Ba

极端低阈值=中位数-(中位数/2)gydF4y2Ba

极端高阈值=中位数+(中位数/2)gydF4y2Ba

这些武断的界限是为了说明极端的人员配备情况。极端的人员配置情况对于确定供应和需求不匹配的时间非常重要(例如，对于给定的供应，需求过高或反之亦然)。这是全年供需是否保持在“正常”范围内的一个指标。在3年的研究期间，计算了远低于或远高于阈值的数据点百分比。用柱状图绘制中位数(IQRs)和极端高、低阈值(数据点百分比)，以突出患者与护士比率的变化。分别计算护士组1(护士护士)、2(护士护士)和3(其他护士)的图形和计算。gydF4y2Ba

病人营业额gydF4y2Ba

在为期3年的研究期间，每30分钟数据点计算每个单元的入院、出院和转院人数。入院指的是病人进入医院的任何入口，出院指的是病人从医院的任何出口。转移，对应于入院患者从一个单位转移到另一个单位，被分为“转移进”和“转移出”的每个相关单位。由于单位大小不同，入院、出院和转院的数量除以每个特定数据点的患者数量。这使我们能够获得患者流失率的比率，可以在相同的刻度上为所有单位绘制。最后，通过计算部门单位的平均值，创建了工作日和周末的垂直柱状图。垂直柱状图的左侧代表离开单位的患者(即出院和转院)，而右侧的柱状图代表入院患者(即入院和转院)。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

连接程序gydF4y2Ba

主要活动数据来自152个单位的688730例病例和6834名护士。剔除门诊单元和非护理活动(无论是直接还是间接)后，活动数据反映70个单元(70/152,46.1%)153,456例(153,456/688,730,22.2%)和5736名护士(5736/6834,83.9%)。在剩余的5736名护士中，4633名(80.8%)的数据可用于最终分析。一些护士(1270名)仅在特定的日子被排除在外，因为他们没有记录工作时间数据。这些不包括相当于11,251人日(1.5%)。被排除在外的另一个主要原因是，1109名学生和227名外部护士没有确切的工作时间。然而，两组数据均可用于我们的描述性分析。在3年的研究期间，许多学生和外部护士成为注册护士。这在很大程度上解释了为什么最终护士人数高于5736人。从病例数来看，共使用了128484例(124484 / 153456例，83.7%)。 Two main factors explain this reduction: outpatients (19,442/153,456, 12.7%) and healthy newborn babies (3779/153,456, 2.5%) from the Maternity & Gynecology department. Further details of the linking procedure are shown in图1gydF4y2Ba．对于患者与护士的比例和患者离职分析，我们包括10个部门，包括70个住院单位，其中4633名护士(> 2200万个数据点)为128,484例病例(> 3500万个数据点)提供护理。gydF4y2Ba

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描述性的概述gydF4y2Ba

在研究期间(2015-2017年)，每个科室纳入的单位的患者病例数从血液学和肿瘤学的5007例到心脏病学和心血管外科的28377例不等。几乎所有科室患者的平均年龄和中位年龄均为54岁。例外的是妇产科的病人gydF4y2Ba，gydF4y2Ba平均年龄为36.5岁(SD 15.4岁)，中位年龄为33岁(IQR 28-40岁)，儿科平均年龄和中位年龄分别为3.8岁(SD 5岁)和1岁(IQR 0-7岁)。血液科和肿瘤科、内科、骨科和整形外科的中位LOS最高，分别为7天(IQR 4-14天)、6天(IQR 3-10天)和5天(IQR 3-9天)。心脏病学、心血管外科和重症监护室的中位LOS最低，分别为2天(IQR 1-7天)和2天(IQR 2-3天)。最常见的诊断是肿瘤，主要发生在血液科和肿瘤科(4161/ 5007,83.1%);循环系统疾病，主要集中在心血管外科(24206 / 28377,85.3%);创伤性损伤、中毒和其他外因后果，以骨科和外科最高(5213/10,489,49.7%)。详情见gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

患者人数gydF4y2Ba

患者和护士的数量以及患者与护士的比例被绘制为每周每天48个数据点，分别是10个部门和3个护士组。考虑到生成的大量图表，我们只展示了3个显示关键特征模式的图表:重症监护、妇产科和内科的RN组(第1组)(见gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba)．所有的情节都可以在gydF4y2Ba多媒体附件1gydF4y2Ba(组1,RNs)，gydF4y2Ba多媒体附件2gydF4y2Ba(组2,LPNs)，和gydF4y2Ba多媒体gydF4y2Ba(第三组，其他)。gydF4y2Ba

