以「急性疼痛」護理診斷之關聯分析為例

國立臺北護理健康大學護理系 碩士論文 School of Nursing National Taipei University of Nursing and Health Sciences Master Thesis. 發展護理計畫決策支援系統架構－ 以「急性疼痛」護理診斷之關聯分析為例. Development the Framework of Nursing Care Plan Decision Support System: Examples of Association Analysis with “Acute Pain “ Nursing Diagnosis. 邱育芬 Yu-Fen Chiu. 指導教授：邱淑芬博士 Advisor: Shwu-Fen Chiou, Ph.D.. 中華民國 105年1月 January, 2016.

i.

誌. 謝. 本論文終於完成，內心激動萬分，雖然過程十分艱辛，但辛苦的代價總是值 得的。我在碩班學習過程中要感謝護資組的邱淑芬及李亭亭老師，讓我對於「護 理資訊」專業領域上有更多的認知及成長，同時體認護理不再只有是專業科目， 護理可以多元的發展，而「護理資訊」在護理領域上是重要的一環，可藉由專長 及溝通，增進護理人員在未來擁有更便捷及良善的工作環境；感謝黃衍文及林寬 佳老師，是您們讓我在學過程中了解統計及資訊管理也是有趣的，感謝您們提供 協助良好的工具讓我論文進行得以順利，當然在您們身上得到許多寶貴的意見。 感謝我的論文指導教授邱淑芬老師，在論文指導過程總是不厭其煩、細心的 提攜教導，藉以分享自己在職念書經驗來提升我的信心及士氣，並從不同的觀點 及想法來引導並激發我的想法及智慧，使得這篇論文可以順利完成，感謝您。 感謝在學中的學長、學姊及同學們，張秀梅、鄭靜宜、姜瑤娟、林任雋、鄭 慧萍、蔡惠華及許騫燕，在職念書除了自我成長之外，最重要的是擴展自己的視 野，從不同的身分與角度學習他人長處與人相處，待人處世之道理，從您們身上 獲得許多不同的經驗，謝謝您們在這三年半中扶持及鼓勵。感謝我職場上的長官 及同事們，楊麗瑟主任、詹碧端主任、林秀節、江秀文督導及病房組護理長們， 若沒有他們的支持協助及包容，我恐無法如期完成研究所學業；資訊課的好同事， 何達明、陳垣安及張嘉瑜，沒有你們這些軍師，我的資料探勘分析可能還在繞圈。 最後，要感謝我的家人，在就學及工作壓力兼併之下謝謝他們的包容，尤其是挑 燈夜戰時，我家的唯一寵物「妞妞」在旁陪伴我，備感窩心。 維基百科解釋學習的定義為「學習是建立新的精神結構或審視過去的精神結 構。學習必頇倚賴經驗才可以有長遠成效」，論文的完成只是學習的開始，未來 期許自己不論是在專業領域、日常生活技能及待人處事部分能不斷的自我學習及 成長，以做到「學無止境」的境界。 ii.

摘. 要. 護理計畫是展現護理過程的方式、執行照護規範及品質監測之重要指標。近 年來，有關護理診斷資訊化研究多以建置護理診斷決策支援系統，較少探討護理 人員擬定護理計畫時，確立護理診斷之定義性特徵及導因，與護理措施及評值之 間的關聯性。本研究目的是以「急性疼痛」護理診斷為例，探討護理人員在護理 計畫及護理記錄作業資訊系統中，確立「急性疼痛」護理診斷所記錄的定義性特 徵、導因，及護理措施項目，並分析其與 EBN 護理實證資料庫對確立急性疼痛 問題之差異性，同時以關聯分析工具進行資料探勘，進而建立護理計畫決策支援 系統的架構。 本研究為橫斷式回溯性研究，研究場所為北部某區域教學醫院，以立意取樣 方式選取 2014 年 1 月 1 日至 2014 年 6 月 30 日期間共 1,695 人次的出院病人， 由此選取接受過手術，且擬定有「急性疼痛」護理診斷病人之電子病歷資料共 1,286 人次為研究資料來源，採用資料探勘方式針對護理計畫及護理記錄系統的 資料進行分析。本研究資料匯入 Microsoft Assess 資料庫進行資料前置處理，以 SAS 之 Enterprise Guide 6.1 版進行描述資料統計及 SAS Enterprise Miner 13.2 版 進行關聯分析的資料探勘。 本研究結果發現護理人員使用護理計畫及護理記錄系統，確立「急性疼痛」 護理診斷的資料包括：（1）選擇前 5 項定義性特徵，占全部定義性特徵項目的 50～60 %；（2）選擇前 3 項導因，占全部導因項目的 75～90 %；（3）選擇前 10 項護理措施，占全部護理措施項目的 50～80 %，其中「給予止痛藥」措施在護 理記錄系統之使用排序，比護理計畫系統排序較後面；（4）以 EBN 護理實證分 類進行比較，顯示護理人員確立「急性疼痛」診斷之定義性特徵、導因及護理措 施，均符合實證研究結果；（5）以 Apriori 演算法進行「急性疼痛」護理診斷的 定義性特徵與護理措施之間關聯分析，結果發現護理計畫系統定義性特徵與護理. iii.

