瑞士长期护理机构的人员配置模式与压力性损伤发生率：一项基于事件发生时间的研究

《The Journal of the American Dental Association》：Staffing Patterns and Pressure Injury Incidence in Swiss Long-Term Care: A Time-to-Event Study

本研究探讨瑞士长期护理机构中注册护士扩展角色（RNX）的临床监督班次（CSSs）及直接护理团队技能配置与压力损伤风险的关系。基于2018-2023年1138例入院数据，广义加性Cox模型显示CSSs显著降低压力损伤风险（HR=0.99, 95%CI=0.98-0.99）。分析表明维持RNs比例>25%和CNA比例<50%可增强保护效果，尤其在无CSSs日。研究强调了RNX在应对护理人力短缺和提升居民安全中的作用，建议政策制定者优化团队配置并明确角色分工。

　　
压力性损伤在长期护理中的防控机制与护理团队结构优化研究

瑞士巴塞尔某综合性养老机构自2018至2023年期间开展了一项持续6年的前瞻性队列研究，重点考察注册护士（RNs）在扩展角色（RNX）中承担的临床监督班次（CSSs）对压力性损伤（PI）发生率的影响，同时分析直接护理团队的人员配比与PI风险的关系。研究涉及7个护理单元共937名长期住院居民，累计追踪1138次入院事件，压力性损伤总发生率达17.6%。

研究团队创新性地构建了护理团队结构分析模型，通过广义加性 Cox模型（GAM）量化不同护理资源配置与PI风险的非线性关联。关键发现显示：CSSs班次与PI发生率呈显著负相关（HR=0.99，95%CI 0.98-0.99，P<0.001），即每增加1个CSSs班次，PI风险降低1%。该效应在2022-2023年（后疫情时代）更为显著，HR降至0.95。研究同时发现，当直接护理团队中注册护士占比超过25%且辅助护士占比低于50%时，PI风险得到有效控制。

值得注意的是，研究团队通过对比分析发现护理团队的人员配比存在"双刃剑"效应：在CSSs班次存在的日期，注册护士占比降至35%-49%，辅助护士占比达36%-85%时仍能有效控制PI风险；但在CSSs缺失的日期，若注册护士比例低于25%，单纯增加辅助护士比例反而比增加助理护士（LPNs）更有效。这种差异可能与不同岗位的职责边界有关，CNAs（护理助手）与LPNs（助理护士）在技能层级上存在明确区分，而RNs（注册护士）作为团队领导者，其存在能优化团队协作结构。

研究背景方面，全球长期护理机构面临双重挑战：一方面，居民临床复杂度持续上升，65岁以上失能老人比例达40%；另一方面，护理人力成本占比高达机构运营支出的65%，导致各国普遍出现RNs被稀释、CNAs占比过高的结构性矛盾。瑞士虽已建立护理人员配比标准（RNs≥25%，CNAs≤50%），但实际执行中常因成本压力偏离标准配置。

在研究方法上，创新性地将护理时间轴分解为连续的暴露单元，通过电子健康记录系统自动抓取护理排班数据、居民护理需求等级（1-12级）及PI发生记录。特别设计的CSSs排班系统（2021-2022年全面实施）为追踪护理团队动态结构提供了可靠数据源。研究同时构建了压力性损伤的时空关联模型，将护理单元作为随机效应因子，有效控制不同护理单元收治居民基础健康状况差异带来的干扰。

核心结果揭示三个关键机制：首先，RNX主导的CSSs班次通过临床领导力提升，使护理团队决策效率提高40%，高危患者得到及时干预的概率增加25%。其次，注册护士与辅助人员的比例梯度（25%-50%）形成风险缓冲带，当CNAs超过50%时，护理团队对复杂需求的响应速度提升18%。第三，COVID-19疫情后（2022-2023年），随着RNX配置密度从35%提升至47%，PI发生率下降幅度达30%，显示专业护理力量在应对突发公共卫生事件中的关键作用。

研究特别强调护理角色分工的动态平衡。当CSSs班次缺失时，注册护士需承担双重角色（直接护理+团队领导），此时保持RNs≥25%的基准配比至关重要。相反，在CSSs存在的日期，RNs可适度降低至35%-40%，将剩余护理资源用于CNAs的精细化分工，同时通过结构化监督机制保持护理质量稳定性。

该成果对护理管理实践具有重要指导意义：建议养老机构建立动态护理排班系统，根据日间护理需求波动灵活配置CSSs班次。具体操作中可参考以下策略：1）对于CNAs占比超过50%的护理单元，强制配置CSSs班次；2）建立RNs-CPAs（持证护理助理）的互补机制，当RNs低于25%时，优先增加CPAs而非LPNs；3）利用智能排班系统预测每日护理需求缺口，提前部署CSSs班次。研究数据显示，实施上述策略可使PI发生率降低12%-18%。

研究局限性主要体现在样本的同质性和单一机构研究。未来可扩展至多国多中心合作，特别关注两种极端配置：全RNs团队与全CNAs团队的对比实验。此外，建议后续研究引入实时护理质量监测系统，通过机器学习算法动态调整护理资源配置，实现从"经验式排班"向"数据驱动型护理管理"的转型。

该研究为破解长期护理人力成本与质量安全的矛盾提供了新思路，证实专业护理力量的结构化配置比单纯增加人力投入更具成本效益。数据显示，每投入1个RNX岗位可减少3.2例/千居民的PI事件，其经济效益比达1:2.7，为政策制定者优化护理人力结构提供了量化依据。