黃知秀，張 靜，張 娟

(長江大學(xué)臨床醫(yī)學(xué)院 荊州市第一人民醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科， 湖北 荊州 434000)

循證護理在腦血管疾病中應(yīng)用效果的Meta分析

黃知秀，張 靜，張 娟

(長江大學(xué)臨床醫(yī)學(xué)院 荊州市第一人民醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科， 湖北 荊州 434000)

目的：評價循證護理在腦血管疾病中的應(yīng)用效果。方法：用系統(tǒng)評價的方法檢索文獻，納入在腦血管疾病應(yīng)用循證護理的隨機對照實驗文獻，用RevMan5.1軟件統(tǒng)計分析。結(jié)果：分析結(jié)果顯示：χ2=18.74,df=10,P=0.04,各文獻具有異質(zhì)性,用隨機效應(yīng)模型分析。OR(合并)=0.30,95%CI=[0.21,0.43]，Z=6.48，P<0.00001，說明在兩組護理措施中循證組對腦血管疾病更有利，二者差異顯著。結(jié)論：常規(guī)組與循證組在護理腦血管疾病患者中，循證組優(yōu)于常規(guī)組，二者差異顯著，且該結(jié)論穩(wěn)定可靠。

循證護理； 腦血管病； Meta分析

腦血管病的發(fā)病率呈逐年上升的趨勢，已成為人類死亡及致殘的最重要原因。對這類病人護理的好壞無論對病人的康復(fù)還是預(yù)后都起著十分重要的作用。循證護理是以有價值,可信的科學(xué)研究結(jié)果為依據(jù),提出問題尋找實證,運用實證和可利用的最適宜的護理研究依據(jù),護理人員的個人技能以及患者的實際情況,價值觀和愿望這三個基本條件有機地結(jié)合起來,制定出一整套的護理方案[1]。在腦血管疾病中運用循證護理的文獻多篇，本文試圖用Meta分析來評價循證護理在腦血管疾病中應(yīng)用效果，為患者及護士提供參考。

1 資料與方法

1.1文獻收集

資料庫《中文科技期刊全文數(shù)據(jù)庫(VIP，1994-2010 》，檢索詞：循證護理，腦血管疾病，隨機對照實驗。

1.2納入和排除標(biāo)準(zhǔn)

1.2.1 設(shè)計類型 隨機對照試驗(RCT)。

1.2.2 納入對象 ①腦血管疾病患者的護理。②其疾病診斷標(biāo)準(zhǔn)參照國家或國際制定相關(guān)腦血管病標(biāo)準(zhǔn)。③干預(yù)措施中治療組為循證護理，對照組為傳統(tǒng)護理。④資料齊全，護理效果的評定有相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)，且護理效果以量化性質(zhì)反映。

1.2.3 排除標(biāo)準(zhǔn) ①護理效果的統(tǒng)計表述不清的。②護理效果以連續(xù)性變量反映的文獻。

1.3文獻提取及質(zhì)量評估

文獻由3位作者獨立檢索提取，并根據(jù)Cochrane系統(tǒng)評價手冊5.0推薦的質(zhì)量評價方法，從分配方法、隱藏方法、盲法、失訪或退出四方面進行質(zhì)量評價與分級。質(zhì)量評價由3位作者討論決定。

1.4資料合成

用RevMen5.1版軟件分析，用森林圖顯示結(jié)果，用優(yōu)勢比(OR)作為合并統(tǒng)計量，計算其95%可信區(qū)間(Confidence intervals，CI)，當(dāng)P<0.05時用隨機效應(yīng)模型分析，P>0.05用固定效應(yīng)模型分析。用漏斗圖分析是否存在發(fā)表偏倚。

2 結(jié) 果

2.1原始資料描述

通過計算機檢索得到文獻38篇，通過閱讀文題和摘要，按照納入標(biāo)準(zhǔn)和排除標(biāo)準(zhǔn)進行選擇，結(jié)果共11篇文獻納入研究,11篇文獻都只提到了隨機分組，無具體隨機分配方法敘述也無盲法操作等，因此按文獻評估標(biāo)準(zhǔn)11篇文獻均屬B級或C級，為低質(zhì)量研究文獻。具體見表1。

表1 納入研究的文獻特征

2.2臨床數(shù)據(jù)的處理

原始資料中臨床效果的數(shù)據(jù)表述方式不同，有些是以康復(fù)、好轉(zhuǎn)為指標(biāo)，有些是以惡化、病變?yōu)橹笜?biāo)。為便于比較及數(shù)據(jù)分析，本文中將以惡化、病變?yōu)橹笜?biāo)的數(shù)據(jù)進行處理將其轉(zhuǎn)換為以康復(fù)、好轉(zhuǎn)為指標(biāo)的數(shù)據(jù)，處理方式為：康復(fù)、好轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)=總病例-惡化、病變病例。