記錄系統護理措施的關聯規則標準，是確立「急性疼痛」護理診斷最佳關聯分析 模式。 本研究的關聯分析模式結果可以提供研究機構參考，依此關聯分析模式對所 有護理診斷的定義性特徵與護理措施，進行關聯分析及訂定關聯規則，以做為未 來修改護理計畫系統內容，及發展護理計畫決策支援資訊系統的架構。同時本研 究資料探勘結果，也可做為未來教育新進人員使用護理計畫及護理記錄系統的參 考。本研究結果也顯示 SAS 的 Enterprise Guide 及 Enterprise Miner 分析模組是不 錯的電子化記錄資料探勘工具，未來可做為護理記錄品質稽核的的輔助工具，藉 以提升護理計畫系統使用之效益。. 關鍵字：急性疼痛、電子化護理計畫、資料探勘、護理資訊. iv.

ABSTRACT The nursing care plan is representing the process of nursing care, the standards of care practice and critical indicators of the care quality monitoring. In recent years, studies on information technology in nursing diagnosis have mostly based decision supporting systems on how nursing diagnoses are reached. Fewer studies have examined the correlation relationships among the definition characteristics and etiology of nursing diagnosis, nursing interventions, and evaluation when nurse draft nursing care plan. The purpose of this study was to explore nurses using nursing care plans and nursing records information system, to determine "acute pain" nursing diagnoses recorded defining characteristics, etiology, and nursing interventions, in addition to analyzing the difference between these results and those obtained from the Evidence-Based Nursing (EBN) database. Concurrently, data mining was performed association analysis to further establish the architecture of decision analyses in the nursing care plan information system. This cross-sectional retrospective study was conducted at a regional teaching hospital in Northern Taiwan. A total of 1695 discharge patients of electronic medical records between January and June in 2014 were selected by purposive sampling as the resource of research. A total of 1286 patients who underwent operations and had a nursing diagnosis of “acute pain” were selected for the study. These research sources were analyzed using data mining methods to establish a system database of nursing care plans and nursing records. The data were preprocessed using a Microsoft Assess database, SAS Enterprise Guide Version 6.1 was employed to analyze descriptive statistics and SAS Enterprise Miner Version 13.2 being used to analyze association. v.

