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近些年来,自然灾害、恐怖活动等多种突发性公共事件发生频繁,而往往发生灾害时,医院不仅是一个脆弱的承灾体,还是最不可缺少的基础设施,是提供医疗救援和心理服务的关键场所[1]。开展医院灾害易损性调查分析,早期识别潜在风险,对于提升医院应急准备和处置的科学性,降低灾害对医院运行和医疗工作造成的影响意义重大,是医院应急管理实现“预防为主,关口前移”的一项重要基础性工作。当前,国内外开展医院易损性分析研究较为匮乏,本研究是进行医院易损性分析的一种尝试,以期为医疗机构系统的开展医院灾害易损性分析和研究提供一种参考。
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选取蚌埠市某三级综合医院作为研究现场,选择院领导、临床、医技和行政职能科室人员为调查对象,每科室不少于4人,其中临床科室科主任和护士长必须参加。
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参考Kaiser模型[2],对于每一风险事件,均从发生可能、人员损害等7个方面设计调查表(见表 1)。
危险事件 可能性 严重性(损伤-防范) 发生 人员 财产 服务 应急 内部 外部 概率 损害 损害 影响 准备 反应 反应 xxxx 0-未知 0-未知 0-未知 0-未知 0-未知 0-未知 0-未知 1-低 1-低 1-低 1-低 1-高 1-高 1-高 2-中 2-中 2-中 2-中 2-中 2-中 2-中 3-高 3-高 3-高 3-高 3-低 3-低 3-低 表 1 某综合医院风险评估表
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根据未知、低、中、高4种选择项分别赋值为0、1、2、3分,计算不同风险的平均得分,对平均得分进行排序,找出该院发生可能性的前5位主要风险。
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从人员伤害、财产损失、服务影响、应急准备、内部反应和外部反应6个方面来评价医院面临潜在风险的严重性,采用Topsis综合评价方法,具体操作步骤如下:(1)数据转换。因应急准备、内部反应和外部反应为高优指标,所以对原指标进行逆向转化。(2)对同趋势化数据进行归一化处理,并建立相应矩阵,公式为:
$ {Z_{ij}} = \frac{{{X_{ij}}}}{{\sqrt {\sum\nolimits_{i = 1}^n {X_{ij}^2} } }} $
(3) 根据归一化矩阵得到最优值向量和最劣值向量
$ \begin{array}{l} {Z^ + } = \left( {{Z_{\mathit{max}1}}{Z_{\mathit{max2}}} \cdots {Z_{\mathit{maxm}}}} \right)\\ {Z^ - } = \left( {{Z_{\mathit{max}1}}{Z_{\mathit{max2}}} \cdots {Z_{\mathit{minm}}}} \right) \end{array} $
(4) 分别计算诸评价对象各指标值与最优方案及最劣方案的距离Di+, Di-
$ \begin{array}{l} D_z^ + = \sqrt {{{\sum\limits_{j = 1}^m {\left( {{Z_{\mathit{maxj}}} - {Z_{ij}}} \right)} }^2}} \\ D_z^ - = \sqrt {{{\sum\limits_{j = 1}^m {\left( {{Z_{\mathit{min}}} - {Z_{ij}}} \right)} }^2}} \end{array} $
(5) 计算各类风险与最优方案的接近程度
$ D_i^ - = \frac{{D_i^ + }}{{D_i^ + + D_i^ - }} $
(6) 依Ci大小对各类风险进行排序,Ci在0与1之间取值,愈接近1,表示该风险越接近最优水平,愈接近0,表示该风险越接近最劣水平。
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从风险事件发生的可能性和严重性两个角度同时考虑。计算每个潜在风险的相对风险程度,计算公式为:R=(P/20×N)×(A1+A2+A3+A4+A5+A6)/6,其中R为相对风险程度,P为所有调查对象每个风险总得分,N为调查对象数,A1~A6为严重性总得分。
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数据采用EpiData3.0软件双遍录入,Excel2007表格辅助应用,使用SPSS22.0统计分析。
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本次实际调查到职工890人,平均年龄(38.2±9.47)岁,女性(66.3%)和临床科室(69.1%)调查对象占了大多数,接近半数(41.5%)调查对象工作年限在10年及以下,52.7%的调查对象是初级及以下职称(见表 2)。
变量 人数 构成比/% 性别* 男性 293 32.9 女性 590 66.3 科室 临床 615 69.1 行政 160 18.0 医技 115 12.9 职称△ 初级 236 26.5 中级 469 52.7 高级 125 14.0 工作时间#/年 < 5 253 28.4 5~ 227 25.5 ≥10 369 41.5 注:*缺失7人,△缺失60人,#缺失41人 表 2 调查对象基本特征
