综述：人因框架在用药错误贡献因素分析中的应用：一项系统评价

这篇系统评价全面梳理了11种人因（HF）框架在用药错误分析中的应用，重点比较了Reason模型、HFACS（人因分析与分类系统）和伦敦协议等工具的优劣势。研究揭示了沟通失效、人员状态、监管漏洞等多层次因素对用药安全的影响，为构建系统性用药安全策略提供了理论依据，尤其强调HF框架在识别潜在系统缺陷（如组织文化、资源管理）方面的独特价值。

　　

人因框架在用药错误分析中的系统探索

3.1. 研究背景与意义

用药错误是全球医疗系统的重大挑战，世界卫生组织（WHO）估计其年经济损失达420亿美元。传统根因分析（RCA）方法因聚焦个体追责而备受诟病，而人因（Human Factors, HF）框架通过系统视角解析错误成因，成为改进用药安全的新范式。本研究首次系统评价了11种HF框架在用药错误分析中的应用效能，涵盖航空业移植的HFACS到医疗专属的伦敦协议等工具。

3.2. 框架图谱与核心发现

高频框架特征对比

• Reason模型（37%研究采用）：瑞士奶酪模型生动展现防御体系漏洞，但被批评为"线性思维"，难以捕捉多因素并发作用。
• HFACS：四层架构（不安全行为→组织影响）揭示78%错误涉及监管失效，其"纳米编码"技术可精确定位如"剂量核对疏忽"（技能错误）等微观因素。
• 伦敦协议：独创"行动层级辅助"工具，优先处理如"跨班次交接混乱"（沟通因素）等高危节点，实操性获88%研究肯定。

3.3. 关键贡献因素揭秘

跨框架共性发现

• 沟通黑洞：97.7%研究指向医嘱传递（如电子处方系统界面混乱）、团队协作（如药师-护士信息断层）缺陷。
• 人员状态危机：86%案例涉及疲劳（生理状态）、认知超载（心理状态），尤其在ICU等高强度单元。
• 系统级漏洞：76.7%错误溯源至资源分配失衡，典型案例显示1名护士管理15床患者时错误率激增300%。

颠覆性洞见
HFACS分析显示，传统归因于"个体疏忽"的给药错误，73%实为"监管培训缺失"（第三层）与"排班制度缺陷"（第四层）共同酿成。

4. 方法论突破与局限

创新编码技术
研究团队开发"纳米编码-矩阵映射"法，将42项研究中的163个因素归类至HFACS子项。例如："相似药品包装"被双重编码为"技术环境缺陷"（第二层）和"采购流程失控"（第四层）。

现存挑战

• 框架选择困境：SEIPS模型虽擅长流程交互分析，但对"患者依从性"等外部因素覆盖不足。
• 可靠性危机：仅WHO-ICPS框架达到编码员间信度Kappa>0.8，HFACS应用者报告25%分类争议。

5. 转化应用前景

临床实践启示

• 技术层：采用YCFF框架开发的智能警报系统，在沙特医院试点中减少"药物配伍禁忌"错误41%。
• 管理层：基于HFACS"监管纳米码"设计的领导力培训，使英国某医疗集团RCA建议落实率从32%提升至79%。

政策制定参考
研究支持将HFACS纳入医疗事故调查国家标准，其"多级关联分析"特性尤适合剖析如化疗药物错误等复杂事件。

6. 未来研究方向

• 框架杂交实验：试点整合HFACS系统性与伦敦协议行动导向的复合工具。
• AI增强分析：探索自然语言处理自动提取HFACS编码，解决当前人工分析耗时（平均4.5小时/案例）痛点。

（注：所有数据与案例均引自原文43项纳入研究，方法论细节见原文第2.8节"HFACS纳米编码实施流程"）