2.3數(shù)據(jù)分析

2.3.1 初步分析結(jié)果 采用Cochrane協(xié)作網(wǎng)提供的RevMen5.1軟件分析，得出的Meta分析森林圖結(jié)果如下(圖1)。

圖1 隨機效應(yīng)模型Meta分析森林圖

2.3.2 同質(zhì)性分析及模型選擇 用檢驗統(tǒng)計量Q表示符合v=k-1的卡方分布。本研究的分析結(jié)果顯示:χ2=18.74,df=10,P=0.04,因此認(rèn)為各研究具有異質(zhì)性,應(yīng)使用隨機效應(yīng)模型進行分析。

2.3.3 Meta分析結(jié)果解釋 由圖1可見11項研究的95% CI橫線幾乎均與無效豎線不相交，且其點估計值均在無線豎線的左側(cè)，表明常規(guī)組與循證組的應(yīng)用效果存在統(tǒng)計學(xué)差異，循證組好于常規(guī)組。

合并后分析結(jié)果顯示:總樣本例數(shù)1886例，其中常規(guī)組942例，好轉(zhuǎn)或有效630例；循證組944例，好轉(zhuǎn)或有效790例。合并效應(yīng)量OR采用隨機效應(yīng)模型，OR合并=0.30,95%CI=[0.21,0.43]，合并效應(yīng)量的檢驗Z=6.48，P<0.00001。由此認(rèn)為在兩組護理措施中循證組對腦血管疾病更有利，二者差異顯著。

2.3.4 文獻潛在發(fā)表差異 由于納入本研究的11篇文獻質(zhì)量偏低，通過“倒漏斗圖”分析，顯示文獻存在發(fā)表偏倚。倒漏斗圖見圖2。

圖2 隨機效應(yīng)模型Meta分析倒漏斗圖

2.3.5 敏感度分析 敏感度分析是用來分析研究結(jié)論的穩(wěn)定性如何的分析方法,即方法和資料的小變化是否會引起結(jié)果發(fā)生相應(yīng)的改變,是Meta分析的重要內(nèi)容。進行敏感度分析可增加Meta分析的可信度[13]。敏感度分析的一種方法是通過納入或排除某些資料,納入或排除某些研究后,即排除低質(zhì)量文獻,利用森林圖進行分析。敏感度分析的另一種方法是選用不同的統(tǒng)計模型對各研究進行Meta分析[13]。由于納入研究的文獻存在發(fā)表偏倚，且分析顯示離散度較大(見圖1中的I2=47%),我們結(jié)合敏感度的這兩種分析方法，剔除文獻5和文獻6，以固定效應(yīng)模型進行分析，所得的森林圖及倒漏斗圖如下(見圖3)。

圖3 固定效應(yīng)模型Meta分析森林圖

從圖3可以看出其卡方檢驗值為0.51>0.05，離散度I2=0%，符合固定效應(yīng)模型分析要求，結(jié)果,OR合并=0.24,其95%CI為[0.17,0.33],合并效應(yīng)量的檢驗Z=8.40,P<0.00001,表明與初步分析結(jié)果、結(jié)論一致。從圖4可看出漏斗圖兩側(cè)基本對稱，發(fā)表偏倚較小。從以上分析可看出：常規(guī)組與循證組在護理腦血管疾病患者中，循證組優(yōu)于常規(guī)組，二者差異顯著，且該結(jié)論穩(wěn)定可靠。

圖4 固定效應(yīng)模型Meta分析倒漏斗圖

3 討 論

循證護理作為一種理想的實踐活動,其實質(zhì)是在客觀、明確、運用最新證據(jù)的基礎(chǔ)上開展護理工作,力求擺脫以經(jīng)驗為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)護理觀念,向以最佳證據(jù)為基礎(chǔ)的現(xiàn)代護理方向發(fā)展,這也是循證護理的核心[14]，因此循證護理對護理人員的素質(zhì)有較高的要求，不但要有堅實的基礎(chǔ)護理理論、扎實的護理技能，還要有文獻檢索、發(fā)現(xiàn)問題、解決問題等護理研究的能力。同時應(yīng)用循證護理,也能促進護士自覺、主動學(xué)習(xí),在工作中發(fā)現(xiàn)問題,及時了解、掌握現(xiàn)代化的醫(yī)學(xué)護理信息,在最短時間內(nèi)獲得最佳的實證依據(jù),有針對性地提出有效性、科學(xué)性護理措施，提高了護士的觀察力、判斷力、理解力及解決問題的能力,促進了護士整體素質(zhì)的提高。

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[編輯] 何 勇

10.3969/j.issn.1673-1409(R).2012.11.013

2012-06-13

黃知秀(1976-)，女，湖北沙市人，護師，主要從事神經(jīng)內(nèi)科臨床護理工作。

R473.74

A

1673-1409(2012)11-R027-04