文/刘昊 徐家骅 张海莹 王密诗 黄国英

    构建并设计一套适用于我国医院的安全风险(不良)事件预警工具，并提出降低风险的措施，对控制医院安全风险(不良)事件、降低风险、提高整体医疗质量具有重要意义。

    传统的安全风险(不良)事件是指医疗、护理过程中发生的、不在计划中、未预计到的或通常不希望发生的意外事件。随着近年来医院管理水平的不断提升，医院安全风险(不良)事件也逐渐从狭义的医疗、护理不良事件，拓宽到广义的不良事件，例如信息系统宕机、天花板脱落、电梯故障等均被纳入不良事件的范围之中。伴随着这些变化，也意味着传统的安全风险(不良)事件管理工具需要革新。国际上的医院管理导向风向标逐渐聚焦在了医院风险预警上，因为合理运用风险的预警工具可以将风险进行早期识别，有倾向性地发现问题，将未发生的安全风险(不良)事件扼杀在摇篮之中。

    目前应用较为广泛的风险评估工具均存在一些不足之处，例如严重度评估等级矩阵(Severity Assessment Code，SAC)，其中没有明确界定造成伤害可能性的高、中、低(纵坐标轴)与发生频率有限、典型、广泛(横坐标轴)的具体范围，在具体的使用过程中存在困难。所以，在目前阶段开发一系列有明确范围界定的医院安全风险(不良)事件风险预警工具是非常迫切的，也是十分有价值的。

    本研究使用文献研究法与经验总结法，结合实际工作经验，以控制图与严重度评估等级矩阵(SAC)为基础，构建、设计出用于医院安全风险(不良)事件风险预警的3个工具并提出降低风险的3项管理策略，以期降低风险水平，提升医疗质量。

    研究基础

    第一，安全风险(不良)事件发生的特点。若想对安全风险(不良)事件使用相关工具进行监测与风险预警，那么事件的发生与数据的统计就要满足相应的条件。安全风险(不良)事件的发生具有偶发性、随机性，且单位时间内发生概率相互独立，每个事件在单位时间段内发生的概率是相等的。在这种客观条件下，事件发生的时间、频次、严重程度均可使用相关模型进行分析与统计，以及数据监测。

    第二，监测的统计学基础：泊松分布(一种统计与概率学里常见的离散概率分布)。泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。

    泊松分布由二项分布推导而来，其期望和方差均为λ。当λ=20时，分布泊松接近于正态分布；当λ=50时，可以认为泊松分布呈正态分布。而在实际工作中，当λ≥20时就可以用正态分布来近似地处理泊松分布的问题。在这种情况下，数据便满足条件 ......