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在需求方面，出现了一些广泛的模式，其中一些发生在各个部门。需求不仅在一天中波动，有各种明显的峰值，而且在一周中也有波动，如妇产科所示，患者人数在周四和周五达到峰值。总体而言，周一至周四或周五，6个科室的患者人数增加(6/ 10,60%)，每日8:00 - 10:00患者人数达到峰值，随后趋于稳定或下降。周五上午，患者数量减少，为周末做准备。唯一的例外是内科，从周五晚上到周一早上，患者人数持续增加gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

护士人数gydF4y2Ba

从护理供应的角度来看，变化远没有需求方面明显。三个主要的变化是明显的。首先，整个周末和偶尔周五都有较少的护士到场。其次，周日的护士通常比周六少。第三，护士人数在上午最高，然后在下午和夜班下降。这些模式在整个星期都相当稳定。在6个(6/10,60%)的部门中，在上午11:00到下午1:00之间有1或2名护士的明显空缺。gydF4y2Ba

除10个部门中有3个(30%)在周末几乎没有员工外，1-2个lpn主要出现在上午06:00至下午5:00之间。护士组3(即其他)的模式与lpn组相似，尽管通常大约多1名护理人员。所有部门在以下时间全部或多次增加1-3名护士:上午7:00至8:00，下午2:00至4:30，晚上10:00至12:00(见gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba)．如前所述，除了日常信息外，没有学生或外部护士的工作时间记录。外聘护士和学生每日护士人数中位数为0(内科除外)gydF4y2Ba，gydF4y2Ba中间值是1个学生。每日外聘护士人数为0 - 9人，学生人数为0 - 12人。两者的最大值都只在3年里的一个星期天出现过一次。gydF4y2Ba

Patient-to-nurse比率gydF4y2Ba

图2gydF4y2Ba显示了图，和gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba显示工作日和周末3个关键时间点患者与注册护士比率的中位数(IQR)。对于注册护士，该比率在夜间最高，在上午最低。在夜间，中位比率为4-11名患者/ RN，重症监护室除外，该比率为1.1名患者/ RN。上午，重症监护室的比值从平日的0.6 (IQR 0.4-0.8)到周末的0.8 (IQR 0.6-1)，妇产科的比值从平日的2.8 (IQR 2-3.5)到周末的4 (IQR 3-5)。对于lpn，夜间的中位数始终为0 (IQR 0-0)，而上午的中位数为3 - 8。对于护士组3(即其他)，在夜班期间工作人员的中位数通常为0 (IQR 0-0)。在早班中，第3组(即其他)7个部门(7/ 10,70%)的患者与护士比例中位数从工作日(4.3至8)增加到周末(6至12)。在下午轮班，所有中位数下降(见gydF4y2Ba多媒体附件4gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

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供需极度不匹配gydF4y2Ba

图3gydF4y2Ba不仅显示了3个关键时间点(即凌晨2点、上午10点和下午6点)患者与rn比率的工作日和周末中位数(IQRs)，还显示了极端供需不匹配的班次的阈值和百分比。完整的结果可以在gydF4y2Ba多媒体附件4gydF4y2Ba．对于7个部门(7/10,70%)，极端人员配置的班次百分比从早上到晚上，从工作日到周末都在增加。对于注册护士来说，极度人手不足和人手过剩的比例最低，分别发生在工作日和周末上午的2.5%和0.1%。对于极高和极低的病人与护士比率，最高发生率(约30%的班次)发生在晚上和周末晚上。这些比例出现在心脏病学和心血管外科(较低);皮肤科、泌尿科、风湿科、肾脏病科(下);血液科和肿瘤科(更高)。这3个部门在周末晚上的“正常”人员配备水平(低于55%)下轮班的发生率最低。另一方面，骨科和整形外科80%以上的轮班都在“正常”人员配备水平之内。对于护士组2 (lpn)和3(其他)，极端人员配置的发生率从非常高(49.5%)到非常低(1.5%)到无(0%)。 Possibly because of these groups’ low nurse numbers, no clear patterns were apparent.