analysis data mining. The results of this research included the following: (1) the first five defining characteristics of nursing diagnosis comprised approximately 50.0%–60.0% of the all characteristics items. (2) The first three etiology of nursing diagnosis comprised 75.0%–90.0% of all etiology. (3) The first 10 nursing interventions of “acute pain” nursing diagnosis comprised 50.0%–80.0% of all nursing interventions; among them, “administration of analgesics” was later sequentially in the nursing recording information system than in the nursing care plan information system. (4) Regarding the EBN database, the comparison showed that the established defining characteristics, etiology, and nursing interventions of the nursing diagnosis “acute pain” were consistent with evidence-based research data. (5) The optimal model of the Apriori algorithm used to "acute pain" association analysis between the defining characteristics of nursing diagnosis in nursing care plan system and nursing interventions in nursing records system. The results of this research can be applied a reference for association analysis model in research hospital. Based on this association analysis model, can be analyzed and set association analysis rule for all of the defining characteristics of nursing diagnosis and nursing interventions to further establish the architecture of nursing care plan decision analysis system in the future. At the same time the results of data mining, can also be used as the education for new nurses to using nursing care plan and nursing recording system reference. The results of the study also showed that the SAS Enterprise Guide and Enterprise Miner analysis module is an effective electronic recording of data mining tool, it can be used as assisting tool to audit nursing care plan quality in the future, in order to enhance the effectiveness of nursing care plan system. Keywords: acute pain, electronic nursing care plan, data mining, nursing information vi.

目. 次. 中文摘要………………………………………………………………………………i 英文摘要………………………………………………………………………………v 第一章 緒論 第一節. 研究背景及動機………………………………………………………1. 第二節. 研究目的………………………………………………………………4. 第三節. 研究問題………………………………………………………………5. 第四節. 名詞界定………………………………………………………………6. 第二章 文獻查證 第一節. 疼痛之的護理過程……………………………………………………7. 第二節. 護理計畫資訊化發展……………………………………………..…11. 第三節. 決策支援與護理計畫之關聯…………………………………….….14. 第四節. 資料探勘與護理應用………………………………………….…….16. 第三章 研究方法與設計 第一節. 研究架構……………………………………………………………..22. 第二節. 研究設計………………………………………………………….….24. 第三節. 資料來源……………………………………………………………..25. 第四節. 研究步驟……………………………………………………………..28. 第五節. 資料處理與分析……………………………………………….…….29. 第六節. 倫理考量……………………………………………………………..30. 第四章 研究結果 第一節. 研究資料處理的描述……………..…………………………….…..31. 第二節. 護理計畫系統中急性疼痛護理診斷相關資料的描述性分析...…..36. vii.

第三節. 護理記錄系統中急性疼痛護理診斷之相關資料描述……………..45. 第四節. 分析護理計畫及護理記錄系統急性疼痛診斷資料的差異………..52. 第五節. 急性疼痛護理診斷定義性特徵與護理措施之決策分析…..………66. 第五章 討論 第一節. 護理人員確立急性疼痛護理診斷定義性特徵及導因使用狀況.....77. 第二節. 護理人員確立急性疼痛診斷之護理措施使用狀況….…………....79. 第三節. 以實證為基礎分析護理人員確立急性疼痛之資料…………….....81. 第四節. 急性疼痛診斷定義性特徵與護理措施之決策關聯…...…………..83. 第五節. 資料探勘技術於電子化護理病歷資料之應用………………..…...85. 第六章 結論與建議 第一節. 結論……………………………..…………………………..…….…86. 第二節. 臨床實務應用…………..……………………………………...……87. 第三節. 研究限制….……………………..……………………………..……88. 第四節. 未來研究建議方向…………………….……………..…………..…89. 參考文獻 中文文獻……………………………………………………….…………….…90 英文文獻……………………………………………………….…………….…93. viii.

