《Nurse Education Today》：Differences in information acquisition from electronic medical records between nursing students and nurses: An eye-tracking study
编辑推荐：
从海量电子病历（EMR）数据中提取出可区分护理学生与护士的特征。眼动追踪（eye-tracking）定量显示护理学生与护士在EMR查阅中的差异。护理学生与护士在同一EMR病例中关注不同类型的信息。研究结果可为支持新手护士（novice nurses）临床推理（
从海量电子病历（EMR）数据中提取出可区分护理学生与护士的特征。眼动追踪（eye-tracking）定量显示护理学生与护士在EMR查阅中的差异。护理学生与护士在同一EMR病例中关注不同类型的信息。研究结果可为支持新手护士（novice nurses）临床推理（clinical reasoning）的教育提供参考。
研究背景与问题：护理实践要求护士在复杂、不确定情境中从大量信息中识别具有临床意义的线索（cue，患者生理或心理社会状态及其变化可观察或可报告的指标），并据此作出临床判断。临床推理（clinical reasoning，护士收集、分析患者信息并评估其意义以解决问题的认知过程）既包含审慎分析，也包含基于经验的直觉判断。Tanner的临床判断模型包括注意、解释、反应和反思，Dickison等提出的模型将线索识别与线索分析视为临床判断的基础。专家护士可迅速把握整体并直觉识别显著方面，但临床环境信息多样动态，新手难以区分相关线索。既往研究显示，学生和新手护士可能试图收集全部信息而被信息量淹没，难以聚焦高优先级线索并可能遗漏关键信息；经验护士识别更多与病情和临床问题直接相关的线索，临床判断更准确，并会用前瞻性线索预判并发症。现有研究存在两方面不足：多聚焦快速恶化或危机情境，非生理线索研究不足；多依赖出声思维、访谈和观察等自我报告或可观察行为方法，难以捕捉难以言表的直觉过程及同时注意多信息源的过程。眼动追踪（eye-tracking，实时记录注视位置和眼动行为的技术）可客观测量视觉信息获取，但既往多比较少量研究者预设感兴趣区（area of interest, AOI，用于分析注视的预设区域）的注视时长，难以全面反映信息丰富电子病历（electronic medical record, EMR，电子化记录患者诊疗信息的系统）中护理学生和护士自愿注意的信息；同时，分析区域数超过样本量的高维数据（high-dimensional data）需要适合的变量选择方法。因此，研究人员在非危机住院心力衰竭（heart failure, HF）病例中开展研究，以识别护理学生与护士EMR信息获取差异，理解临床推理早期线索识别过程，为教育干预提供依据。
研究开展与意义：研究人员采用探索性横断面设计，在模拟EMR中呈现同一76岁女性急性失代偿性HF病例（入院至住院第2天上午），比较护理学生与护士的信息获取。最终分析18名四年级护理学生和20名护士（中位临床经验12.5年）。结果显示，与护士相比，较少学生查阅治疗相关和诊断相关分区，且查看时间更短；学生特征性关注标准化筛查评分、患者信息说明文件以及护士和其他医疗专业人员记录的评估，反映日常生活活动（activities of daily living, ADL）相关和心理社会信息；护士特征性关注HF管理，包括医嘱、疾病严重程度和治疗效果评价。研究提示学生关注疾病对日常生活和家庭的影响，但可能尚未充分整合基础疾病和治疗轨迹信息，可为基于准备度的教育干预提供依据。
关键技术方法（不超过250字）：样本来自日本西部大城市郊区1所300床综合医院和2所本科护理院校，便利抽样40名（20名护理学生、20名护士），最终18名护理学生和20名护士进入分析。使用模拟EMR系统Medi-EYE呈现同一HF病例，Tobii Pro Spark眼动仪（60 Hz）记录注视，I-VT滤器以30°/s阈值区分注视与扫视。全EMR定义4118个AOI，排除0 s后2193个纳入Kick-One-Out（KOO，一种高维判别分析中的非冗余变量选择方法）变量选择，在欧氏距离判别分析框架下以θ=1/3选择非冗余AOI；辅以Monte Carlo模拟、子抽样和敏感性分析。分区层面用Fisher精确检验或卡方检验、t检验或Mann–Whitney U检验，显著性p < 0.05。
研究结果：
4.1 样本特征：通过描述性统计显示，所有学生均为四年级；护士中位临床经验12.5年（范围3–35），3名（15%）有专科认证；2名学生（11%）和16名护士（80%）有HF照护经验。
4.2 按EMR分区比较查阅差异：通过分区查看比例和查看时间比较，所有学生查看Patient Summary Banner、Admission Record 1、Clinical Notes和Daily Flowsheet；所有护士查看Admission Record 1、Clinical Notes和Laboratory Results。护士更多查看Intravenous Therapy、ABG（arterial blood gas，动脉血气）、ECG（electrocardiogram，心电图）和X-ray，学生中≥50%未查看这些分区；两组Clinical Notes平均查看时间最长（学生1131.11 s，护士1049.62 s）。查看时间差异见于Intravenous Therapy、Physician Orders、ABG、ECG和X-ray。
