**基于Donabedian结构-过程-结果模型的肺癌中医护理质量评价指标体系构建:一项三阶段德尔菲专家咨询与层次分析法研究**

《Journal of Multidisciplinary Healthcare》:Development of a Nursing Quality Evaluation Indicator System for Lung Cancer in Traditional Chinese Medicine Based on the Donabedian Model: A Delphi Study

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月15日 来源:Journal of Multidisciplinary Healthcare 3.0

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  **背景:** 目前,中国尚缺乏专门针对肺癌中医护理(Traditional Chinese Medicine Nursing)的统一质量评价标准,现有指标未能体现中医的独特特征。为填补这一空白,研究人员旨在基于专家共识,构建一个初步的、科学的、疾病特异性的肺

  
**背景:** 目前,中国尚缺乏专门针对肺癌中医护理(Traditional Chinese Medicine Nursing)的统一质量评价标准,现有指标未能体现中医的独特特征。为填补这一空白,研究人员旨在基于专家共识,构建一个初步的、科学的、疾病特异性的肺癌患者中医护理质量评价框架,该框架可为标准化管理和未来实证验证提供理论基础。

**方法:** 以Donabedian的结构-过程-结果模型(Structure-Process-Outcome Model, SPO模型)为理论指导,研究人员通过系统文献综述和半结构化访谈形成了初始指标池。随后对17位全国专家进行了三轮德尔菲专家咨询(Delphi Consultation)。指标筛选采用重要性/可行性评分、变异系数(Coefficient of Variation, CV)和满分率。采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)分配权重。现阶段尚未进行临床验证。

**结果:** 三轮咨询的应答率均为100%。专家权威系数(Authority Coefficient, Cr)从0.853提升至0.894,肯德尔协调系数(Kendall's W)达到0.304(均P < 0.01)。最终框架包括3项一级指标、17项二级指标和45项三级指标,变异系数均<0.25,一致性比率(Consistency Ratio, CR)均<0.10。三个一级领域分别为结构(关注人员配置、培训与制度)、过程(强调症状管理、中医技术与安全)和结果(涵盖症状控制与中医证候改善)。

**结论:** 研究人员构建了一个基于共识的肺癌中医护理质量评价框架,该框架具有良好的内容效度(Content Validity)和专家一致性。然而,这些发现仅基于专家意见;其预测效度、临床可行性和对患者结局的影响尚需前瞻性多中心验证,方可推荐用于常规实践。该框架为未来研究提供了理论参考。
**论文解读:基于Donabedian模型的肺癌中医护理质量评价指标体系的德尔菲研究**

**一、研究背景与问题提出**

肺癌在全球恶性肿瘤中发病率和死亡率均居首位。患者常出现咳嗽、咯血、呼吸困难和癌因性疲乏等症状,其预后在很大程度上依赖于护理质量。中医护理(Traditional Chinese Medicine Nursing)已成为肺癌综合治疗的重要组成部分,可有效减轻放化疗副作用、缓解症状并调节免疫功能。然而,中国目前缺乏专门针对肺癌中医护理的统一质量评价标准。现有评价体系主要关注过程指标而忽视结果指标,导致临床实践差异显著,阻碍了中医护理的系统化发展。更为关键的是,当前通用的中医护理质量指标强调基础中医技术操作的执行情况,但未能捕捉中医特有的核心结局,如证候演变规律以及辨证论治与症状管理的有机整合。对肺癌患者而言,其症状负担随化疗周期波动,需要基于辨证的动态调整。因此,构建一个标准化、可测量的质量评价框架,为未来实证验证和多中心比较奠定基础,具有重要的学术价值和临床意义。

**二、研究方法概述**

本研究以Donabedian的结构-过程-结果模型(Structure-Process-Outcome Model, SPO模型)为理论框架。研究团队由七名成员组成,包括一名护理部副主任、两名护士长、一名临床护士、一名医师和两名研究生。研究首先通过系统文献综述检索中国知网(CNKI)、万方、维普(VIP)、PubMed和Embase数据库(检索截至2025年11月30日),经文献筛选和内容分析提取质量指标,形成初始指标池。同时,研究人员于2025年12月至2026年3月,从江西省某三级甲等医院采用目的抽样法选取中医护理专家(5人)、临床护士(7人)和肺癌患者(8人)进行面对面半结构化访谈,采用Colaizzi七步分析法对访谈转录文本进行编码分析(编码者间一致性Kappa = 0.86)。将文献指标与访谈主题合并后,形成包含72项初步指标的德尔菲问卷。随后,研究人员从全国三级甲等医院和医科大学遴选17位专家(中位年龄46.5岁,中位工作年限20年,94.12%具有高级职称,70.59%具有硕士及以上学历),于2025年12月至2026年5月通过电子邮件开展了三轮德尔菲专家咨询。指标筛选采用重要性/可行性Likert 5级评分、变异系数(CV < 0.25)和满分率(≥20%)等标准。权重计算采用层次分析法(AHP),借助Yaahp 12.6软件构建两两比较矩阵,依据Saaty 1-9标度法转换评分差异,要求所有一致性比率(CR)< 0.10。

