【“国家护理质量数据平台”如何建设、应用及改进?】

【摘要】为实现在统一的指标体系指引下，用统一的标准、规则采集各医疗机构碎片化护理质量数据并进行整合利用，建立了“国家护理质量数据平台”。平台主要功能有数据采集、分析、反馈、管理及资源共享。经平台运行与应用后，截止2017年底，各类护理质量指标数据的年度填报完整率均超过98%；截止2018年11月，平台拥有用户1 829家。针对平台存在的不足，建议探索平台技术升级，拓展平台功能，以期为医院、行业带来客观指导，为卫生行政部门提供政策理论依据，推动我国护理事业用数据改善质量的时代向前发展。

【关键词】数据平台建设；护理质量；质量指标

1 “国家护理质量数据平台”开发背景

我国临床护理质量管理长期处于经验式管理模式，质量管理通常采取检查和评比的方法，没有系统的评价标准和量化指标，缺少科学的管理方法和行之有效的抓手。近年来，护理质量指标管理方法在护理质量管理中得到广泛应用，采用常用的护理指标进行统计、分析来评价并改善护理质量不仅可控而且有效。但我国各地区不同医院间采用的指标都不尽相同，已有的指标缺乏操作标准、使用方法与频率[1]，全国缺乏统一的测量指标体系。因此，迫切需要建立一个符合我国护理工作实际的数据平台，用统一的标准、路径及采集方法，将各医院碎片化的数据进行整合利用，促进质量数据信息的共享与挖掘利用。

国家卫生计生委医院管理研究所护理中心于2014年6月组建护理质量指标研发小组，并发布《护理敏感质量指标实用手册（2016年）》，形成13个护理质量指标的统一标准供全国范围使用[2]。在此基础上，参照美国国家护理质量数据库（NDNQI）经验[3-5]，于2016年通过多次专家论证，自主设计构建了“国家护理质量数据平台”（以下简称“平台”）。全国千余家医疗机构首次尝试按照统一的指标定义和统计口径，采集护理质量相关数据，测算质量指标，分析质量问题。

2 平台建设

2.1设计目的

旨在建立一个全国性的护理质量数据集成平台，在统一的指标体系指引下，用统一的标准、规则采集各医疗机构碎片化护理质量数据，并对数据进行科学监测、分析及反馈（见图1）。其目的一是在一定范围、一定护理质量管理领域向卫生行政部门和相关行业结构反映我国护理质量现状；二是为医院管理者、者以及临床护理人员反馈医疗机构护理质量现状，同时基于护理质量指标和数据，进一步厘清护理质量管理中存在的问题。

图1 国家护理质量数据平台结构功能图

2.2主要功能

2.2.1采集

平台第一功能就是实现护理质量指标数据的采集，获得准确、可靠的原始数据是进行质量改善的基础和前提。平台数据采集模块涉及12个质量指标的72个变量和一个护士执业环境测评量表。12个指标相关数据每季度提交1次，由医院管理员或病区管理员填写，医院管理员审核提交；护士执业环境每年测评1次，由医院护士完成。为避免数据填写错误，采集模块设置了数据逻辑检错和预警提醒功能，可对错误数据进行预警和拦截。

2.2.2分析

科学有效地整理和分析数据，并从中发现、挖掘数据的价值，是平台建设的关键点。首先，需经过严格的数据清洗，将错误数据、无效数据和异常数据从数据库中清除，形成可靠的指标数据库。其次，计算医院每项护理敏感指标季度和年度对应的中位数以及最大值和最小值，每个医院可获得全国或区域数据比较，把握自己在行业中所处水平；同时记录并展示医院既往指标数据，根据数据趋势了解自身质量变化情况；通过横向及纵向比较，医院可以更加系统地把握自身水平，从而有的放矢，制定更加科学合理的质量改善方案。