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在20项危险事件中,该院产生最大风险可能性的5项危害事件分别为医疗纠纷、网络舆论事件、网络信息系统瘫痪、电梯意外事件和医院感染(见表 3)。
类型 危险事件 平均得分 排序 突发社会安全事件 医疗纠纷 1.96 1 病员自杀事件 1.09 12 网络舆论事件 1.64 2 突发公共卫生事件 医院感染 1.42 5 药品安全事件 1.19 7 生物安全事件 0.93 17 成批伤员救治 1.35 6 急性传染病 1.17 8 电离辐射 1.09 13 食物中毒 1.10 11 事故灾难 网络信息系统瘫痪 1.56 3 电梯意外事件 1.45 4 爆炸性气体 0.90 18 房屋倒塌 0.77 19 医疗供水中断 1.13 10 医疗供电故障 1.14 9 医疗供气中断 0.99 16 自然灾害 地震 0.77 20 火灾 1.02 14 极端天气(暴雨、暴雪) 1.00 15 表 3 医院风险发生概率可能性评估情况
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对该院风险严重性的6个方面进行归一化处理,并建立相应矩阵(见表 4)。根据归一化矩阵得到最优值向量和最劣值向量, 最优值向量Z+=(0.273, 0.273, 0.295, 0.269, 0.260, 0.266), 最劣值向量Z+=(0.150, 0.177, 0.181, 0.178, 0.184, 0.188)。分别计算各风险各指标值与最优方案及最劣方案的距离Di+与Di-,然后计算各风险与最优方案的接近程度Ci,依据Ci大小对各风险进行排序,筛选出影响该院严重性最大的前5项风险事件分别为医疗纠纷、房屋倒塌、爆炸性气体、地震和火灾(见表 5)。
危险事件 人员伤害 财产损失 服务影响 应急准备 内部反应 外部反应 医疗纠纷 0.273 0.267 0.295 0.217 0.184 0.188 病员自杀事件 0.202 0.202 0.234 0.250 0.225 0.212 网络舆论事件 0.233 0.201 0.260 0.245 0.216 0.200 医院感染 0.239 0.233 0.226 0.180 0.192 0.234 药品安全事件 0.239 0.229 0.231 0.200 0.199 0.230 生物安全事件 0.204 0.208 0.197 0.232 0.239 0.261 成批伤员救治 0.245 0.224 0.226 0.178 0.204 0.214 急性传染病 0.237 0.227 0.221 0.190 0.211 0.224 电离辐射 0.227 0.199 0.181 0.248 0.258 0.266 食物中毒 0.213 0.215 0.197 0.214 0.232 0.229 网络信息系统瘫痪 0.150 0.201 0.240 0.219 0.219 0.237 电梯意外事件 0.258 0.241 0.239 0.208 0.212 0.202 爆炸性气体 0.233 0.236 0.212 0.251 0.241 0.234 房屋倒塌 0.228 0.243 0.212 0.269 0.260 0.234 医疗供水中断 0.161 0.181 0.211 0.212 0.225 0.220 医疗供电故障 0.173 0.184 0.223 0.205 0.217 0.223 医疗供气中断 0.184 0.177 0.201 0.214 0.223 0.226 地震 0.242 0.261 0.200 0.249 0.241 0.213 火灾 0.258 0.273 0.229 0.220 0.213 0.194 极端天气(暴雨、暴雪) 0.225 0.237 0.210 0.244 0.245 0.217 表 4 医院风险严重性评估归一化矩阵
危险事件 Di+ Di- Di 排序 医疗纠纷 0.120 478 0.194 777 0.618 1 病员自杀事件 0.135 489 0.116 632 0.463 12 网络舆论事件 0.121 892 0.139 248 0.533 8 医院感染 0.145 153 0.123 847 0.460 13 药品安全事件 0.130 973 0.124 143 0.487 10 生物安全事件 0.143 391 0.123 895 0.464 11 成批伤员救治 0.149 160 0.119 405 0.445 15 急性传染病 0.139 416 0.117 264 0.457 14 电离辐射 0.145 368 0.151 200 0.510 9 食物中毒 0.147 890 0.104 579 0.414 16 网络信息系统瘫痪 0.168 702 0.096 873 0.365 17 电梯意外事件 0.120 282 0.145 218 0.547 6 爆炸性气体 0.108 604 0.148 082 0.577 3 房屋倒塌 0.104 001 0.166 491 0.616 2 医疗供水中断 0.186 408 0.070 338 0.274 20 医疗供电故障 0.176 210 0.073 462 0.294 19 医疗供气中断 0.179 009 0.076 452 0.299 18 地震 0.117 359 0.157 659 0.573 4 火灾 0.120 035 0.160 825 0.573 5 极端天气(暴雨、暴雪) 0.119 050 0.138 029 0.537 7 表 5 医院风险严重性指标值与最优值的相对接近程度及排序结果
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从风险发生可能性和严重性两个角度综合分析,结果显示,在20项危险事件中,该院面临的前5位潜在风险分别为医疗纠纷、网络舆论事件、电梯意外事件、网络信息系统瘫痪和医院感染(见表 6)。