**三、研究结果**

**(一)专家积极性和权威系数**

三轮咨询的问卷回收率均为100%。专家提出建议的比例从第一轮的64.71%下降至第二轮的41.18%和第三轮的11.76%。三轮专家权威系数(Cr)分别为0.853、0.874和0.894(均>0.80),表明专家权威性较高。

**(二)意见协调程度**

肯德尔协调系数(Kendall's W)从第一轮的0.180逐步上升至第二轮的0.240和第三轮的0.304(均P < 0.01),说明专家意见趋于收敛,共识度逐步提高。

**(三)最终指标体系与权重分配**

经过三轮咨询,共删除或合并27项指标,最终形成包含3项一级指标、17项二级指标和45项三级指标的评价体系。所有指标的CV均<0.25,AHP计算得到的所有CR均<0.10,表明两两判断具有良好的一致性。

在一级指标中,过程质量(权重0.428)和结构质量(权重0.428)并重,结果质量(权重0.144)权重相对较低。结构领域涵盖人力资源、培训教育和制度规范三个二级指标(各权重0.110)。过程领域中,症状管理、中医护理技术应用和安全管理三项二级指标权重最高(各0.084)。值得关注的是,主动式导引锻炼(如八段锦指导)的权重(0.037)高于被动式音乐疗法(0.018),提示专家更重视患者主动参与。结果领域虽权重最低,但构建了西医症状控制(如数字评分法NRS评分降低)与中医证候改善(涉及气虚、阴虚、痰湿、血瘀等)相结合的双轴评价体系。在三级指标中,"中医专科护士持证率"权重较低(0.016),原因可能在于中国中医专科护士培训体系尚在发展中,专家更注重实际临床胜任能力而非形式资历。

**四、讨论与结论**

在科学严谨性方面,研究人员指出Donabedian的SPO模型已在护理质量研究中得到广泛验证,结合系统文献综述、半结构化访谈、三轮德尔菲法和AHP的综合设计增强了指标体系的方法学严谨性和内容效度。三个领域并非相互独立,而是形成了逻辑链条:充分的结构资源(人员配置、培训、制度)支撑高质量的过程实施(症状管理、中医技术、安全),进而驱动良好的结果(症状控制、证候改善、满意度)。在权重分布方面,过程和结构并重的结果既符合Donabedian理论逻辑,也反映了专家对肺癌临床病程波动性背景下严格过程管理是质量最直接驱动力的共识。结果领域采用西医症状控制与中医证候改善相结合的双轴评价,是本研究的重要创新,超越了表面化的症状计数,体现了中医"标本兼治"的整体观念。

在局限性方面,研究人员明确指出五点不足:重要性与可行性评分在每轮咨询中合并为单一评分,可能混淆了两个不同的构念,建议未来采用独立的Likert量表分别评估;AHP矩阵调整虽遵循标准算法,但可能引入数学偏倚,所得权重应视为探索性而非确定性的;所有专家均来自中国大陆三级教学医院,可能限制了指标系统在基层医疗和其他卫生体系中的推广性;指标体系完全基于共识构建,未开展前瞻性临床验证或与患者结局的相关性分析,因此"信度"和"效度"严格限于内容效度;虽然指标设计基于常规文书和医院信息系统(HIS),但临床护士的实际时间负担未经验性测量。

**研究结论为:** 运用Donabedian的SPO模型,结合系统文献综述、半结构化访谈、三轮德尔菲法和层次分析法,研究人员成功构建了一个初步的、基于共识的肺癌患者中医护理质量评价框架。最终体系包含3项一级指标、17项二级指标和45项三级指标。其中最重要的指标包括:结构方面——人力资源配置、培训教育、制度与标准(各权重0.110);过程方面——症状管理、中医护理技术应用和安全管理(各权重0.084);结果方面——症状控制效果和中医证候改善(各权重0.055)。护理管理者可将该框架用于基线质量评估、针对性改进计划制定和纵向变化监测。该框架展示了良好的内容效度和专家共识水平,并通过辨证论治与症状管理的整合体现了中医护理的特有特征。然而,该框架在推荐用于常规质量改进前尚需实证临床验证。本研究为后续旨在推进中国中医护理质量标准化的前瞻性验证研究提供了理论基础和明确方向。
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