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ICU成人病人气管插管非计划性拔管风险评估工具研究进展: 2025年; 综述了ICU成人病人气管插管非计划性拔管风险评估工具,分析风险评估工具的优点及不足之处,并对使用情况进行总结,为护理工作者开展有效的气管插管非计划性拔管风险评估工作提供依据。; 周慧周静赵振华俞琳姚媛媛冯波; 关键词：气管插管非计划性拔管

老年ERCP术后患者非计划性拔管的影响因素分析: 2025年; 目的探讨老年胆总管结石患者内镜下逆行胰胆管造影(ERCP)术后非计划性鼻胆管拔管的现状及其影响因素,并提出预防策略。方法选取2017年1月至2024年6月南华大学附属第一医院肝胆外科收治的442例ERCP术后留置鼻胆管的老年胆总管结石患者,按照是否发生非计划性拔管将患者分为拔管组(43例)和未拔管组(399例),比较2组患者疼痛程度[采用视觉模拟评分法(VAS)]、陪护情况、健康教育及相关健康指标等情况,采用logistic回归模型分析患者发生非计划性鼻胆管拔管的影响因素。结果拔管组患者意识状态、健康教育、陪护情况、VAS评分与未拔管组比较,差异均有统计学意义(P<0.05);疼痛感、无陪护、意识不清及未接受健康教育为非计划性鼻胆管拔管的影响因素(优势比大于1,P<0.05)。结论疼痛感、有无陪护、意识不清和健康教育是老年ERCP患者非计划性鼻胆管拔除的主要影响因素;医护人员应高度重视此类患者的疼痛护理,做好患者及陪护的相关培训,以防止非计划性拔管。; 王洁王洁莫文娟王一棋; 关键词：胆总管结石内镜下逆行胰胆管造影非计划性拔管鼻胆管

瑞士奶酪模型在非计划性拔管管理中的应用效果: 2025年; 目的探讨瑞士奶酪模型在非计划性拔管(UEX)管理中的应用效果。方法选取联勤保障部队第九〇〇医院心胸外科监护室2021年1月-12月收治的1227例患者为对照组,2022年1月-12月收治的1348例患者为观察组。对照组采取传统管道管理模式,观察组采取基于瑞士奶酪模型的非计划性拔管管理,比较两组UEX发生率、UEX不良事件分级情况、护理满意度。结果观察组UEX发生率为0.31%,低于对照组的1.30%,差异有统计学意义(P<0.05);除尿管外,观察组深静脉置管、外周静脉置管、气管插管、鼻饲管、桡动脉置管、各类引流管UEX发生率均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组不良分级严重程度低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组护理满意度高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论将瑞士奶酪模型应用于非计划性拔管管理中,可以降低患者UEX的发生率以及UEX不良事件分级严重程度,提高护理满意度。; 范瑜来涂美春李毅; 关键词：非计划性拔管护理管理护理安全

循证护理在预防胃肠减压患者非计划性拔管中的应用成效: 2025年; 分析胃肠减压患者经循证护理对非计划性拔管预防的临床效果。方法选取医院内收治100例胃肠减压患者为对象,分成对照组及研究组,对照组给予常规护理,研究组实施循证护理,对比两组护理效果。结果研究组患者焦虑抑郁负面情绪评分及并发症发生率低于对照组,非计划性拔管发生率比对照组低,置管依从性及护理满意度高于对照组,P<0.05。结论胃肠减压患者通过循证护理干预可以有效预防非计划性拔管,改善患者心理状态,预防其他不良事件发生。; 吴志莲; 关键词：循证护理胃肠减压非计划性拔管护理效果

