Kaiser模型在医院院科两级灾害脆弱性分析中的应用

陈俭静 颜辉

医疗服务是集高科技、高风险、高难度为一体的行业，且医院环境错综复杂、服务对象特殊，致使医疗机构面临着巨大风险。美国联合委员会在2001年版的《医院综合认证手册》中，第1次将医院应急准备工作“纳入整个社区应急管理”[1]。2022年国家卫生健康委发布的《三级综合医院评审标准（2011年版） 》规定“医院需开展灾害脆弱性分析，明确医院需要应对的主要突发事件及应对策略”，并将医院是否开展灾害脆弱性分析作为评价医院等级的一项重要指标[2]。近年来国内很多医院、部门均进行了基于Kaiser模型[3]的医院灾害脆弱性分析[4-9]；但无论国内还是国外均未给出医院灾害脆弱性分析的详细流程、标准化的过程和方法[10-11]，各个医院在灾害脆弱分析中流程和标准不一，为使风险评估的结果更加符合客观实际，仍需要开展更多地研究，以实现分析过程更大程度的标准化。本研究试图从医院的院级层面和科室层面去探讨Kaiser 模型在医院院科两级灾害脆弱性分析中的应用，希望通过不断地探索和实践为医院灾害脆弱性分析积累更多的经验和参考。

1 资料与方法

1.1 风险事件遴选

1.1.1 准备工作

2021年3 月初医院和科室分别对所有参与灾害脆弱性分析人员进行了培训。（1）医院层面：对医院相关领导、各职能科室负责人及各临床科室负责人进行培训，使其准确掌握医院灾害脆弱性分析的定义、使用工具（本研究使用Kaiser模型）、灾害脆弱性分析的过程和目的。（2）科室层面：对科室所有工作人员进行培训，使其准确掌握科室灾害脆弱性分析的定义、使用工具（本研究使用Kaiser模型）、灾害脆弱性分析过程和目的。

1.1.2 风险事件选取

（1）医院层面：医院风险事件筛选人员为医院相关领导及各行政职能科室负责人。根据 Kaiser模型和《中国医院评审实务》第323～326页所提及的4个维度52项风险事件和各职能部门提前搜集的近5年来发生的历史风险事件或潜在风险事件在会前汇总，结合当地实际，通过会议讨论，会议主持人将可能的风险事件列出，参会人员逐一投票，将得票数前14位的事件列为医院需积极应对的风险事件。（2）科室层面：由科室负责人召开会议，科室中级职称以上人员参加，科室负责人搜集汇总科室近3年来发生风险事件或潜在风险事件并听取科室其他人员意见，汇总后进行投票，将科室投票票数前12位的风险事件作为科室需重点应对评估的事件。

1.2 拟定评分标准、设计调查表

1.2.1 拟定评分标准

（1）医院层面：根据Kaiser模型中的7项内容，由医院主要相关领导根据医院的规模大小、实际承受能力及当地实际和应急准备方面对潜在风险事件的发生概率、发生后可能对医院产生的影响（人员伤害、财产损失、服务影响）及医院防范措施（应急准备、内部响应、外部响应）拟定相应的评分标准，医院层面拟定的评分标准见表1～表3。（2）科室层面：根据Kaiser模型中的7项内容，由科室主要负责人根据科室实际运行情况和灾害承受能力，拟定各项评分标准。某科室拟定的评分标准见表4～表6。

表1 2021年医院灾害脆弱性分析调查表评分标准（发生概率）

表2 2021年医院灾害脆弱性分析调查表评分标准（损失程度）

表3 2021年医院灾害脆弱性分析调查表评分标准（防范准备程度）

表4 2021年某科室灾害脆弱性分析调查表评分标准（发生概率）

表5 2021年某科室灾害脆弱性分析调查表评分标准（损失程度）

表6 2021年某科室灾害脆弱性分析调查表评分标准（防范准备程度）

1.2.2 设计调查表

根据kaiser模型及医院或科室遴选的风险事件设计相应的灾害脆弱性分析调查表，调查表内容包含灾害事件的发生概率、发生后可能对医院或科室产生的影响（人员伤害、财产损失、服务影响）及医院或科室所采取的防范措施（应急准备、内部响应、外部响应）这7个方面。

1.3 观察指标

（1）医院层面：由医院相关领导组织，主要职能科室负责人和部分临床科室负责人根据已拟定的评分标准对潜在风险事件发生概率、发生后可能对医院或科室产生的影响（人员伤害、财产损失、服务影响）及医院所采取的防范措施（应急准备、内部响应、外部响应） 7个方面进行打分，问卷填写采用不记名方式。共发放问卷20份，回收19份合格问卷。

（2）科室层面：随机抽取科室初、中、高级职称人员各6名对科室潜在风险事件发生概率、发生后可能对科室产生的影响（人员伤害、财产损失、服务影响）及科室所采取的防范措施 （应急准备、内部响应、外部响应）7个方面进行打分，参与调查的人员均发放拟定的评分标准作为评价依据，共发放问卷18份，回收问卷18份。

1.4 统计学方法

所有调查数据录入Excel 2007表格进行统计分析，用Excel计算平均值公式先求出每个潜在风险事件7项内容（发生概率、人员伤害、财产损失、服务影响、应急准备、内部响应、外部响应）打分的平均值，再利用Kaiser模型计算公式：潜在风险事件的相对风险值 ＝ 发生概率评估值/3×[（人员伤害评估值+财产损失评估值+运营影响评估值+应急准备评估值+内部响应评估值+外部响应评估值）/18]，用Excel 2007计算出每个潜在风险事件的相对风险值，根据相对风险值进行风险事件严重性排序。

