住院成人护士配置与 30 天死亡率：一项科室关联性的系统评价与荟萃分析

《International Journal of Nursing Studies》：Nurse staffing and 30-day mortality in hospitalised adults: A systematic review and meta-analysis of per-unit associations

　　

摘要

背景

护士配置对患者安全至关重要，但目前的荟萃分析依赖于类别性的配置比较，使得每增加一名患者对护士的边际关联未能量化。

目的

旨在量化急性期住院成人中护士 - 患者比率与 30 天全因死亡率之间的每单位关联，并评估证据的稳健性和确定性。

信息来源

搜索了 PubMed、Embase、护理及相关健康文献累积索引 (CINAHL) 和 Web of Science，从建库截至 2026 年 7 月 10 日，并补充了向后引文追踪。

方法

这是一项系统综述和每单位线性随机效应荟萃分析。合格研究为报告了完全调整的每单位效应估计值的急性期成人观察性研究。使用限制性最大似然法合并每单位对数优势比；通过替代估计量、贝叶斯分层模型、聚类稳健方差估计、预设亚组、累积荟萃分析和针对威胁的敏感性分析考察稳健性。使用建议分级评估、制定和评价 (GRADE) 方法评定证据确定性。

结果

纳入 13 项研究，包含 3,831,327 名患者和 1593 家医院，所有研究均为低风险偏倚。每名护士每增加一名患者与更高的 30 天全因死亡几率相关（合并优势比 1.057，95% 置信区间 1.041–1.074；I 平方 = 43.3%；95% 预测区间 1.018–1.098）。估计值在所有估计量、亚组和敏感性分析中保持一致，正向关联的后验概率为 1.000。检测到小研究效应（Egger 回归检验：t = 4.33, P < 0.001），修剪填充调整后的估计值仍具有统计学显著性。证据确定性评定为极低。

结论

每名护士每增加一名患者与住院成人更高的 30 天死亡率相关。由于证据是观察性的且确定性极低，每单位估计值应视为人员配置政策的初步参考参数，而非已确立的因果效应。

注册

本系统综述于 2026 年 4 月 14 日在 PROSPERO 注册 (CRD420261368891)。注册发生在完成搜索、筛选、数据提取、偏倚风险评估和初步综合之后；记录随后被修改以记录实际执行的分析框架（当前版本 4.0，2026 年 7 月 28 日）。

社交媒体摘要

每名护士每多一名患者 = 30 天死亡几率高 5.7%（13 项研究，380 万名患者）。首次每单位综合；确定性极低。

章节摘录

已知内容

• •
  更高的护士 - 患者比率与不良结局相关，但综合研究使用了类别性比较。
• •
  没有先前的综述量化了每增加一名患者对护士的边际关联。

本文新增内容

• •
  每名护士每增加一名患者与 30 天死亡几率高 5.7% 相关。
• •
  该关联在所有统计框架和亚组中保持一致。
• •
  确定性极低；该估计值是初步的政策参考参数。

研究设计与方案注册

本系统综述根据系统综述和荟萃分析首选报告项目 (PRISMA 2020) 声明 (Page 等，2021) 报告。该综述于 2026 年 4 月 14 日在国际系统综述前瞻性注册库 (PROSPERO; CRD420261368891) 注册，此时搜索、筛选、数据提取、偏倚风险评估和初步综合已完成，并非前瞻性注册。记录随后被修改以

研究选择

搜索总共产生 18,384 条记录（PubMed n = 5105; CINAHL n = 2434; Web of Science n = 1800; Embase n = 9045）。去重、标题和摘要筛选及全文评估后，纳入了 13 项研究（图 1）。在全文审查时看似合格但被排除的报告，及其具体原因列于附表 S2。这些研究总共涵盖 3,831,327 名北美洲、欧洲的成人急症住院患者，

主要发现

基于 13 项涵盖 380 多万名成人急症住院患者的观察性研究，本研究首次定量综合了护士 - 患者比率与 30 天全因死亡率之间的每单位关联：分配给每名护士的每增加一名患者与 30 天死亡几率平均增加 5.7% 相关 (OR = 1.057, 95% CI: 1.041–1.074)。该效应在所有

结论

在成人急症住院患者中，每名护士每增加一名患者与 30 天全因死亡几率平均增加 5.7% 相关，该关联在统计框架、亚组、时间段和敏感性场景中均稳健。据我们所知，本综述首次提供了可直接转化为护士配置政策的每单位边际风险参数，并结合护士职业倦怠的证据，完成了连贯的机制证据链。

CRediT 作者贡献声明

谢鹏：写作 - 审阅与编辑，写作 - 原始草稿，软件，方法学，形式分析，概念化。罗欢欢：写作 - 原始草稿，调查，数据整理。何婷婷：写作 - 审阅与编辑，验证，监督。

伦理批准

不适用。本系统综述和荟萃分析仅使用已发表的汇总数据；没有直接涉及人类参与者。

生成式 AI 及 AI 辅助技术写作过程声明

在准备本工作期间，作者使用了 AI 辅助工具（大语言模型和语法检查器）进行语言润色和手稿格式化。在使用这些工具后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对发表文章的内容承担全部责任。

资助

本研究未获得公共、商业或非营利部门任何资助机构的专门拨款。作者单独负责研究设计；数据的收集、分析和解释；手稿的撰写；以及决定提交文章发表。

未引用参考文献

Blume 等，2021

Orsini 等，2012

Rae 等，2021

Shekelle, 2013

Twigg 等，2021

Viechtbauer, 2007

利益冲突声明

作者声明不存在任何已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能影响本文报道的工作。

谢鹏 | 罗欢欢 | 何婷婷