2.2.3反馈

反馈功能是平台建设的核心。一是向各医疗机构反馈国家、所在省份各指标管理方面的现况，便于各医疗机构进行纵向比较，查看其质量管理水平或存在问题；二是通过对“结构-过程-结果”三个维度指标的年度趋势、区域比较等描述性分析及相关指标的关联分析，分析护理结构布局、过程管理等方面的管理现况或存在的问题，为医疗机构制定护理质量改进目标及措施提供客观、科学的依据；三是对平台数据真实性、及时性、完整性等方面进行反馈，针对相关问题提出解决方案，以指导医疗机构规范开展工作。

2.2.4管理

为保证平台运转和健康发展，制定了相关规定和设置。（1）在数据填报方面，制定数据收集监测流程；（2）在数据保密性方面，对医院数据匿名处理，签订数据保密协议，明确平台数据使用要求等；（3）在数据真实性和完整性方面，培训数据管理员对指标定义的理解与掌握、设置异常值检测提醒[6]、线上错误值拦截、合并线下人工核实等；（4）在用户使用指导方面，设立平台人工在线QQ助手、建立微信群、网络交流平台实时指导交流等；（5）在平台管理方面，设立用户统一约束管理与提醒、医院数据后台实时审核等。通过各项设置及措施有效确保平台优质、高效运行。

2.2.5资源分享

提供医院用户质量管理经验案例以及基于平台数据进行的质量改善项目等，为用户或行业人员提供相关学习资源。

2.3权限及职责

平台共配置四级权限：一级为国家护理质量数据平台管理员，二级为省级质控中心管理员，三级为医院管理员，四级为病区管理员。各级管理员分别对其权限下的数据进行把关、审核及反馈等。在此基础上，国家级、省级管理员还负责对国内或省内所有医院用户的加入、日常管理进行审核与管控，对数据的及时性、完整性、真实性进行提醒与核验。

2.4组织制度

2.4.1准入规则

医疗机构自愿申请加入、提交申请承诺书，省级质控中心管理员进行审核，国家护理质量数据平台管理员拥有最终解释权。

2.4.2冻结规则

医院用户两个季度及以上不按时提交数据或无法提交正确数据，经提醒无效者将被冻结账号。

2.4.3权利和义务

（1）权利。医院用户可获得医院指标数据的分析与反馈，直观掌握自身护理质量现状和国家、区域或标杆医院质量水平，获得医院护理质量改善的客观依据和建议；国家级管理员和省级管理员可了解权限内各医院的护理质量水平现状，应按照平台要求对各医院提供管理与服务，并遵守数据保密制度。（2）义务。医院用户按时提交数据，保证数据的准确性与完整性。

2.5 平台运行

平台正式上线后第一期工作是启动平台，进行平台宣传、使用培训和数据累积。借助省级护理质控中心作用，平台面向全国征集医院加入并采集医院提报的数据。为保证数据收集的顺利开展，确保每个医院管理员都能正确地理解指标、掌握指标内涵和收集提报方法，数据采集前，平台在全国设置31个直播点对医院管理员统一培训，并建立多个线上和线下信息沟通渠道，实时指导医院管理员收集并提报相关数据。

平台第二期工作主要是促进数据的完整性、准确性和利用率。各医院提报的数据受省级质控中心管理员和国家护理质量数据平台管理员的双重审核和管理，对疑似问题数据进行反馈核实，汇总数据提报中发现的通用问题进行反馈、解答、培训，并组织标杆医院进行经验分享，帮助提高数据完整准确和数据挖掘利用。

平台第三期工作一是鼓励更多的医院了解“数据平台”优势并加入其中；二是对平台功能和体系不断修改完善，使其适应未来发展需求。

3 平台应用情况

经过两年多的实践与努力，平台运行初期各医院对指标的内涵和测量要素理解不统一[9]，数据收集方法及路径等存在问题或困难，数据的及时性、完整性不能保证等问题已得到较好解决。截止2017年底，各类质量指标数据的年度填报完整率均超过98%；指标变异度逐年减小，说明数据逐渐趋于稳定与可靠。