病人营业额gydF4y2Ba

类似于病人与护士的比例，病人流动率的柱状图仅显示重症监护、内科和妇产科(见gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba)．中显示所有10个部门的柱状图gydF4y2Ba多媒体gydF4y2Ba．在周末，所有科室的病人流失率都有所下降。所有部门的患者进入(入院和转院)和离开(出院和转院)的时间非常相似:上午9点至11点，下午1点至3点。重症监护室的转诊比例最高(上午9:30达到近13%的峰值)。如gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba，极端人员配置不匹配的数量也因护士或患者的数量而波动。gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba显示了一天中影响病人与护士比例的模式变化。例如，在某一天，如果在上午10点出现出院高峰，而没有或很少入院或转院，则病人与护士的比率将下降，可能导致人员极度过剩。逆函数也是一样的。入院或转院高峰会增加病人与护士的比率，导致人员极度不足。gydF4y2Ba

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讨论gydF4y2Ba

主要结果gydF4y2Ba

我们首次对一所大型大学医院在3年的时间里每天24小时以30分钟为间隔的护理需求和供应进行了纵向分析。来自护士配置系统(tacs)和医疗出院记录的数据被用于探索病人与护士的比率和病人流失率。这10个科室隶属于Inselspital(伯尔尼大学医院)，科室的用途、规模、单位数量和患者群体各不相同。gydF4y2Ba

从需求方面来看，持续的人员流动意味着患者数量每天都在波动，并且在不同的单位之间变化。供给侧的变化较小，其中护士人数的变化主要发生在每个班次(夜间，上午，晚上)。注册护士约占护士队伍的四分之三，使他们成为参与病人护理的最大的工作人员亚群体。其余四分之一由其他人员(包括无牌人员和行政人员)和LPNs组成。这些较小的群体主要出现在工作日的白班。gydF4y2Ba

患者和护士人数的同时纵向数据使我们能够确定谁对患者与护士比率的影响更大(即，护士和患者人数的变化对护士工作量的影响)。大多数已发表的研究表明，在周末，病人与护士的比率往往会增加。gydF4y2Ba6gydF4y2Ba，gydF4y2Ba7gydF4y2Ba］．我们证实了这一观察结果，不仅因为在周末护理人员会减少，而且因为在许多部门(如内科)，周六和周日的患者人数往往会增加。事实上，我们发现供给面保持相当稳定;主要是需求方推动了病人与护士的比率。gydF4y2Ba

在周末工作人员计划方面，需求驱动的工作量的影响尤其明显。为了减少周末需求，在周五晚上减少人员可能是合理的，因为周四和周五的出院人数激增会减少患者人数。然而，由于入院人数超过出院人数，周末几个科室的患者人数有所增加。gydF4y2Ba

2009-2011年，在35家瑞士急症护理医院中进行的欧洲横断面研究RN4CAST报告了在医疗和外科部门中，平均7.9名患者与一名护士的比例[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba，gydF4y2Ba38gydF4y2Ba］．但是，报告的比率是在医院一级汇总的，忽略了每班的比率。2015年，瑞士横断面赛gydF4y2Ba^RNgydF4y2Ba该研究跟踪了参与RN4CAST的同一家医院[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba］．23间参与调查医院的整体平均病人与护士比率为7.8，而早班平均为5.9，晚班平均为7.3，夜班平均为14.2 [gydF4y2Ba40gydF4y2Ba，gydF4y2Ba41gydF4y2Ba］．两项横断面研究均仅调查注册护士。从我们的研究中，不包括儿科、妇产科和重症监护室，护士与护士的中位数比例在早班为2-3，晚班为3-5，夜班为4-10。这些比率很难与RN4CAST和Match的总体平均值进行比较gydF4y2Ba^RNgydF4y2Ba研究。在轮班水平，我们的病人与护士的比率低于匹配gydF4y2Ba^RNgydF4y2Ba比率说明医院的员工人数高于平均水平高病人与护士的比率与较差的病人结果有关;然而，由于相互矛盾的结果，这种关系仍然不清楚[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba，gydF4y2Ba43gydF4y2Ba］．缺乏确凿证据的一个主要原因是研究人员倾向于寻求患者与护士的平均比率与患者预后之间的关联[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba］．然而，这意味着掩盖了供需的急剧变化，从而掩盖了人员配备水平较低的时期。由于关于极端人员配置情况的定义没有共识，我们选择了每个护士工作中位数的两倍或一半的任意截点，分别定义极高或极低的患者与护士比率。这些界限表明，在某些班次和某些部门，我们的极端阈值通常会被越过。gydF4y2Ba

