医院护士对失禁性皮炎的知识、态度及实践模式分析：基于聚类与决策规则的创新研究

本研究针对临床护士对失禁性皮炎（IAD）防治知识-态度-实践（KAP）的异质性问题，采用HCPC、K-means和PAM三种聚类算法结合粗糙集（RS）方法，首次构建了57条决策规则，识别出营养支持（R5 ）、红斑识别（E4 ）和皮肤屏障管理（P6 ）三大核心变量，为IAD标准化护理提供循证依据。

　　

在临床护理中，失禁性皮炎（Incontinence-Associated Dermatitis, IAD）是困扰住院患者的常见并发症。当患者的臀部、骶骨或肛周区域长期暴露于尿液和/或粪便时，皮肤会出现炎症反应，表现为红斑、水肿甚至水疱，伴随瘙痒、刺痛等不适。全球范围内IAD患病率高达5.7%-27%，而在中国这一数字甚至攀升至10%-50%。这种病症不仅降低患者生活质量，延长住院时间，还加剧医疗资源消耗。尽管IAD可预防，但临床护士的知识（Knowledge）、态度（Attitude）和实践（Practice）（合称KAP）水平参差不齐，尤其在中国缺乏标准化护理方案。如何精准识别护士行为模式差异，并制定可操作的干预策略，成为亟待解决的难题。

针对这一挑战，温州医科大学附属乐清医院联合国内多机构开展创新研究。研究人员采用中文版失禁性皮炎知识态度实践问卷（C-KAP-IAD-Q）收集304名护士数据，通过混合聚类与分类模型，首次构建了IAD护理的决策规则体系。相关成果发表于《Journal of Tissue Viability》，为临床实践提供了重要工具。

研究团队运用三大关键技术：1）基于Hopkins指数（0.798）验证数据聚类倾向后，采用层次聚类主成分分析（HCPC）、K均值（K-means）和围绕中心点划分（PAM）算法进行行为模式分组；2）利用粗糙集（Rough Set, RS）方法从57条规则中提炼核心决策路径；3）通过五轮随机建模验证规则稳定性，最终筛选支持度≥50的10条主规则。

研究结果
3.1 数据特征
304名女性护士中，51%为20-30岁青年群体，77.6%具本科学历，66.5%拥有5年以上工作经验，反映中国临床护理主力人群特征。

3.2 聚类模式
NbCluster包分析确定最佳聚类数为2组：D=1组（具备完整KAP）和D=2组（KAP缺失）。PAM算法表现最优（准确率95.7%），其可视化图谱清晰呈现两组行为差异。

3.3 核心规则
RS模型揭示三大高频变量：

• 风险认知：条目R₅
  （"营养、水合与减压对高危患者至关重要"）出现5次，强调蛋白质摄入、皮肤水合与压力管理的协同作用。研究引用Beeckman证据指出，营养不良会使表皮修复蛋白合成减少，而过度清洁破坏酸性保护膜（pH 4-6），加速IAD进展。
• 早期识别：条目E₄
  （"IAD初期表现为粉红至红色红斑"）出现3次。当粪便酶类与尿素改变皮肤pH时，红斑是最早警报，提示需立即干预以防进展为渗出性损伤。
• 实践规范：条目P₆
  （"IAD管理需清洁+保湿屏障"）出现3次。研究推荐使用含锌氧化物保护剂，其能在湿润伤口形成弹性膜，较传统方法缩短愈合时间40%。

4.1 规则应用
对D=2组护士，研究建议重点培训P₄
（定期评估）和P₆
（屏障应用）条目。例如，当P₆
评分≤4时，92%概率存在操作不规范，需通过数字清单强化"三步法"：pH平衡清洁→轻柔拍干→双层屏障涂抹。

结论与意义
该研究首次将机器学习与传统问卷相结合，破解了IAD护理的"黑箱"问题。10条主规则中，R₅
-E₄
-P₆
构成的"三角模型"尤为关键，涵盖从风险预警到实操干预的全链条。温州医科大学团队提出的标准化方案，已整合至浙江省台州市科技计划项目（22ywb30），通过移动终端推送规则提醒，使临床IAD发生率下降27%。这项成果不仅填补了中国IAD循证护理空白，其"聚类-规则"双阶段分析法更为慢性伤口管理研究提供了新范式。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献支持内容；专业术语如KAP-IAD-Q、HCPC等均在首次出现时标注英文全称；作者单位"温州医科大学附属乐清医院"按要求未译英文；技术方法描述未涉及试剂细节；所有上标下标均按原文格式呈现）