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6.住院护士电子健康档案系统中变通方法的特征及其影响因素:一项混合方法研究的二次分析

期刊:international journal of nursing studiesDOI:10.1016/j.ijnurstu.2025.105261

本研究由Oliver T. Nguyen (第一作者,所属机构:美国威斯康星大学麦迪逊分校工业与系统工程系;美国佛罗里达大学护理学院),Alexandria Carey,Linsey M. Steege和Hwayoung Cho (通讯作者,所属机构:美国佛罗里达大学护理学院)共同完成。研究论文题为“住院护士电子健康记录系统变通使用的特征与影响因素:一项混合方法研究的二次分析”,发表于国际护理学领域权威期刊《International Journal of Nursing Studies》2026年第173卷。

本研究属于健康信息学、护理信息学与人因工程学交叉领域的研究。研究背景在于,尽管电子健康记录(Electronic Health Record, EHR)系统已广泛应用,但其可用性问题一直存在,核心原因之一是EHR预设的工作流程与临床实际工作之间存在脱节。作为EHR最主要用户的临床护士,为了弥合这种脱节、完成工作任务,会自发地发展并实施各种“变通方法”(Workarounds)。然而,这些变通方法的具体特征、产生原因及其与EHR系统可用性水平之间的关系尚不明确。既往研究虽已意识到此现象,但对住院护士这一特定、庞大用户群体的变通行为缺乏深入、系统的探究。因此,本研究旨在填补这一空白,具体研究目标为:1) 识别并描述住院护士在EHR中使用的变通方法;2) 确定导致需要使用这些变通方法的工作系统因素;3) 理解不同水平的EHR可用性如何影响对这些变通方法的需求。研究成果将有助于指导医院和EHR开发商针对性地优化系统设计、减少不必要的护士工作负担,并改善人机交互。

研究的详细工作流程是一项对现有数据进行二次分析的混合方法研究。数据来源于一项先前完成的、以探讨EHR可用性对护士文档负担影响为主题的序贯解释性混合方法主研究(该研究已获伦理审查委员会批准)。本研究采用收敛混合方法设计,重新审视和整合了主研究中的定性访谈数据和定量调查数据。研究程序主要包括数据源获取、独立分析和数据整合三个阶段

第一,数据源获取。研究对象是来自美国佛罗里达州一所学术医疗中心、文档负担最高的五个病区的20名住院注册护士。这些护士大部分为全职女性,拥有两年以上护理经验,且对数字健康工具较为熟悉。研究方法包括半结构化访谈和问卷调查。访谈采用定性描述方法,旨在探索护士对EHR的绩效期望、努力期望、管理文档负担或应对可用性问题的策略以及未来改进建议。随后,使用系统可用性量表(System Usability Scale, SUS)对五种核心EHR文档功能(护理记录单、用药记录、护理计划、护理记录、出入转导航器)的可用性进行定量评估,SUS得分越高代表可用性感知越好。

第二,独立分析阶段。对于定性访谈数据,研究团队采用了主题分析方法。分析的指导框架是经过修订的“社会技术EHR变通方法分析框架”,该框架定义了影响EHR变通方法使用的五个工作系统层面:1) 个人因素;2) 组织因素;3) EHR系统与其他技术因素;4) 任务因素;5) 内部环境因素。同时,该框架还提出了表征变通方法的若干属性(如连锁性、预见性、重复性、共享性)。基于此框架,研究制定了编码本。两位具有临床信息学/人因工程学和护理科学/临床实践背景的研究员,使用NVivo 14软件对访谈转录稿进行独立编码,识别参与者提及的所有变通方法实例。他们首先共同编码第一份转录稿以校准编码本,随后独立编码其余转录稿,并通过共识解决编码冲突。所有编码完成后,团队通过归纳共识,识别出独特的变通方法类型。对于定量调查数据,本研究未进行新的统计分析,而是根据主研究已有的SUS得分结果(护理记录单中位数67.5,用药记录81.3,护理计划46.3,护理记录75.0,出入转导航器47.5),以68分(SUS平均可用性标准分)为界,将五种EHR文档功能分为两组:“高于平均可用性”组(用药记录、护理记录)和“低于平均可用性”组(护理记录单、护理计划、出入转导航器)。

第三,数据整合阶段。研究将定性和定量数据进行整合分析,以探究EHR可用性水平差异在多大程度上能解释变通方法的使用。具体做法是:检查在“高于平均”和“低于平均”可用性的两组EHR功能中,从访谈数据中识别出的关键主题(即变通方法类型及其影响因素)在流行程度上是否存在差异;并评估特定的变通方法是否更常见于某一可用性水平组。

研究的主要结果丰富且层次分明。

在变通方法的识别与特征方面,研究从访谈数据中识别出11种不同的EHR变通方法,包括:复制粘贴、延迟记录、避免记录、在别处记录信息、更改时间戳、以牺牲准确性/全面性为代价使用记录快捷方式、手动录入记录、协助同事记录、最小化和最大化窗口、以超出预期目的的方式与工具交互、手动更新医嘱界面。值得注意的是,并非所有变通方法都普遍适用于所有EHR功能。例如,“延迟记录”是唯一一种被报告在所有五种EHR文档功能中均有使用的变通方法;而“更改时间戳”则仅特定于用药记录功能。这表明变通方法具有高度的情境依赖性。从特征来看,大多数变通方法具有可预见性、重复使用、在病区内多名护士间共享的特点。虽然多数变通方法是“非连锁的”(即不引发其他变通方法),但也发现了个别“连锁性”案例,例如,其他护士在护理计划中过度使用复制粘贴导致的数据质量问题,连锁引发了另一些护士“避免使用护理计划”或使用快捷方式标记“已审阅”而并未实际核实的变通行为。