危险事件 P A1 A2 A3 A4 A5 A6 A B R 排序 医疗纠纷 1 734 1 539 1 488 1 954 1 038 870 1 011 0.10 1 316.67 129.28 1 病员自杀事件 965 1 135 1 126 1 549 1 194 1 063 1 139 0.05 1 201.00 65.63 10 网络舆论事件 1 450 1 311 1 118 1 715 1 172 1 021 1 077 0.08 1 235.67 101.46 2 医院感染 1 256 1 346 1 299 1 491 859 906 1254 0.07 1 192.50 84.81 5 药品安全事件 1 051 1 340 1270 1524 955 938 1234 0.06 1210.17 72.02 7 生物安全事件 818 1 145 1 157 1 300 1 108 1 128 1 399 0.05 1 206.17 55.87 17 成批伤员救治 1 190 1 376 1 245 1 489 848 962 1 149 0.07 1 178.17 79.39 6 急性传染病 1 037 1 331 1 260 1 459 906 995 1 202 0.06 1 192.17 70.00 8 电离辐射 963 1 276 1 105 1 196 1 184 1 218 1 426 0.05 1 234.17 67.30 9 食物中毒 965 1 193 1 188 1 293 1 016 1 092 1 226 0.05 1 168.00 63.82 12 网络信息系统瘫痪 1 377 842 1 114 1 581 1 047 1 032 1 269 0.08 1 147.50 89.47 4 电梯意外事件 1 284 1 450 1 339 1 567 989 999 1 084 0.07 1 238.00 90.01 3 爆炸性气体 798 1 306 1 309 1 391 1 195 1 139 1 256 0.05 1 266.00 57.21 16 房屋倒塌 678 1 282 1 347 1 391 1 278 1 226 1 255 0.04 1 296.50 49.78 19 医疗供水中断 996 903 1 000 1 386 1 011 1 062 1 179 0.06 1 090.17 61.48 15 医疗供电故障 1 005 969 1 019 1 465 976 1 024 1 200 0.06 1 108.83 63.10 13 医疗供气中断 878 1 031 982 1 319 1 022 1 050 1 215 0.05 1 103.17 54.85 18 地震 680 1 359 1 442 1 314 1 188 1 135 1 142 0.04 1 263.33 48.64 20 火灾 905 1 448 1 513 1 503 1 049 1 003 1 041 0.05 1 259.50 64.54 11 极端天气(暴雨、暴雪) 886 1 265 1 314 1 378 1 164 1 155 1 164 0.05 1 240.00 62.21 14 注:R为相对风险程度,P为所有调查对象每个风险总得分,N为调查对象数,A1~A6为严重性总得分,A为(P/20×N),B为(A1+A2+A3+A4+A5+A6)/6 表 6 医院面临潜在风险排序结果
某综合医院灾害易损性现状研究
Current research on vulnerability in a general hospital disaster
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摘要:
目的对医院各种潜在风险进行顺位,确定该院需要重点应对的风险事件,并分析其形成的原因以及对该院可能造成的影响,提出加强风险管理的策略,把医院灾害易损性降低。 方法通过问卷调查方式,对于每一风险事件,均从发生可能性、严重性(损伤-防范)方面建立评价因子的分级标准,选择综合指标法进行灾害易损性调查,根据计算结果对风险事件进行排位。 结果该院高风险危害依次为医疗纠纷风险(R=129.28)、网络舆论事件(R=101.46)、电梯意外事件(R=90.01)、网络信息系统瘫痪(R=89.47)和医院感染(R=84.81)。 结论该院需要重点防范的风险事件主要为医疗纠纷风险、网络舆论事件、电梯意外事件、网络信息系统瘫痪和医院感染。应对风险事件,医院可通过加强机制、体制建设,建立预警体系,有针对性的制定或完善相应预案,组织开展培训及演练,储备相应的应急物资,减小灾害对医院运行和医疗工作造成的影响。 Abstract:ObjectiveTo sequencing on the various potential risk to the hospital, identify risk events that the hospital need to focus on, analyze the reason of its formation and impact on the hospital, strengthen risk management, and reduce the hospital disaster vulnerability. MethodsUsing the questionnaire, the grading standard of evaluation factor was established according to the