截止2018年11月，平台拥有用户1 829家，其中三级医院1 273家，占全国三级医院的57.034%；二级医院556家，占全国二级医院的6.999%。相比2016年7月平台建立之初进入的772家三级医院，新增用户57.791%。借助平台收集的质量数据信息，先后完成了《2016年国家医疗服务与质量安全报告》《2017年国家医疗服务与质量安全报告》中护理专业的撰写[7-8]。

随着平台的运行，部分省级质控中心借助平台建设基础及开发经验，进行了本省信息平台个性化的建设，充分利用信息平台进行省内培训、信息交流、经验分享等全省范围内的线上管理；一些医院参考指标管理经验及数据采集的信息化思路，进行了本院信息系统的升级或改造，使简单的表单电子化信息系统升级为客观结构化、多系统交互的智能系统；广大护理人员在学习、实践指标管理的过程中，形成了大量有价值的科学经验，在医疗、护理相关核心期刊发表了大量高质量文章。另外随着护理质量管理与信息技术联合的发展思维，以及对行业的引领与带动，催生了一大批在护理信息领域有一定特长的“信息专科护士”，对护理专业的发展起到了更加积极的作用。

4 存在的不足及改进建议

4.1 存在的不足

4.1.1 数据准确性有待提高

目前多数医院信息化建设比较落后，同时对如何建立智能、共享的信息化系统不了解。医院信息系统资源结构化处理水平不高，且各系统间信息共享、交互程度低。“异源异构”导致数据的提取、整合、分析、结果应用存在困难[10]。现阶段医院数据的获取往往利用手工或者电子表格的方式收集或统计，由于人工记录不及时、缺失或失真等，使数据真实性、准确性比较低。各级医疗机构如何建立一套交互程度高、集成范围广的全结构化信息系统，实现数据的自动化产生与采集，是平台便捷获取到准确可靠数据的关键。

4.1.2 收集的数据细化程度不够

平台目前收集的数据以全院层面为主，无法进一步细化分析医院不同病区和不同医院相同病区的护理质量现状与差异，对医院的指导意义有所欠缺。同时，平台的数据信息缺乏患者的一般特征数据，如性别、年龄、疾病分布等，在对不良事件结果的原因分析或相关因素探索时会受到制约。

4.1.3 医院缺乏对平台数据的挖掘利用

医院管理者对如何应用指标进行质量管理存在困惑，未体现指标的应用价值。应用护理质量指标数据监测护理质量状况，确定改善目标和对策，是平台建立的初衷和质量管理的关键步骤。但目前各医院仅停留在数据收集、上报层面，缺乏对平台质量数据的挖掘和利用。一方面，可能是由于医院缺少既有数据处理、统计分析知识，又对业务应用理解的人才心有余而力不足。另一方面，可能是由于管理观念保守，管理者习惯于经验决策。

4.1.4 指标范围尚待进一步拓展

随着指标管理工作的推进，目前平台中13项指标的相关变量不能满足对护理专业质量评价的需要，亟需进一步拓展指标变量采集范围，通过对各项指标过程面的监测与分析，进一步回溯结构、过程面的管理对患者结局的影响。

4.2 改进建议

4.2.1 探索平台技术升级

打破与医院的网络屏障，实现平台与医院内部信息系统的无缝对接，通过设置防火墙、建立中间数据库等信息手段，既保障了患者隐私数据，又实现了护理质量数据的自动采集，使数据在真实性、及时性、完整性方面得到保障，同时将解放护理质量数据收集、上报的护理人力。

4.2.2 拓展平台功能

（1）拓展平台最小填报单元。将最小填报单元拓展到病区，同时对结果指标的过程变量和相关患者一般信息资料进行扩展采集。保证数据来源于第一发生病区，并最大限度获取第一手资料，根据结果回溯过程，加强过程管控以解决存在的问题。同时，最小病区数据的获得可实现同类别病区的数据比较，可进一步细化特定群体类型或层面的数据分析与比较，明确改进目标。