这一观察结果强调了护士工作量的潜在波动性，甚至超过一个班次，需要纵向方法来进行人员配置研究，以帮助识别和抵消这种波动性[gydF4y2Ba45gydF4y2Ba］．极端轮班的分布也表明，个别部门(例如，骨科和外科，80%以上的单位和轮班人员都在“正常”范围内)可以相当有效地保持患者与护士的比例。确定界定极端人员配备的最有意义的阈值将需要进一步研究。gydF4y2Ba

如gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba在美国，虽然病人的流失率是连续的，但它集中在一天中的不同时间。与之前的发现一致，夜间进入和退出都很罕见[gydF4y2Ba46gydF4y2Ba，gydF4y2Ba47gydF4y2Ba］．将患者转移到能够接受最适当护理的病房对他们的康复至关重要。此外，由于需求与可用资源无关，当单位缺乏工作人员或床位时，就会发生患者流失。对于前者，关闭病房，患者被转移到类似的病房;对于后者，病人被安置在中间病房，直到有床位为止[gydF4y2Ba48gydF4y2Ba］．然而，这两种情况都会导致行政工作的增加，即使在床位可用、人员充足的情况下，转移、入院和出院都需要更多的行政要求和患者护理需求。因此，我们的分析证实，患者流失率是护理工作量的一个因素[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba，gydF4y2Ba47gydF4y2Ba，gydF4y2Ba49gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

的第一行所示，当进入和退出同时发生时，人员流动率的影响可能更大gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba重症监护室的1.6%至32.3%的护理时间用于与病人离职有关的活动[gydF4y2Ba50gydF4y2Ba，gydF4y2Ba51gydF4y2Ba］．患者流失率与护理质量之间的关系已被证实，较高的流失率导致较高的护理工作量，可能会影响护理质量[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba38gydF4y2Ba，gydF4y2Ba52gydF4y2Ba］．患者流失率高与更多不良事件相关，包括死亡率[gydF4y2Ba53gydF4y2Ba]、医院感染[gydF4y2Ba54gydF4y2Ba]，以及用药错误[gydF4y2Ba52gydF4y2Ba]以及更多的再入院[gydF4y2Ba55gydF4y2Ba，gydF4y2Ba56gydF4y2Ba］．目前的方法有些不切实际。每个患者的病例或事件都植根于一个独特的背景，目前的许多文献都将所有患者的离职和患者视为相同的[gydF4y2Ba47gydF4y2Ba，gydF4y2Ba57gydF4y2Ba］．相比之下，Tierney等人[gydF4y2Ba58gydF4y2Ba]使用加权患者敏锐度和患者周转率变量来解释病例间的差异。研究还表明，在病人与护士比率高和病人流失率高的情况下，死亡是更可能的结果[gydF4y2Ba13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba59gydF4y2Ba，gydF4y2Ba60gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

潜在影响gydF4y2Ba

由于分析的粒度，患者与护士的比率与患者流失率进行了分析，因为即使在患者与护士的比率可能看起来正常的情况下，患者的进入和退出都会增加护士的工作量。在人员流动频繁的时期，用于病人护理的时间可能会严重减少。未能考虑到这一额外负担的医院或部门，通常护理人员水平欠佳[gydF4y2Ba51gydF4y2Ba-gydF4y2Ba53gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

先前的研究表明，较高的患者与护士的比例与较差的患者预后之间存在关系[gydF4y2Ba61gydF4y2Ba-gydF4y2Ba66gydF4y2Ba］．强制性的最低病人与护士比率经常被建议作为确保安全的人员配备水平的一种方法。由于护理供应在每个班次的水平上是相当稳定的，可能会出现这样的问题，即这种供应是否可以根据班次中间需求的波动而实际改变。本研究中显示的患者流失率变异性表明，当输入与退出匹配时，患者数量保持合理的恒定，当输入和退出之间出现不平衡时，患者数量波动。gydF4y2Ba

然而，这两种情况都不能充分反映护士的工作量。在第一种情况下，即使平衡的人员流动导致患者与护士的比例恒定，如果双方都增加，每个进出病例所需的额外工作将构成相当大的负担。在第二项研究中，患者数量的记录本身并没有表明护士的供应是否进行了相应的调整。这两个例子说明了在人员编制方面同时考虑供求数据的必要性。gydF4y2Ba