possibility of occurrence and severity(injury-prevention).The disaster vulnerability was investigated using comprehensive index method, and the risk event was qualified according to the results. ResultsThe high risk harm of the hospital was the medical dispute(R=129.28), internet public opinion events(R=101.46), elevator accident(R=90.01), network information system disabled(R=89.47) and hospital infection(R=84.81) in turn. ConclusionsThe medical disputes, internet public opinion events, elevator accident, network information system disabled and hospital infection should be prevented.The hospital can strengthen the construction of mechanism and system, set up early warning system, formulate or improve the corresponding plan, organize training and drills, reserve the corresponding emergency supplies, and reduce the impact of disasters on hospital operation and health care work. -
Key words:
- Kaiser model /
- hospital /
- disaster vulnerability /
- current research
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表 1 某综合医院风险评估表
危险事件 可能性 严重性(损伤-防范) 发生 人员 财产 服务 应急 内部 外部 概率 损害 损害 影响 准备 反应 反应 xxxx 0-未知 0-未知 0-未知 0-未知 0-未知 0-未知 0-未知 1-低 1-低 1-低 1-低 1-高 1-高 1-高 2-中 2-中 2-中 2-中 2-中 2-中 2-中 3-高 3-高 3-高 3-高 3-低 3-低 3-低 表 2 调查对象基本特征
变量 人数 构成比/% 性别* 男性 293 32.9 女性 590 66.3 科室 临床 615 69.1 行政 160 18.0 医技 115 12.9 职称△ 初级 236 26.5 中级 469 52.7 高级 125 14.0 工作时间#/年 < 5 253 28.4 5~ 227 25.5 ≥10 369 41.5 注:*缺失7人,△缺失60人,#缺失41人 表 3 医院风险发生概率可能性评估情况
类型 危险事件 平均得分 排序 突发社会安全事件 医疗纠纷 1.96 1 病员自杀事件 1.09 12 网络舆论事件 1.64 2 突发公共卫生事件 医院感染 1.42 5 药品安全事件 1.19 7 生物安全事件 0.93 17 成批伤员救治 1.35 6 急性传染病 1.17 8 电离辐射 1.09 13 食物中毒 1.10 11 事故灾难 网络信息系统瘫痪 1.56 3 电梯意外事件 1.45 4 爆炸性气体 0.90 18 房屋倒塌 0.77 19 医疗供水中断 1.13 10 医疗供电故障 1.14 9 医疗供气中断 0.99 16 自然灾害 地震 0.77 20 火灾 1.02 14 极端天气(暴雨、暴雪) 1.00 15 表 4 医院风险严重性评估归一化矩阵
危险事件 人员伤害 财产损失 服务影响 应急准备 内部反应 外部反应 医疗纠纷 0.273 0.267 0.295 0.217 0.184 0.188 病员自杀事件 0.202 0.202 0.234 0.250 0.225 0.212 网络舆论事件 0.233 0.201 0.260 0.245 0.216 0.200 医院感染 0.239 0.233 0.226 0.180 0.192 0.234 药品安全事件 0.239 0.229 0.231 0.200 0.199 0.230 生物安全事件 0.204 0.208 0.197 0.232 0.239 0.261 成批伤员救治 0.245 0.224 0.226 0.178 0.204 0.214 急性传染病 0.237 0.227 0.221 0.190 0.211 0.224 电离辐射 0.227 0.199 0.181 0.248 0.258 0.266 食物中毒 0.213 0.215 0.197 0.214 0.232 0.229 网络信息系统瘫痪 0.150 0.201 0.240 0.219 0.219 0.237 电梯意外事件 0.258 0.241 0.239 0.208 0.212 0.202 爆炸性气体 0.233 0.236 0.212 0.251 0.241 0.234 房屋倒塌 0.228 0.243 0.212 0.269 0.260 0.234 医疗供水中断 0.161 0.181 0.211 0.212 0.225 0.220 医疗供电故障 0.173 0.184 0.223 0.205 0.217 0.223 医疗供气中断 0.184 0.177 0.201 0.214 0.223 0.226 地震 0.242 0.261 0.200 0.249 0.241 0.213 火灾 0.258 0.273 0.229 0.220 0.213 0.194 极端天气(暴雨、暴雪) 0.225 0.237 0.210 0.244 0.245 0.217 表 5 医院风险严重性指标值与最优值的相对接近程度及排序结果