循证护理在预防胃肠减压患者非计划性拔管中的应用影响: 2025年; 探究胃肠减压患者非计划性拔管预防中循证护理的具体表现。方法选择医院2022年11月至2024年11月接诊的40例胃肠减压患者,通过电脑筛除法完成分组任务,以常规护理为对照组服务,将循证护理提供给观察组,对两组抑郁和焦虑情绪、疼痛程度、非计划性拔管发生率等指标进行比较。结果观察组抑郁和焦虑评分远远低于对照组(P<0.05),观察组VAS评分在对照组之下(P<0.05),观察组非计划性拔管发生率在对照组之下(P<0.05)。结论胃肠减压患者住院治疗期间有出现非计划性拔管的可能,循证护理基于对此类患者治疗期间情况的掌握,结合非计划性拔管诱发原因以及患者健康维持需要,可提供有效的干预措施,较大程度规避非计划性拔管。; 王立静; 关键词：胃肠减压非计划性拔管循证护理情绪状况

重症肺炎患者气管导管非计划性拔管的危险因素及护理策略探究: 2025年; 目的:探究重症肺炎(SP)患者气管导管非计划性拔管(UEX)的危险因素及护理策略探究。方法:回顾性分析2019年4月至2024年4月在郑州大学第一附属医院气管插管SP患者120例临床资料,根据是否出现UEX分为病例组20例与对照组100例,采用Logistic回归分析UEX相关因素,提出护理策略。结果:两组患者急性生理与慢性健康状况Ⅱ(APACHEⅡ评分)、格拉斯哥昏迷指数(GCS评分)、镇静/躁动(RASS评分)、使用约束工具、固定方式和置管时长比较差异有统计学意义(P<0.05);SP患者气管导管UEX发生率为16.67%。Logistic回归分析显示,患者APACHEⅡ评分≥17分、GCS≥9分、RASS评分阳性、使用约束工具、简单胶布固定方式和气管导管置管时长均为SP患者UEX影响因素。结论:SP气管插管患者APACHEⅡ评分、GCS较高、存在镇静/躁动以及插管时间较长时,应警惕患者UEX的发生,通过缩减约束,改善固定方式有利于降低UEX的发生。; 胡亚南任小宇赵璐崔洋洋尹青军; 关键词：重症患者肺炎非计划性拔管护理策略

基于循证的预防鼻胃管非计划性拔管护理方案的变革策略研究: 2025年; 目的了解鼻胃管非计划性拔管护理方案证据临床应用现状,分析循证实践中障碍及促进因素,并据此制订行动策略,为临床实践提供依据。方法检索国内外数据库及指南网站关于预防鼻胃管非计划性拔管护理方案的证据并汇总,建立审查指标和审查方法,于2022年4-6月对某院进行基线审查,分析障碍和促进因素,并制订应对策略。比较证据应用前后护士对审查指标的执行情况、鼻胃管非计划性拔管的发生情况。结果纳入11篇文献,形成15条最佳证据,制订16条审查指标。障碍因素有缺乏有效的团队组织和支持、缺乏基于证据的知识储备、患者及家属对拔管预防意识不强等;促进因素有组建循证实践小组指导工作、开展相关的培训并建立考核机制、加强患者和家属的宣教等。证据应用前后,除指标16外,护士对其他指标的执行率均有提升,差异均有统计学意义(均P<0.001)。证据应用后,鼻胃管非计划性拔管发生率由4.45%降至2.10%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于最佳证据,并结合临床实际,制订预防住院患者鼻胃管非计划性拔管的管理方案,可促进护士护理行为的规范,有效地降低非计划性拔管,从而优化患者的护理结局。; 许丽春黄慧敏黄雨欣林丽玉刘亚黎; 关键词：鼻胃管非计划性拔管护理循证实践