（2）强化平台分析反馈功能，有针对性地为医院管理者提供指导。在数据来源拓展到病区与指标变量扩展的基础上，基于“结构-过程-结果”三个维度指标之间的相关性，构建自动化的逻辑判断程序，强大分析功能，每个病区/医院可自主组合群体类型进行比较，如可选择全国某种类型、某种规模的医院数据或全国某种类型、某种规模的科室数据比较。利用大数据，深入探索护理措施与患者结局之前可能存在的因果关系，形成医院个性化质量报告，对医院在相关质量管理方面的现况、行业水平等进行描述发布本领域国家级、省级基准值、行业标杆医院数值，并就结局对应的过程护理措施中的问题形成改进意见，为制定护理质量改善目标和措施提供客观、科学依据。

（3）增加线上交流、培训、资讯分享等功能。通过增加经验交流渠道，如进行相关指标管理领域标杆医院推荐，优秀改善案例的在线交流，邀请专家现场指导或申请到标杆医院参观等，彻底打通医院间的交流障碍，真正做到资源共享。同时，增加在线学习、最新资讯等功能，进一步促使医院从观念上改变，营造数据文化氛围，坚持循证决策，进行相关人才培养。通过多方引领，全面推进护理质量管理水平的提升，逐步实现医院间的同质化管理。 

5 结语

国家护理质量数据平台形成了相关护理质量领域国家级、省级的管理基准值，为各医疗机构的护理质量改善提供科学的方向和指引，同时为各医疗机构间提供信息交流、经验分享的渠道。自平台建立以来，广大护理人员学习、应用指标进行质量管理、评价护理质量的工作理念逐渐形成，越来越多的医院认识到基于数据驱动的科学质量管理的重要性，利用“指标”这个质量的核心杠杆直面问题，针对性制定改进措施或方案，系统解决问题。

平台的建立与发展集结了广大护理人员的智慧，也得益于广大医疗机构无私的分享与支持，平台也始终秉承着数据“取之于医院，用之于医院”的原则，不断持续完善功能，深入挖掘数据背后代表的意义，为医疗机构进行质量评价与改善提供真实的参考。该平台的建立实现了我国护理事业发展从经验到科学零的突破，开启了用数据评价质量、证据改善护理的时代。同时基于数据得出的结论，给医院、行业以客观指导，也为卫生行政部门提供政策理论依据。

参考文献

[1] 简伟研,么莉.我国护理质量宏观管理现况简析和展望[J].中国护理管理,2014, 14（5）：449-451.

[2] 么莉，冯志仙，朱宗蓝，等.护理敏感质量指标实用手册（2016版）[M].北京：人民卫生出版社，2016：3-5.

[3] American Nurses Association. What is NDNQI: development of NDNQI[EB/OL]. （2011-03-01）.http://nursingandndnqi.weebly.com/what-is-ndnqi.html

[4] Montalvo I. The National Database of Nursing Quality Indicators® (NDNQI®)[J]. OJIN: The Online Journal of Issues in Nursing, 2007,12(3) : 112-214.

[5] Gallagher R M, Rowell P A. Claiming the future of nursing through nursing-sensitive quality indicators[J]. Nurs Adm Q, 2003, 27(4):273-284.

[6] Hou Q, Crosser B, Mahnken J D,et al. Input data quality control for NDNQI national comparative statistics and quarterly reports: a contrast of three robust scale estimators for multiple outlier detection [J]. BMC Research Notes. 2012, 5（1）: 456.

[7] 张宗久,李路平,郭燕红,等.2016年国家医疗服务与质量安全报告[M].北京：人民卫生出版社，2016:330-344.

[8] 张宗久,郭燕红,焦雅辉,等.2017年国家医疗服务与质量安全报告[M].北京：人民卫生出版社，2017：396-407.

[9] 张庆玲,罗  霞,黄  萍,等.基于护理质量数据平台统计结果的护理结构指标数据准确性分析[J].护理研究,2017,31（27）：3483-3485.

[10] 王才有.大数据时代的医院数据平台建设[J]. 中国医院,2016,20（1）：15-17.