危险事件 Di+ Di- Di 排序 医疗纠纷 0.120 478 0.194 777 0.618 1 病员自杀事件 0.135 489 0.116 632 0.463 12 网络舆论事件 0.121 892 0.139 248 0.533 8 医院感染 0.145 153 0.123 847 0.460 13 药品安全事件 0.130 973 0.124 143 0.487 10 生物安全事件 0.143 391 0.123 895 0.464 11 成批伤员救治 0.149 160 0.119 405 0.445 15 急性传染病 0.139 416 0.117 264 0.457 14 电离辐射 0.145 368 0.151 200 0.510 9 食物中毒 0.147 890 0.104 579 0.414 16 网络信息系统瘫痪 0.168 702 0.096 873 0.365 17 电梯意外事件 0.120 282 0.145 218 0.547 6 爆炸性气体 0.108 604 0.148 082 0.577 3 房屋倒塌 0.104 001 0.166 491 0.616 2 医疗供水中断 0.186 408 0.070 338 0.274 20 医疗供电故障 0.176 210 0.073 462 0.294 19 医疗供气中断 0.179 009 0.076 452 0.299 18 地震 0.117 359 0.157 659 0.573 4 火灾 0.120 035 0.160 825 0.573 5 极端天气(暴雨、暴雪) 0.119 050 0.138 029 0.537 7 表 6 医院面临潜在风险排序结果
危险事件 P A1 A2 A3 A4 A5 A6 A B R 排序 医疗纠纷 1 734 1 539 1 488 1 954 1 038 870 1 011 0.10 1 316.67 129.28 1 病员自杀事件 965 1 135 1 126 1 549 1 194 1 063 1 139 0.05 1 201.00 65.63 10 网络舆论事件 1 450 1 311 1 118 1 715 1 172 1 021 1 077 0.08 1 235.67 101.46 2 医院感染 1 256 1 346 1 299 1 491 859 906 1254 0.07 1 192.50 84.81 5 药品安全事件 1 051 1 340 1270 1524 955 938 1234 0.06 1210.17 72.02 7 生物安全事件 818 1 145 1 157 1 300 1 108 1 128 1 399 0.05 1 206.17 55.87 17 成批伤员救治 1 190 1 376 1 245 1 489 848 962 1 149 0.07 1 178.17 79.39 6 急性传染病 1 037 1 331 1 260 1 459 906 995 1 202 0.06 1 192.17 70.00 8 电离辐射 963 1 276 1 105 1 196 1 184 1 218 1 426 0.05 1 234.17 67.30 9 食物中毒 965 1 193 1 188 1 293 1 016 1 092 1 226 0.05 1 168.00 63.82 12 网络信息系统瘫痪 1 377 842 1 114 1 581 1 047 1 032 1 269 0.08 1 147.50 89.47 4 电梯意外事件 1 284 1 450 1 339 1 567 989 999 1 084 0.07 1 238.00 90.01 3 爆炸性气体 798 1 306 1 309 1 391 1 195 1 139 1 256 0.05 1 266.00 57.21 16 房屋倒塌 678 1 282 1 347 1 391 1 278 1 226 1 255 0.04 1 296.50 49.78 19 医疗供水中断 996 903 1 000 1 386 1 011 1 062 1 179 0.06 1 090.17 61.48 15 医疗供电故障 1 005 969 1 019 1 465 976 1 024 1 200 0.06 1 108.83 63.10 13 医疗供气中断 878 1 031 982 1 319 1 022 1 050 1 215 0.05 1 103.17 54.85 18 地震 680 1 359 1 442 1 314 1 188 1 135 1 142 0.04 1 263.33 48.64 20 火灾 905 1 448 1 513 1 503 1 049 1 003 1 041 0.05 1 259.50 64.54 11 极端天气(暴雨、暴雪) 886 1 265 1 314 1 378 1 164 1 155 1 164 0.05 1 240.00 62.21 14 注:R为相对风险程度,P为所有调查对象每个风险总得分,N为调查对象数,A1~A6为严重性总得分,A为(P/20×N),B为(A1+A2+A3+A4+A5+A6)/6 -
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