2 结果

医院和科室灾害脆弱性分析结果见表7、表8。

表7 2021年医院院级灾害脆弱性分析（%）

表8 2021年某科室灾害脆弱性分析（%）

由结果可知，在医院中排在前3位的风险事件为信息网络事件、医疗纠纷、突发公共卫生事件，在科室中排相对风险值排在前3位的风险事件为患者滑倒跌倒、患者坠床、患者误吸。应急管理人员还可以根据各项风险事件在发生概率、人员伤害、财产损失、运营影响、应急准备、内部响应、外部响应中各项的分值，大致得出某项风险事项得分较高的原因，从而采取针对性的预防措施。

3 讨论

由以上结果可以看出医院灾害脆弱性分析中信息网络事件得分较高的主要原因为发生概率太高。近几年本研究所在医院几乎每天都有大大小小的信息网络事件，它虽然不似地震或恐怖袭击事件造成巨大的伤害，但是信息网络关系医疗机构各个部门的正常运转，如果小故障每天都会发生，影响医院的运营，那么就是急需解决的大事，这样医院就可以从信息网络事件的频发方面寻找原因，从而预防信息网络事件给医院运营带来的风险。近年来，医疗执业环境持续恶化，医患关系紧张，医疗纠纷发生率呈上升趋势[12-14]。部分医疗纠纷甚至发展成暴力事件[15]，严重影响了医院的正常诊疗服务，医务人员人身安全受到威胁；同时加剧了医患信任危机，是医疗卫生行业亟待解决的难题。本研究所在医院的医疗纠纷事件，近几年同样发生较多，对医院的财产和运营造成巨大影响。在全球公共卫生事件频发的社会大环境下，突发公共卫生事件排在医院风险事件第5位也较符合医院当下实情。在科室中（科室为康复理疗科），排在前三位的风险事件为患者滑倒跌倒、患者坠床、患者误吸。所在科室患者多为偏瘫和行动不便人员，极易因身体不便而发生跌倒、坠床和误吸，与科室往年上报的不良事件类别和数量相结合判断，此次得出的结果符合科室的客观实际。

结合医院和科室历史风险事件及当下实际情况，本次灾害脆弱性分析得出的相对风险值较符合医院和科室的客观情况。医院和科室能够通过本次灾害脆弱性分析明确应对重点，并根据风险事件排序制定和完善相应的应急预案、进行演练，不断提高医院或科室的应急反应处理能力，保障医疗质量和医疗安全。

Kaiser模型是医院灾害脆弱性分析中应用较多的工具，但是在使用过程中存在着灾害收集不全面或不符合实际、对灾害历史数据收集不充分、灾害风险评估较主观问题、缺乏标准化的方法等问题[10-11]。使用过程中如何避免这些选择和准备不充分造成的主观偏倚，本研究试着从以下几点改进：（1）合理人员范围的充分培训。培训是灾害脆弱性分析的基础，就如评委不专业就无法客观地为舞台上的演员打分。为了保证培训效果，合理地选择参与培训人员也至关重要，如果参加培训的人员太多，则无法保证培训的质量；因此在医院层面和科室层面，医院据实际情况选择了不同范围的人员参加培训。（2）风险事件的遴选。Kaiser 模型中原有很多备选风险事件，风险评估者是否需要将Kaiser模型中或者《中国医院评审实务》所有事件都纳入医院灾害脆弱性分析，是否分析的风险事件越多越好，并无统一标准[4-9]；但是可以肯定的是将一些不符合医疗机构实际情况的风险事件作为评估目标，不仅没有意义，而且太多的填写事项导致问卷冗长，会消耗填写问卷者的耐心，从而对问卷的填写质量造成影响。因此本研究参照Kaiser模型和《中国医院评审实务》中的风险事件，结合医院或科室历史风险事件、当地的环境等实际情况，通过会议讨论、投票方式筛选了医院或科室需要积极应对的风险事件进行评估。（3）评分标准的拟定。为了使填写问卷人员填写时更加客观，本研究事先拟定了风险事件各项因素的评分标准。评分标准的拟定人员应是熟悉医院运营或科室运营的人员，如果是不了解的人员将无法对风险事件对医院或科室的损失和影响做出客观评价，因此本文评分标准的制定者为医院主要领导和科室主要负责人。需要注意的是不同体量的医院和科室对损失的定义不尽相同，要根据医院或科室的实际承受能力来制定评分标准。（4）规范问卷填写。问卷填写人员均应是事先经过灾害脆弱性分析培训的人员，问卷填写人员的选择上，在医院层面上是院领导、主要职能科室负责人和部分临床科室负责人；在科室层面上采取根据人员职称进行分层随机抽样的原则。所有填写问卷人员填写问卷时均发放事先拟定的相应的评分表予以参考。

综上所述，医院应急管理是医院应急管理能力的重要体现，而应急管理的重要环节就是危害识别和危害评估，Kaiser 模型是危害识别和危害评估的重要工具，正确地使用Kaiser模型识别和评估风险对医院后续的应急管理起着至关重要的作用。本研究试图通过不断地探索，尽量避免在使用过程中因主观偏倚对分析结果造成不良的影响，使用过程中肯定还存在着一定的不足之处，但是相信通过更多探索和实践，一定能使Kaiser模型的使用更加标准和规范化，分析的结果更加准确和符合客观实际。