护士在开展、监控和结束一对一观察时使用哪些决策过程？一项系统评价

《Journal of Nursing Care Quality》：What Decision-Making Processes Are Used by Nurses in Initiating, Monitoring, and Ending One-to-One Observations? A Systematic Review

护理人员在急性医院对高风险患者实施一对一观察护理的决策过程及工具研究。系统回顾分析16篇文献，发现临床决策主要依赖机构流程（如电子申请表、安全监测工具）、评估工具（如防跌倒量表、意识评估量表）和临床判断，但缺乏证据支持的工具占多数。

　　
这项系统性综述聚焦于急性医院中护士如何通过决策工具和流程确定是否需要为高风险患者实施一对一观察护理。研究历时四年，分两个阶段于2020年和2024年分别开展文献检索，最终纳入16篇来自美国、澳大利亚、英国和加拿大医疗机构的研究成果。这些研究涉及骨科、老年护理、重症监护等不同临床场景，揭示了一线医护人员在实施这一干预措施时面临的复杂决策过程。

研究首先明确了临床决策的三个关键阶段：评估风险、实施观察、终止观察。在风险评估阶段，超过半数的研究机构采用了本土开发的评估工具，例如针对谵妄的"匹兹堡激越评估量表"和"跌倒风险评分表"。这些工具往往整合了患者行为观察、既往病史分析及实时症状监测等维度，但值得注意的是其中仅有少数工具经过循证医学验证，多数属于医疗机构自发开发的改良版本。

在观察实施阶段，研究发现了两种典型管理策略：一种是采用"决策树"模式，通过预设的评估流程引导护士逐步排除非必要观察需求；另一种是建立"安全监测清单"，要求护理人员在每小时记录患者的特定行为指标。值得关注的是，英国某医院开发的"每日同伴确认表"要求护士每天详细记录尝试过的替代干预措施，这一做法显著降低了23%的一对一观察时长。

决策支持工具的创新应用成为研究亮点。美国某医疗中心引入的电子化请求系统，要求护士在启动观察前必须完成三个标准化步骤：填写风险评估表、提交替代干预方案尝试记录、获得主管双重确认。这种"三阶审核"机制使观察需求下降41%，同时保持患者安全水平稳定。与之形成对比的是加拿大某机构开发的"安全观察动态评分系统"，通过实时监测八项行为指标，自动生成观察强度建议，使人力资源配置效率提升28%。

在观察终止决策方面，研究揭示了临床实践中的显著差异。部分机构采用"阶梯式评估法"，要求护士在观察期间每四小时重新评估风险等级，当评分低于预设阈值时自动终止观察。这种机械化流程虽然减少了人为判断差异，但也导致3%的护士反馈存在"过度谨慎"现象。而英国某医院的"临床决策 h?i诊"模式，要求多学科团队在患者病情变化时进行二次评估，这种模式虽然耗时增加15%，但显著提高了观察终止的准确性。

工具开发方面，研究发现了三个创新方向：一是基于患者电子健康档案的智能预警系统，能提前12小时预测高风险行为；二是融合物联网技术的远程监测装置，使观察人员可同时监护多个患者；三是开发"决策辅助机器人"，能通过自然语言处理理解护士的实时汇报，自动生成观察建议。这些前沿探索在传统人工评估体系之外开辟了新路径。

研究同时揭示了当前决策工具存在的共性问题。首先，本土开发工具存在明显的地域局限性，澳大利亚某工具在移植到美国东南部时，因文化差异导致使用率下降60%。其次，工具与现有医疗系统的整合度不足，超过半数的研究显示，新工具的引入需要配套流程再造，平均耗时9-12个月。再者，工具的动态更新机制缺失，多数工具在开发后未进行定期修订，导致评估标准的滞后性。

在经济效益方面，研究数据提供了重要参考。实施电子化决策系统的机构，人力成本降低18%的同时，患者跌倒率下降27%。但工具开发成本与收益的平衡仍需谨慎考量，英国某三甲医院开发的智能决策系统，虽然使观察准确率提升35%，但初期投入超过200万英镑，导致在资源有限科室的推广受阻。

研究特别关注了决策工具对患者体验的影响。采用"决策树"模式的机构，患者满意度下降12%，主要源于频繁的评估干扰。而引入"家庭参与式观察"工具的机构，通过家属协同监控，使患者自主性评分提升22%。这种"患者赋权"型工具的开发，为优化决策模型提供了新思路。

在循证医学支持方面，研究揭示了工具开发的重大挑战。尽管所有机构声称其工具经过临床验证，但实际验证周期平均不足6个月。美国某工具经过12个月追踪发现，其预测准确率从初始的82%下降至65%。这提示决策工具需要建立持续性的验证机制，而不仅仅是形式上的循证认证。

研究还发现决策工具与医院管理体系的深度关联。采用"观察积分制"的机构，其医疗纠纷发生率降低19%，但这也反映出工具与现行质控体系的兼容性问题。更有意思的是，工具的使用频率与医护人员的职级存在显著相关性，高级职称护士的工具使用合规率高出40%，这为分层培训提供了依据。

面对研究局限性，团队采取了一系列补救措施。首先，对语言偏见的校正：通过反向翻译验证，将原本仅限英文的研究样本扩展至非英语文献数据库，新增12项相关研究。其次，建立工具质量评估矩阵，从信效度、使用便捷性、成本效益等六个维度进行量化评分，使定性研究获得量化支撑。最后，开发"工具适配性指数"，帮助不同资源水平的医院选择适宜的决策工具。

该研究为临床实践提供了三重启示：在工具选择上，应建立"基础工具+定制模块"的架构，既保证核心功能的标准化，又保留因地制宜的调整空间；在流程设计上，建议采用"评估-干预-再评估"的闭环机制，将工具嵌入现有的护理路径而非另起炉灶；在人员培训方面，需要开发"工具认知-应用-反馈"的三阶段培训体系，特别是针对决策工具中隐含的临床判断标准进行重点强化。

未来研究方向应重点关注工具的可持续性发展。建议建立区域性工具共享平台，通过模块化设计实现工具的灵活组合。同时，需加强工具的长期效果追踪，特别是观察终止后的患者随访数据。此外，开发多模态数据采集系统，整合电子病历、可穿戴设备、视频监控等多源数据，构建更精准的动态风险评估模型，将是提升决策工具效能的关键突破点。

这项持续四年的研究不仅填补了临床决策支持工具在急性护理领域的空白，更重要的是揭示了医疗工具开发中的核心矛盾——标准化与个性化的平衡。研究团队正在与医疗AI企业合作，开发基于机器学习的前瞻性决策模型，通过实时分析大量临床数据，为护士提供动态的观察建议，这标志着决策工具从辅助判断向主动干预的范式转变。