针对性护理干预在气管插管患者非计划性拔管风险控制中的效果评估: 2025年; 主要围绕针对性护理干预运用到气管插管病人非计划性拔管风险控制中所具有的实践作用进行全面深入的分析研究。方法从临床中进行气管插管治疗方法的病人中挑选八十人当作本次研究对象,为了保证本次研究的质量和效果,将所有的病人划分为两个小组进行数据信息的收集和对比工作。每个小组由四十名病人组合而成,并且两组病人在前期基础资料方面并没有明显的差别。在进行研究的过程中,为对照组内病人提供原始护理服务,而对于观察组内病人提供针对性的护理干预服务。在完成护理工作之后,完成两组病人各项指标数据的收集和对比工作。结果结合所掌握的数据来看,在心理状态方面观察组内病人表现相对较好,并且其中所有病人对于护理工作形成了了较高的满意度。另外,气管插管时间、ICU住院时间、住院时间等临床有关参数都明显好于对照组(P<0.01)。结果表明,与对照组相比,实验组和对照组无计划拔管率(5.00%)、2 0 0%、2 0 0%,具有显著性(P<0.05)。结论切实地将针对性护理模式加以运用,能够有效的提升 ICU病人的精神,使得病人对护理工作形成较高满意度,减少无计划性拔管及并发症的发生。这对于改善患者的临床预后,降低医疗资源的浪费有着十分重要的作用。; 宁艳丽王美娜; 关键词：针对性护理气管插管非计划性拔管

高危因素识别联合清单式管理对急诊留观患者非计划性拔管的影响: 2025年; 目的:探讨高危因素识别联合清单式管理对急诊留观患者非计划性拔管(UEX)的影响。方法:选取2022年1月—2023年12月收治的160例急诊留观患者,采用随机数字表法分组,各80例。对照组行常规护理,观察组采用高危因素识别联合清单式管理,比较两组非计划性拔管情况、护理不良事件情况、简化舒适状况量表(GCQ)评分结果、服务满意度。结果:观察组非计划性拔管与护理不良事件的发生率均低于对照组(P<0.05),干预后GCQ评分高于对照组(P<0.05),护理满意度高于对照组(P<0.05)。结论:在急诊留观患者中,高危因素识别联合清单式管理有助于减少UEX事件与不良事件的发生,提高患者的舒适度,且有利于提高患者的护理满意度。; 史文韩峰; 关键词：急诊留观高危因素非计划性拔管

Logistic回归模型和反向传播神经网络模型对肿瘤化疗患者经外周静脉穿刺的中心静脉导管非计划性拔管的预测效能: 2025年; 目的探讨Logistic回归模型和反向传播神经网络(BPNN)模型对肿瘤化疗患者经外周静脉穿刺的中心静脉导管(PICC)非计划性拔管的预测效能。方法根据是否发生非计划性拔管将220例行PICC置管的肿瘤化疗患者分为拔管组(n=37)和未拔管组(n=183)。比较两组患者的临床资料,采用Logistic回归模型分析肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的影响因素,采用BPNN构建肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的预测模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估两种模型对肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的预测价值。结果单因素分析结果显示,两组患者年龄、家庭人均月收入、社会支持评定量表(SSRS)评分、急性生理学及慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分、置管部位、置管肢体、置管时间、导管固定方式、合并糖尿病情况、皮肤损伤情况比较,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄较大、APACHEⅡ评分较高、右肢置管、置管时间较长、合并糖尿病、皮肤损伤均是肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的独立危险因素(P﹤0.05);家庭人均月收入≥5000元、SSRS评分较高、贵要静脉置管均是肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的独立保护因素(P﹤0.05)。BPNN模型显示,肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管影响因素重要性排序为SSRS评分﹥APACHEⅡ评分﹥年龄﹥置管部位﹥置管时间﹥置管肢体﹥皮肤损伤﹥合并糖尿病﹥导管固定方式﹥家庭人均月收入。BPNN模型预测肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的AUC、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确度均高于多因素Logistic回归模型。结论年龄、家庭人均月收入、SSRS评分、APACHEⅡ评分、置管部位、置管肢体、置管时间、合并糖尿病情况、皮肤损伤情况均是肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的影响因素。基于BPNN构建的肿瘤化疗患者PICC非�; 陈蕾饶子凤; 关键词：肿瘤化疗非计划性拔管 LOGISTIC回归模型反向传播神经网络

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