IJNS：护士直觉患者病情变化量表的开发与验证

护士们在早期预警评分的应用和他们自己的临床判断之间感到紧张。护士直觉通常作为额外呼叫标准包括在预警分数里。因此，研究其预测价值非常重要。International Journal of Nursing Studies杂志发表了一项研究，开发和验证护士直觉患者病情变化量表（NIDS），以帮助护士检测普通病房患者的病情变化。

NIDS是根据最新证据开发的，之后由专家小组选择相关条目。该量表在比利时一家医院的前瞻性观察性研究中进行测试。数据收集时间为2019年12月1日-2020年3月31日。每次患者入院时以及护士感到担忧时，都会进行NIDS登记。研究结局包括紧急医生援助、复苏团队呼叫、患者死亡和计划外转入重症监护。

最后，护士直觉患者恶化量表（NIDS）由10个条目组成，包括语言，不适，面部表情，嗜睡，坐立不安，行为，皮肤颜色，凝视，疼痛，反应，这些条目采用四点反应类别进行评分。

研究总共收集了222份NIDS问卷，其中心脏科、骨科、胃肠科和肿瘤病房分别占49%、19%、16%和16%。条目评分之间的成对相关系数显示中高度相关性，均具有统计学意义。第9项（疼痛）和所有其他条目之间的相关性最低。第10项（反应）、第4项（嗜睡）、第1项（语言）和第6项（行为）之间有很强的相关性。此外，第5项（坐立不安）也与第6项（行为）密切相关。

校正条目总分相关系数介于0.573（项目9-疼痛）和0.874（项目6-行为）之间。个体离散指数（PSI）为0.814，表明较好的辨别力（将患者区分为不同程度病情恶化的能力）和量表的内部一致性。

计算量表在预测患者结局（即研究中指定的事件）方面的表现。登记后预测24h内事件的AUROC为0.957（95%CI 0.932-0.982；p<0.001），表明模型性能良好。

结果表明，NIEDS是一种有效和准确的工具，使用临床线索来估计住院患者的病情变化情况。

原文出处：

Filip Haegdorens, Carolien Wils, et al, Predicting patient deterioration by nurse intuition: The development and validation of the nurse intuition patient deterioration scale, International Journal of Nursing Studies, 2023, https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2023.104467.