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吴老师解读
一、背景
住院跌倒是医院中常见的不良事件，尤其在老年患者中更为普遍。然而，目前针对老年人跌倒的研究存在样本量小、单中心设计的局限性，且未能区分不同程度的跌倒伤害。因此，理解老年住院患者跌倒的情况及影响严重跌倒伤害的因素尤为重要。
二、研究目的
本研究旨在探讨老年住院患者跌倒的情况，并调查影响严重跌倒伤害的因素，以期为提高患者安全和护理管理提供依据。
三、研究设计
数据来源
进行了一项对中国国家护理质量数据库（CNDNQ）的多中心横断面管理数据的二次分析。
研究环境
数据来自中国湖南省的67家医院。
参与者
研究纳入了2019年1月至2022年12月期间5143起跌倒事件，涉及5048名老年住院患者。
四、研究方法
统计分析
使用描述性统计（均值、标准差、频率和百分比）描述跌倒特征。由于数据具有多层次结构，采用广义线性混合模型（GLMM）进行分析，将医院和病区视为随机效应。同时进行了单变量和多变量分析。
五、研究结果
跌倒伤害的流行率
研究发现，跌倒相关伤害的发生率为63.3%，严重跌倒伤害的发生率为25.0%。
影响严重跌倒伤害的因素
护士与患者比例≤0.04（调整后比值比aOR=1.522，95% CI: 1.297–1.785）；
女性（aOR=1.304，95% CI: 1.137–1.497）；
入院时间较长（aOR=1.009，95% CI: 1.001–1.018）均与严重跌倒伤害风险增加相关。
外科（aOR=0.655，95% CI: 0.482–0.889）和骨科病区（aOR=0.649，95% CI: 0.449–0.939）相比于内科病区，严重跌倒伤害风险较低。
在8:00至15:59时间段，严重跌倒伤害风险显著高于0:00至7:59（aOR=1.416，95% CI: 1.171–1.713）。
跌倒发生情况
与躺着相比，站立（aOR=2.594，95% CI: 1.733–3.883）、上下床（aOR=1.403，95% CI: 1.009–1.951）、行走或康复（aOR=3.039，95% CI: 2.194–4.208）、如厕（aOR=1.411，95% CI: 1.038–1.917）和洗澡（aOR=2.170，95% CI: 1.391–3.385）均与严重跌倒伤害风险增加相关。
六、结论
本研究表明，老年住院患者中跌倒相关伤害及严重跌倒伤害的发生率较高。研究结果为制定针对性的跌倒预防策略提供了重要见解，有助于改善护理管理和提高患者安全性。强调需关注护士与患者的比例、患者性别、入院时间及具体活动等因素，以降低老年患者的跌倒风险。
如何快速学会开展这类研究
第一步：理解研究背景
研究主题
明确研究针对住院老年患者跌倒的情况，认识到这是医院常见的不良事件，尤其在老年患者中。
研究现状
了解当前研究的局限性，包括样本量小、单中心设计等问题，且未能区分不同程度的跌倒伤害。
第二步：设定研究目标
明确研究目的
设定目标为探讨老年住院患者跌倒的具体情况，并调查影响严重跌倒伤害的因素。
提出研究问题
例如：“哪些因素会增加老年住院患者严重跌倒伤害的风险？”以及“如何通过改善护理管理来降低这些风险？”
第三步：设计研究方法
选择研究设计
采用二次数据分析的多中心横断面设计，从已有数据库中提取数据，确保结果的广泛适用性。
数据来源
使用中国国家护理质量数据库（CNDNQ）的管理数据，确保数据的可靠性。
第四步：确定研究环境和参与者
研究环境
确定研究在中国湖南省的67家医院进行，确保样本的多样性和代表性。
参与者
纳入5143起跌倒事件，涉及5048名老年住院患者，确保数据的完整性和有效性。
第五步：数据收集与分析
数据收集
收集跌倒事件的相关信息，包括患者的基本情况、跌倒发生的时间、地点及活动状态等。
统计分析方法
使用描述性统计（均值、标准差、频率和百分比）描述跌倒的特征。
采用广义线性混合模型（GLMM）分析影响严重跌倒伤害的因素，考虑医院和病区的随机效应。
第六步：结果解读
分析主要发现
统计出跌倒相关伤害和严重跌倒伤害的发生率，识别出影响严重跌倒伤害的主要因素，如护士与患者比例、患者性别、住院时间等。
讨论影响因素
讨论不同病区、活动状态与时间段对跌倒风险的影响，提供具体的统计数据支持。
第七步：撰写研究报告
报告结构
按照科学论文的标准格式撰写，包括背景、目的、方法、结果和结论部分。
清晰表达
确保研究发现和政策建议易于理解，突出改善护理管理和患者安全的重要性。
第八步：发布与交流
选择合适的期刊
找到适合的学术期刊进行投稿，优先选择关注老年医学、护理学的期刊。
参与学术会议
提交研究成果，参与相关领域的学术会议，分享研究发现并获取同行反馈。
第九步：持续学习与实践
阅读相关文献
跟踪老年患者跌倒相关的最新研究，保持知识更新。
参与培训与讨论
参加相关的培训和研讨会，与同行分享经验，提升研究能力。
统计知识点解读
1. 定量研究
定量研究：通过收集和分析数值数据来揭示变量之间的关系。在本研究中，量化了跌倒事件的发生率及其相关因素。
2. 样本与数据来源
样本：从总体中选取的一部分。在本研究中，样本包括5143起跌倒事件，涉及5048名老年住院患者，确保数据的代表性。
数据来源：使用现有的中国国家护理质量数据库（CNDNQ）进行二次分析，确保数据的可靠性和多样性。
3. 描述性统计
描述性统计：用于总结和描述数据的基本特征，包括：
均值：数据的平均值。
标准差：数据的离散程度，反映数据的波动性。
频率和百分比：用于描述事件发生的比例，如跌倒相关伤害的发生率。
4. 影响因素分析
广义线性混合模型（GLMM）：一种适用于多层次数据分析的统计模型，在本研究中用于分析不同医院和病区作为随机效应对跌倒伤害的影响。
调整后比值比（aOR）：用于表示某一因素对结果变量影响的强度，控制其他变量的影响。例如，护士与患者的比例对严重跌倒伤害的影响。
5. 置信区间（CI）
95% 置信区间（CI）：表示估计值的不确定性范围，若CI不包含1，则说明该因素对结果的影响是统计显著的。在本研究中，aOR的95% CI用于判断各因素的显著性。
6. 变量类型
分类变量：如性别（男性、女性）、病区类型（外科、内科），用于分析不同组别的跌倒风险。
连续变量：如护士与患者比例、住院时间等，可以进行相关性分析和回归分析。
7. 单变量与多变量分析
单变量分析：分析单个变量与结果之间的关系，例如分析性别对跌倒风险的影响。
多变量分析：同时考虑多个变量对结果的影响，以便更全面地理解因果关系，例如在GLMM中同时考虑护士比例、性别和住院时间等因素。
8. 结果解读
相关性：研究中提到的跌倒相关伤害和严重跌倒伤害的发生率，揭示了老年住院患者中该问题的严重性。
显著性：通过统计检验（如p值、置信区间）判断结果是否具有显著性。通常，p < 0.05被认为是统计显著的。
9. 实际应用
实际意义：研究结果不仅具有统计学意义，还应具备实际应用价值，为制定针对性预防措施和改善护理管理提供依据。
祝大家发文顺利!有关于临床科研的任何问题随时留言咨询吴老师！
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