表. 次. 表 2-1. 急性疼痛之護理評估指引…………………………………………..……9. 表 2-2. 急性疼痛之護理措施指引…………...………………………………….10. 表 2-3. 急性疼痛之護理評值指引……………………………………………....10. 表 2-4. 資料探勘的功能及方式…………………………………………………17. 表 4-1. 研究資料的分佈處理流程………………………………………………32. 表 4-2. 研究資料之病人年齡分佈………………………………………………34. 表 4-3. 研究資料之病人科別分佈………………………………………………35. 表 4-4. 護理計畫系統護理人員確立疼痛護理診斷之定義性特徵分佈………37. 表 4-5. 護理計畫系統中之定義性特徵重複點選之資料分佈…………………38. 表 4-6. 護理計畫系統重複點選定義性特徵資料之科別分佈…………………39. 表 4-7. 護理計畫系統護理人員確定疼痛護理診斷之護理導因分佈…………40. 表 4-8. 護理計畫系統護理人員確立急性疼痛護理診斷之護理措施分佈……42. 表 4-9. 護理計畫系統護理措施重複點選之資料分佈…………………………43. 表 4-10. 護理計畫系統重複選擇護理措施資料之科別分佈……………………44. 表 4-11. 護理記錄系統護理人員執行疼痛護理診斷之定義性特徵分佈………46. 表 4-12. 文字資料分析的一致性信度檢測………………………………………47. 表 4-13. 護理人員實際選擇急性疼痛護理診斷之護理導因分佈………………50. 表 4-14. 護理人員確立急性疼痛護理診斷之護理措施分佈……………………51. 表 4-15. 護理計畫系統定義性特徵之實證與研究資料選項分佈…………........53. 表 4-16. 護理記錄系統定義性特徵之實證與研究資料選項分佈........…………55. 表 4-17. 以實證為基礎之護理計畫及記錄系統之定義性特徵分佈比較...........56. 表 4-18. 護理計畫系統導因之實證與研究資料選項分佈………………………57. 表 4-19. 護理記錄系統導因之實證與研究資料選項分佈………………………58. ix.

表 4-20. 以實證為基礎之護理計畫及記錄系統之導因分佈比較………………59. 表 4-21. 護理計畫系統護理措施之實證與研究資料選項分佈…………..……..60. 表 4-22. 護理記錄系統護理措施之實證與研究資料選項分佈………….……...63. 表 4-23. 確立與實際執行護理措施之百分比分佈……………………………....65. 表 4-24. 研究資料關聯模組分佈處理之流程……………………………………66. 表 4-25. 資料探勘各模式之 Lift 值與關聯規則結果…………………………....69. 表 4-26. 模式一護理計畫系統定義性特徵與護理措施之關聯描述…………....72. 表 4-27. 模式二護理計畫系統定義性特徵與護理記錄系統護理措施關聯描述 ……………………………………………………………………….……74. 表 4-28. 模式三護理記錄系統定義性特徵與護理措施之關聯描述...…...……..76. x.

圖. 次. 圖 2-1. 知識發現的步驟…………………………….………………………….…16. 圖 3-1. 研究概念架構圖……………………..……………………………………23. 圖 3-2. 研究醫院之入院護理評估系統畫面之示意圖…………………………..26. 圖 3-3. 研究醫院之護理計畫系統畫面之示意圖…………………………...…...27. 圖 4-2. 文字探勘步驟……………………………………………………………..48. 圖 4-3. 文字剖析詞語描述………………………………………………………..48. 圖 4-4. 關聯分析變數角色設定示意圖…………………………………………..70. xi.

附. 錄. 附錄 1. 模式一護理計畫系統定義性特徵與護理措施之間關聯分析法則……...96. 附錄 2. 模式二護理計畫系統定義性特徵與護理記錄系統護理措施之關聯分析 法則..…..…………………………………………………………….……..99. 附錄 3. 模式三護理記錄系統定義性特徵與護理措施之關聯分析法則…….…103. 附錄 4. 護理措施活動代碼對照表 .……………………………………………..106. xii.

附 附件 1. 件. 同意臨床試驗證明書…………………………………………………….107. xiii.

