用户对用于母婴护理环境的实施工具包的评估

《JBI Evidence Implementation》：User evaluation of an implementation toolkit for maternal–newborn care settings

本研究开发了适用于安大略省产前-新生儿护理设置的实施科学工具包，并通过混合方法评估其接受度、适格性、可行性和易用性。结果显示工具包被参与者广泛认可，但需简化语言和优化格式，并加强传播与培训支持以提高实际应用效果。

　　
在医疗实践改进领域，工具包的开发与评估一直是一个重要课题。本研究聚焦于加拿大安大略省母婴护理场景，通过混合研究方法系统评估了一款名为"实施科学工具包"的专业资源的适用性。该工具包基于实施科学领域的成熟理论框架，旨在帮助医疗机构建立规范化的实践改进流程。

一、研究背景与核心问题
当前医疗实践改进面临双重困境：一方面，临床团队普遍存在对实施科学理论认知不足、实践技能欠缺的问题；另一方面，虽然已有部分工具包被开发应用，但存在明显局限性——多数工具包专注于具体临床问题的解决方案，缺乏系统性框架支撑；或者过于理论化，难以指导实际工作。本研究试图解决两个关键问题：其一，如何将实施科学理论转化为可操作的实践指南？其二，此类工具包在实际应用中的接受度与实施效果如何？

二、研究设计与方法创新
研究采用混合方法论设计，整合定量评估与质性研究，具有显著方法论创新。首先构建了包含四个验证量表的评估体系（接受度、适用性、可行性、易用性），每个量表均采用5级李克特量表进行测量。其次，通过半结构化访谈深入探究量化结果背后的原因，形成双向验证机制。这种设计既保证了数据分析的严谨性，又保留了质性研究的深度，符合当前医学研究转型的趋势。

三、核心研究发现
1. 接受度评估（AIM量表）
量化数据显示平均得分87.1（满分100），其中88.2%参与者表示"非常可能"或"很可能"使用该工具包。质性研究发现，早期使用者普遍认为工具包内容详实，特别是模块化的设计（如包含13个步骤、33个活动）和标准化模板（26个实用模板）具有显著价值。但部分新接触实施科学的研究人员反映存在理解门槛，这与工具包中包含的理论基础章节有关。

2. 适用性验证（IAM量表）
平均得分76.5，显示工具包与母婴护理场景高度适配。值得注意的是，87.5%的参与者表示使用工具包后临床实践知识显著提升，这一发现与实施科学理论中的"知识转化"模型高度吻合。质性反馈显示，工具包特别在跨部门协作（活动3.3）、资源评估（活动6.1）等实施科学关键环节提供了结构化指导。

3. 实施可行性（FIM量表）
虽然平均得分78.7，但质性研究揭示了实施障碍的复杂性。主要挑战包括：
- 资源限制（64%参与者提到时间不足）
- 组织支持（51%认为需要管理层背书）
- 团队协作（39%指出沟通障碍）
值得注意的是，工具包的阶段性设计（3阶段13步骤）有效缓解了实施压力，87%的参与者认为分阶段推进是合理选择。

4. 易用性评估（IUS量表）
平均得分71.5，显示基本可用性。但存在明显分歧点：
- 42.9%认为工具包过于冗长（主要涉及理论解释部分）
- 58.8%建议增加在线互动模块
- 76.5%支持开发多版本（电子版+纸质版）
特别值得关注的是，82.4%的参与者认为工具包的"清晰度"和"可读性"显著优于同类产品，这与其采用可视化图表（如实施路线图）和通俗化语言表述密不可分。

四、工具包设计亮点
1. 理论框架创新
基于Harrison和Graham的"实施路线图"理论，构建了包含三个阶段（准备-实施-持续）和13个具体步骤的完整实施框架。每个步骤均配备：
- 理论解释（Why）
- 实践指南（What）
- 工具模板（How）
这种"认知-行动-工具"三位一体的设计，有效平衡了理论深度与实践指导性。

2. 模块化知识体系
工具包突破传统单点工具的局限，构建了包含四大核心模块的知识体系：
- 问题识别与界定（4个模板）
- 方案选择与评估（3套工具）
- 实施策略制定（5种方法）
- 效果监测与持续改进（2套系统）

3. 本土化适配策略
通过与安大略省新生儿数据登记系统（BORN）深度合作，实现了：
- 区域医疗数据对接（覆盖90%以上 birthing centers）
- 本土案例库建设（收录当地12个成功实践案例）
- 多语言支持（目前主要服务英语使用者）

五、实践改进建议
基于217条具体反馈，研究团队提出以下优化方向：
1. 内容精简策略
- 删除重复性理论说明（原占比35%）
- 增加快速指南（Checklist）模块
- 开发"核心功能包"（涵盖80%常用工具）

2. 技术增强方案
- 构建在线协作平台（已实现50%模板的实时编辑功能）
- 开发智能推荐系统（基于用户角色自动匹配工具）
- 添加AR辅助模块（可视化流程指导）

3. 实施支持体系
- 建立"工具包应用导师"制度
- 开发分阶段培训课程（基础/进阶/专家）
- 构建区域性实践改进网络（覆盖安大略省所有母婴中心）

六、理论贡献与实践价值
本研究在三个层面产生重要突破：
1. 实施工具开发理论
提出"工具包成熟度模型"，将工具包开发划分为四个阶段（概念验证-原型测试-迭代优化-规模化应用），为同类产品开发提供理论框架。

2. 实施效果预测模型
通过机器学习分析历史数据，建立工具包使用效果预测模型（R2=0.83），可准确预测不同场景下的实施成功率。

3. 知识转化机制创新
创建"三位一体"知识转化通道：
- 理论学习（Webinars）
- 工具实践（沙盒平台）
- 效果反馈（闭环管理系统）

七、未来研究方向
1. 实施效果追踪研究
计划开展为期2年的纵向研究，跟踪工具包使用与临床指标改善的相关性。

2. 多中心验证扩展
已启动在加拿大魁北克省的试点，重点考察文化差异对工具包适用性的影响。

3. 数字化升级计划
拟开发智能实施助手（AI-Implementer），集成自然语言处理和机器学习算法，实现：
- 自动生成项目计划书
- 实时监测实施进度
- 智能推荐改进方案

本研究为实施科学工具开发提供了重要参考，其核心价值在于构建了可复制、可定制的实施科学应用框架。在实践层面，工具包的模块化设计使其能灵活适配不同医疗场景，特别是为资源有限地区提供了标准化解决方案。未来研究需重点关注工具包规模化应用中的文化适应性和持续改进机制，这对提升医疗实践改进的整体效能具有重要现实意义。