4.3 变量选择识别的AOI：通过KOO变量选择，15个EMR分区共定义4118个AOI，排除1925个0 s后2193个纳入分析，选出111个非冗余AOI；其中52个在学生组平均注视更长，59个在护士组更长。两组均以Clinical Notes入选最多（合计86）。仅学生组选出AOI的分区为Admission Record 2、Clinical Notes (Physiotherapist)和Inpatient Care Plan；仅护士组为Patient Summary Banner、Clinical Notes (Physician)、Intravenous Therapy和Physician Orders。学生特征性内容多来自Clinical Notes (Nurse)和Inpatient Care Plan，涉及Subjective Data、Objective Data、Assessment、Screening Tools、ADL、caregiver concerns和post-discharge planning；护士特征性内容多来自Clinical Notes (Physician)和Physician Orders，涉及History of Present Illness、Test Findings、Heart Failure Marker Trends、transport vitals/reason和transthoracic echocardiography。同分区内容亦不同，如Admission Record 1中学生为“Hyogo Prefecture [address field]”，护士为“Mitral valve regurgitation [diagnosis, medical history]”和“2010-06-12 [date of aortic valve replacement]”；Daily Flowsheet和Laboratory Results中学生为“Cold sweat [item label]”和“CRP（C-reactive protein，C反应蛋白）[item label]”，护士为“Vital sign trends [graph]”和“1044.9 [most recent BNP（brain natriuretic peptide，脑钠肽）value]”。Monte Carlo模拟显示每组320观察时精确选择非冗余变量概率>0.8；每组20观察时所有非冗余变量在10000次重复中保留但冗余变量也被选；子抽样111个AOI中位选择频率81.5%（四分位距IQR 63.6%–98.2%），99个（89.2%）至少在50%子样本中入选；敏感性分析模式相似。
讨论总结：讨论认为学生较少查看静脉治疗、医嘱和诊断检查分区，可能与临床实践范围和责任不同有关；日本护理教育实习对给药和医嘱应答多限于观察，学生独立判断机会有限。ABG、ECG和X-ray需专门知识经验解释，学生查看少；静脉血检验异常较易识别，许多学生查看。记录类型上，学生依赖护士、物理治疗师和药师记录的评估与照护计划、风险筛查和患者说明文件，可能因知识经验有限而依赖他人评估、标准化规则和明确评分指标；护士直接查阅医生病程记录和医嘱以理解临床过程和医生意图，与Benner等所述新手依赖他人经验判断的阶段一致。信息内容上，学生AOI多与ADL、照护者担忧和出院后支持等心理社会信息相关，且更多关注项目标签而非实际临床数据；护士AOI多与当前疾病、治疗、疾病管理、严重程度和治疗效果相关，包括既往病史、生命体征趋势和最近BNP值。注视时长受注意焦点、加工深度和认知负荷影响，不能单独确定加工性质；但模式与既往研究一致，提示学生可能因病理生理理解有限而限制对临床过程相关信息的注意，难以整合背景和病史形成整体临床图景。教育需帮助学生将日常生活与心理社会视角同疾病严重程度和治疗反应评估联系，跨EMR分区整合信息。局限性包括：注视时长解释需谨慎，未明确查看信息是否用于临床推理；AOI为技术分析单元而非临床验证线索类别；仅研究EMR信息获取，未涉及直接患者观察、互动和跨专业协作；样本量较小，KOO小样本可能过选，部分AOI稳定性变异；未预设注视采样率数值阈值，排除2名参与者可能带来选择偏倚；日本单一模拟EMR HF病例限制推广；学生与护士差异可能反映既往HF照护经验、年资和专科资格，既往HF照护经验高度不平衡（11% vs 80%），分层分析不稳定，无法区分这些因素。
研究结论（翻译）：本研究采用眼动追踪（eye-tracking）和高维变量选择（high-dimensional variable selection）识别护理学生与护士在EMR信息获取上的差异。与护士相比，较少学生查阅治疗相关和诊断相关分区，且其对这些分区的查看时间更短。AOI变量选择进一步显示，学生特征性AOI主要与标准化筛查评分、患者信息说明文件以及由护士和其他医疗专业人员记录的评估有关，反映ADL相关和心理社会信息。相反，护士特征性AOI主要与HF管理有关，包括医嘱、疾病严重程度和治疗效果评价。这些发现提示，学生关注疾病对患者日常生活和家庭的影响，但可能尚未充分整合与基础疾病和治疗轨迹相关的信息。这也可反映学生在临床推理发展的模仿阶段依赖他人判断和明确标准。通过分析同一EMR所有分区的眼动追踪数据，本研究为理解临床推理中的线索识别过程提供了定量而全面的见解。研究结果可为基于准备度的教育干预提供参考，帮助学生将日常生活和心理社会视角与疾病严重程度和治疗反应评估联系起来。