第一章. 緒. 論. 第一節 研究背景及動機 全球化的浪潮下，醫療照護產業為了因應外部環境的快速變化，不斷進行各 項變革與改造（MacPhee, 2007） ，使得各醫療院所對資訊科技與無線傳輸技術廣 泛應用，帶動醫療資訊的迅速發展，而醫療環境如何運用資訊科技提昇工作效率 及病人安全，進而減輕醫療人員工作負擔，提升醫療照護品質是日趨受重視的議 題（莊、洪，2004）。但護理臨床工作繁瑣，除病人照護之外，需花費時間完成 照護相關紀錄，故資訊化可提供護理人員執行照護的作業標準，減少重複書寫的 時間及手工謄寫造成的錯誤發生（黃、張、歐李、湯、李，2011）。 護理人員花費在記錄的時間十分可觀是耗時最多的護理活動項目之一，因此 醫院運用資訊科技來改善傳統的工作流程，除為提高照護品質及安全外（黃、李， 2009），也可透過各系統的整合使用以提升更有效益的護理作業模式（張、林、 張、李，2008），但是資訊科技的導入是否真的能改善護理實務是值得探討的議 題。Moody, Slocumb, Berg, & Jackson（2004）針對 100 位護理人員對電子病歷的 看法、態度及偏好之相關研究，其結果指出，75.0%護理人員認為資訊化電子病 歷可以改善護理紀錄的品質，76.0%相信資訊化電子病歷可改善病人安全及照護 品質，80%護理人員將護理知識充分地運用到資訊化電子病歷上，因而發揮了護 理專業知識面的功能（Moody, Slocumb, Berg, & Jackson, 2004）。 新制醫院評鑑精神回歸「以病人為中心」的評鑑制度，以病人的醫療服務品 質取勝，重視醫療團隊的整體合作，並以符合病人為中心來重新思考與規劃醫院 應有的經營策略及制度；當中評鑑條款中明文規範因應病人病情，提供適當的照 護及持續觀察、評估病人病情，適時修正照護之提供，以提升病人之就醫安全， 此外在護理過程記錄應當完整呈現（財團法人醫院評鑑暨醫療品質策進會， 2014）。 護理過程包括護理評估、診斷、活動、評值，而護理計畫是展現護理專業的 一種方式，為臨床護理人員執行醫療照護之重要依據，同時它也提供了臨床人員 照護規範及品質監測之重要指標，而台灣護理學會建立護理人員進階制度當中， 倘若護理人員要進階 N2 以上的話，必頇完成案例分析及個案報告，即是要求護 1.

理人員以護理計畫來確認並解決病人之主要問題，由此可見完整呈現護理計畫在 臨床照護上是個重要議題。 目前已有多家醫院開發護理資訊系統，多數醫院將紙本護理評估及護理計畫 設計成電子化達到格式及內容一致，以讓護理人員至護理資訊系統勾選，護理人 員透過評估確認護理計畫，多半是以自身的經驗去判斷，這種記錄狀況並沒有辦 法反應病人現況或符合健康問題，導致後續的護理措施與評值的關聯性及一致性 差。 應用臨床照護支援系統於醫療上已成為趨勢，它可以協助護理人員在決策過 程中，讓病人在醫療人員照護過程中，能快速擷取病人的相關資料做出正確的診 斷並抉擇治療方式（Rothman, Leonard, & Vigoda, 2012） ；決策系統除了上述功能 之外，根據研究顯示，導入決策系統亦能改變臨床之成本控制及品質之改善(黃、 陳、許，2011；Rothman, Leonard, & Vigoda, 2012)。 鄭（2008）在兒科加護病房護理表單為基礎，設置護理診斷決策系統之研究 中，利用 ICD 為依據之醫學診斷，歸納出各診斷常見之護理診斷群，同時利用 各科別相關護理診斷群，再採用決策系統找出與病人相符合之定義性特徵，產生 護理診斷建議清單讓護理人員選擇。何（2009）以國內精神科為例，依 NANDA、 NOC、NIC 標準建置護理過程知識基礎決策支援系統，其研究決策支援系統架構 是以病人為中心之全人護理過程，來建置知識基礎資料庫，運用電腦之決策支援 能力，輔助護理人員做出正確之判定，減少不必要作業。而周、林、曾、尹、張、 陳（2006）利用護理評估系統收集住院病人健康資料與護理診斷知識庫比對，提 出護理計畫之參考報表，以方便護理人員進行擬定護理計畫的選擇參考。 綜合上述之護理診斷之資訊化研究，大部分研究目的多以建置護理診斷決策 支援系統，以提供給護理人員選擇，而針對護理人員訂立護理計畫中之評估、導 因、定義性特徵、目標、措施及評值之間關聯性較少進行研究，同時在臨床護理 工作中觀察到護理人員在評估病人後，選取護理診斷之導因及定義性特徵，與護 理目標、措施與評值之關聯性較不足，故引發出筆者對於本研究之動機。 本研究欲進行醫院為北部區域教學醫院，於 2010 年以與廠商合作方式進行 護理資訊系統建置，2011 年 4 月護理計畫系統上線，接著 2013 年 10 月護理評 估系統、2013 年 11 月內外科病房護理記錄相繼上線使用。該院護理計畫作業系 統之建置參考北美護理診斷協會（North American Nursing Diagnosis Association, 2.