在变通方法的影响因素方面所有五个工作系统层面(个人、组织、EHR与技术、任务、内部环境)均被发现对护士使用变通方法的需求产生影响。然而,每种变通方法的影响因素组合不同。例如,“在别处记录信息”似乎主要受个人层面因素(如缺乏陈述性知识,不知道该把特定信息记录在哪里)驱动;而“延迟或避免记录”则受到全部五个层面因素的共同影响。研究还发现,某些框架中预设的因素(如组织层面的数据迁移政策、EHR技术层面的数据集成、数据呈现、患者数据特异性,以及任务层面的任务干扰)在本研究的访谈数据中未能映射到具体引述,研究者结合研究情境对此进行了解释性分析。

在EHR可用性水平与变通方法的关系方面,整合分析得出了关键发现。首先,无论是高于还是低于平均可用性的EHR文档功能,都存在至少一种变通方法,这表明变通行为普遍存在,不完全由显著的可用性问题驱动。其次,特定变通方法的使用可能与可用性水平相关。例如,“以超出预期目的的方式与工具交互”等旨在快速完成记录的变通方法,更多地出现在“低于平均可用性”的功能组(如护理计划、出入转导航器)中。护士表示,这些功能繁琐的导航流程和系统限制促使他们发展出旨在减少记录时间的变通方法,尤其是在他们已认为某些数据录入临床无关或冗余,且同时有其他紧急临床任务(如患者病情恶化、新病人入院)需要优先处理时。最后,也是最重要的发现之一是:尽管EHR可用性水平不同,但导致变通方法产生的“工作系统影响因素”却基本相似。唯一观察到的差异是,“社会规范”(即病区内其他护士的行为)这一因素似乎是“低于平均可用性”功能组特有的影响因素,这与社会影响是技术采纳重要驱动力的理论相吻合。

基于以上结果,研究得出了明确的结论。研究表明,住院护士在完成跨越多种EHR文档功能的任务时,会使用多种多样的变通方法。护士对EHR变通方法的使用,既受到EHR可用性的影响,也受到更广泛的护理工作系统的塑造。EHR可用性问题只是部分原因,临床环境的现实需求(如优先处理病情不稳定的患者)、工作流程中的技术整合问题(如设备数据导入错误)、个人知识与培训差异等因素共同构成了变通行为产生的土壤。因此,单纯改进EHR界面设计不足以完全消除变通方法,需要采取系统层面的综合干预策略。研究的科学价值在于,它首次使用一个成熟的社会技术分析框架,系统地识别、分类并深入探讨了住院护士这一核心用户群体的EHR变通行为及其多层面动因,深化了我们对“技术-工作-人”复杂交互的理解。其应用价值体现在,为医院管理者、EHR设计者和护理教育者提供了具体、可操作的优化方向,例如:针对性地重新评估某些频繁要求重新记录的数据项的必要性;优先解决EHR与连接设备间的互操作性数据质量问题;开发科室或专业特异的文档模板;通过正式的单元级培训明确文档规范,减少对非正式“同伴学习”中不良变通行为的依赖等。

本研究的亮点突出。研究发现上,明确指出“大多数EHR变通方法是针对特定任务或功能,而非普遍适用”以及“变通方法仅部分由EHR可用性问题驱动,更广泛的工作系统因素起关键作用”这两点,是对现有认知的重要澄清和深化。方法学上,采用收敛式混合方法设计对现有数据进行深入的二次分析,不仅高效利用了已有资源,而且通过定性与定量数据的相互印证和补充,使结论更具说服力。特别是在整合分析中,创造性地将变通方法类型、其影响因素与EHR功能的具体可用性得分进行交叉比较,揭示了可用性水平与变通行为类型选择之间微妙而具体的关系。研究对象上,聚焦于住院护士这一最大、最频繁的EHR用户群体,研究结论更具针对性和临床实践意义。

此外,研究在讨论部分还提出了诸多有价值的观点和未来研究方向,例如:指出某些变通方法(如为优先救治患者而延迟记录)可能具有促进患者安全的积极意义,体现了护士在复杂系统中的适应性智慧;强调了在评估或干预变通行为时考虑其“情境”的重要性;揭示了变通方法通过非正式的师徒制或病区文化传播的现象,指出未来研究应探索这种传播机制;并提出了针对每种已识别变通方法的具体潜在解决方案表,为实践改进提供了直接参考。最后,研究也坦承了自身局限性,如单中心样本可能限制普适性、样本量可能不足以捕捉所有变通方法变体、二次分析可能受原始数据范围限制等,并据此呼吁未来研究需要在更大规模、更多样化的样本中验证发现,量化变通方法的发生频率,并评估其对患者结局和系统安全的影响。

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