某些模式显然与应用于一周特定日期和时间的例行公事有关。为每个单位确定和澄清这些期间将有助于改进工作人员水平的评估。考虑到一些医院科室在周末不工作，需要进一步详细分析护士的周末工作，以确定工作量是如何增加的。目前关于医院人员配置的研究主要基于横断面数据，无法显示病人流失率的波动[gydF4y2Ba67gydF4y2Ba］．由于缺乏纵向数据，很难将相当稳定的护士供应与患者需求的不同模式相匹配。gydF4y2Ba

据我们所知，以前只有一项研究考察了护士配备和病人离职之间的纵向关联。其研究结果表明，患者流失率存在很大差异[gydF4y2Ba68gydF4y2Ba］．由于需求端非常不稳定，为了预测何时应该改变护士供应以适应工作量的变化，重要的是要确定特定的进入和退出模式发生的一天中的时间、一周中的几天，甚至是几个月。有了这些信息，不同单位和医院的人员配备水平可能会有所不同，而且不同国家也会有所不同。因此，单位级别的分析提供了检测供应和需求模式的最佳机会。确定所涉及的复杂关系，然后建立更有效的预测模型，以捕捉所有有意义的变化，这需要进一步研究纵向护士和患者数据。gydF4y2Ba

限制gydF4y2Ba

在我们的分析过程中遇到了某些局限性。其中之一涉及tacs护士人员配置系统，因为这是第一次将常规数据用于研究和联系目的。在此过程中，我们发现一小部分护士(~ 1%)没有持续使用该系统。此外，由于合并数据的问题，一些护士和患者被排除在分析之外。为了最大限度地提高本研究和未来研究的数据质量，我们与护士配置系统软件开发人员讨论了这些问题。gydF4y2Ba

此外，虽然我们选择了为分析提供直接或间接护理的人员，但不可能知道这些人是否也执行了与患者护理无关的任务，如组织任务或教学。计算每个研究单元中所有人员的病人与护士的比率。尽管我们以较高的粒度测量了护士工作量的变化，但很难判断短期内需求相对于供应的短峰值的重要性，因为护士的工作涉及多任务处理，他们可以优先处理紧急任务，并在不伤害患者的情况下延迟其他任务[gydF4y2Ba69gydF4y2Ba］．从数据中也可以得到护理时间;然而，由于分配给每个患者的时间的数据质量问题，这些数据被排除在外，而元数据被包含在它们的位置。通过提供每个患者在工作时间内投入的确切时间，这可能解决了患者护理时间数据的限制。gydF4y2Ba

此外，由于缺乏外部护士和学生的准确工作时间数据，结果受到限制。即使这些团体的日到场人数中位数为0，他们的帮助在他们到场时可能是至关重要的，就像夜班支持一样。这种在个人和部门之间进行任务转移以弥补人员短缺是处理需求和避免供应缺口的关键工具，但在现有数据中没有记录。gydF4y2Ba

我们的研究只针对护士，但医院环境是多学科的。所有卫生保健提供者都发挥着重要作用，他们的合作对患者至关重要[gydF4y2Ba70gydF4y2Ba］．例如，研究表明，通过合并或改进护士-医生或药剂师-医生合作实践，对患者的结果产生了积极影响[gydF4y2Ba71gydF4y2Ba-gydF4y2Ba73gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

最后，这项研究是在一家医院进行的，我们探索了许多变异的来源，但没有患者的敏锐度和严重程度。护理工作量不仅取决于直接和间接护理的数量、病人流失率和病人与护士的比率，还取决于病人的敏锐度和严重程度[gydF4y2Ba74gydF4y2Ba，gydF4y2Ba75gydF4y2Ba］．因此需要进一步的调查。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

据我们所知，这是第一个详细的研究，使用低至30分钟的病人对护士比率和病人离职的数据。我们的目标是说明这两个变量在部门之间、部门内部以及一周中的天数之间的波动。30分钟的选择是主观的，并基于现有的计算资源。虽然文献中提到了我们观察到的波动，但迄今为止还没有研究如此详细地说明了这些波动。护理的关键驱动因素显然是患者的需求，即使在个人轮班期间也表现出很高的变异性。这种波动对卫生保健供应商提出了挑战，要求他们在需求高时提供安全可靠的护理，而在需求低时避免人员过剩。检测变化模式将有助于优化人员配置。这一描述性分析是在开发一个预测模型时所考虑的流动变量方面迈出的第一步，该模型是保健人员规划的基础，可能包括在这一敏感部门引入创新的工作/轮班计划。gydF4y2Ba