认知偏差与情境因素对护士跌倒风险评估变异性的影响：一项多中心横断面研究

本研究针对护士跌倒风险评估中的变异性问题，通过多中心横断面调查（N=335）结合线性混合效应回归树模型，揭示了认知偏差（如可得性偏差）和临床专科背景对判断的影响。结果表明，护士优先关注患者呼叫协助能力（OR=0.216,p<0.001），而评估差异与性别、教育程度及专科特征相关，为优化个性化防跌倒策略提供了循证依据。

　　

论文解读

在医疗安全领域，患者跌倒如同隐匿的"沉默杀手"——全球每年每1000住院日发生1.9-4.4例跌倒事件，日本数据则显示1.71-3.5例。更严峻的是，55-60%住院患者存在跌倒风险，且随着人口老龄化加剧，这一数字将持续攀升。跌倒不仅导致骨折、脑外伤等严重伤害，更是院内死亡的重要诱因。尽管现有跌倒评估量表（如Morse Fall Scale）被广泛使用，但其预测效度存疑且标准不一致，迫使护士必须依赖复杂的临床判断整合患者状态、治疗方案和环境线索。然而，这种依赖直觉的决策过程暗藏危机：不同护士对相同风险因素的权重分配差异显著，某些判断偏差可能导致防护措施过度或不足。

为揭开这一"临床判断黑箱"，来自日本西部六家医院的研究团队开展了一项开创性研究。通过精心设计的18个患者情景问卷（涵盖移动能力、认知状态、导管留置等6维度3级风险）和新型认知偏差量表，研究人员首次系统解析了335名临床护士决策模式中的规律与变异。令人惊讶的是，回归树模型显示护士们并非机械套用评估量表，而是形成独特的"风险排序算法"：患者能否呼叫协助成为首要判断标准（平均提升21.6%风险概率），其次是镇静药物使用、导管留置和移动障碍。这种判断逻辑与常规量表的等权重设计形成鲜明对比，揭示出临床经验形成的"隐性知识体系"。

研究采用三大关键技术方法：1）基于正交阵列的情景设计（DoE.base R包生成18种情景组合）；2）线性混合效应回归树（glmertree包处理嵌套数据）；3）新型认知偏差量表开发（包含基础概率忽视、信念偏差和可得性偏差3维度）。样本来自6家175-740床位的急症/康复医院，排除ICU和儿科等特殊单元护士。

主要发现

1. 判断模式解析
   通过混合效应模型识别出判断层级：认知障碍且无法求助的患者若同时使用安眠药，风险评级最高（节点28，概率0.83）。值得注意的是，单纯需要转移协助的患者风险估值不足50%，反映护士对"可预防性"的潜在认知。

2. 变异来源
   康复/社区护理科护士评估整体风险比消化科高9.3%（p=0.006），而长期照护科更少关注移动障碍的影响（β=-0.055,p=0.003）。女性护士和文凭学历者分别比男性和学位持有者评分高6.7%和4.7%。

3. 认知偏差效应
   42.4%护士存在可得性偏差（Availability Bias），导致风险低估3%。93.4%表现出基础概率忽视（Base-rate Neglect），69.3%受信念偏差（Belief Bias）影响，但后两者与判断变异的关联受限于量表信度（KR20=0.323-0.434）。

临床启示
该研究颠覆了传统认知：首先，专科背景塑造的"情境智慧"使某些变异合理化——如康复科护士对移动障碍"脱敏"，源于该症状在患者中的普遍性；其次，非理性变异（如性别差异和可得性偏差）提示系统性培训缺口。研究者建议采取"双轨策略"：一方面开发融入临床权重的动态评估工具，另一方面通过概率推理训练和同行评议机制削弱认知偏差。

这项发表于《International Journal of Nursing Studies Advances》的研究，其核心价值在于首次将判断分析框架引入护理决策研究。正如作者指出："当变异反映个性化照护时是临床智慧的体现，但当其源于认知偏差时则成为患者安全的威胁。"这一发现为精准化跌倒防控提供了新范式，也为其他临床决策研究树立方法学标杆。未来研究需扩展风险因素维度，并采用眼动追踪等新技术深入探索判断过程中的认知机制。