NANDA）2009-2011 訂定標準進行設置。統計該院自 2011 年 4 月始，護理計畫 作業系統上線後護理人員訂立最多量之前三名護理問題為疼痛、焦慮及高危險性 傷害（跌倒）。 本研究希望以護理診斷「急性疼痛」為例，藉由現有之護理計畫作業系統及 護理記錄作業系統，收集其資料庫之電子化護理資料進行分析，了解護理人員點 選護理診斷導因及鑑定性因素，與護理目標和措施之間的一致及關連性，並將護 理人員勾選護理計畫內容與護理人員在護理記錄系統中呈現實際執行之內容與 實證文獻資料進行分析比較，希望能發展出護理計畫決策支援系統架構，以做為 研究醫院未來整合護理計畫系統之參考。. 3.

第二節 研究目的 本研究之目的在於探討護理人員使用護理計畫作業資訊系統中，評估「急性 疼痛」護理診斷之導因、定義性特徵、及擬定護理目標與措施有項目。並探討護 理評估與護理計畫之相關性，以期能整合電子化資料與實證資料相關性，做為建 立臨床護理決策系統之參考，提升病人照護品質，本研究目的如下： 一、探討護理人員確立「急性疼痛」護理診斷時，所列出鑑定性特徵之項目。 二、探討護理人員確立「急性疼痛」護理診斷時，所擬訂導因之項目。 三、探討護理人員對於「急性疼痛」護理診斷，所採取護理措施之項目。 四、比較護理人員訂定「急性疼痛」護理診斷之定義特徵，與實證文獻之差異。 五、比較護理人員訂定「急性疼痛」護理診斷之導因，與實證文獻之差異。 六、比較護理人員擬定「急性疼痛」護理診斷之護理措施，與實證文獻之差異。 七、建構「急性疼痛」護理診斷護理計畫統所需的決策支援系統架構。. 4.

第三節 研究問題 本研究根據研究目的，擬定之研究問題如下：. 一、護理人員確立「急性疼痛」護理診斷時，所列出的定義特徵項目有那些？ 二、護理人員確立「急性疼痛」護理診斷時，所擬定的導因項目有那些？ 三、護理人員對於「急性疼痛」護理診斷，所採取護理措施有那些？ 四、護理人員訂定「急性疼痛」護理診斷之定義特徵，與實證文獻有甚麼差異？ 五、護理人員訂定「急性疼痛」護理診斷之導因，與實證文獻有甚麼差異？ 六、護理人員擬定「急性疼痛」護理診斷之護理措施，與實證文獻有甚麼差異？ 七、發展「急性疼痛」護理診斷護理計畫系統所需的決策支援系統架構。. 5.

第四節 名詞界定 一、急性疼痛： 本研究以 NANDA（2009-2011）定義為原則，指疼痛時間小於 6 個月， 為不愉快的感覺和實際的或潛在的組織損傷，或這種損害突然或緩慢起，從 輕度到重度與預期的或可預見的結束。 二、護理計畫作業系統： 本研究的系統是指護理診斷名稱、導因、定義特徵、護理目標、護理措 施、評值，其內容主要參照 NANDA（2009-2011）設立內容，該系統除了 定義特徵可新增及勾選項目之外，其餘皆只能以勾選方式進行呈現。 三、護理記錄作業系統： 本研究的系統是指護理人員每日書寫的敘述性護理記錄，其內容是護理 人員每天針對護理計畫的護理診斷，記錄其鑑定性特徵、導因及護理措施。 除了入院及病歷重整時需呈現上述內部之外，每天至少兩班護理人員，對於 當天所執行措施，從護理計畫系統所勾選之護理措施及評值，結果帶入在護 理記錄作業系統中。護理記錄系統的護理診斷導因及護理措施，可以自護理 計畫系統點選帶入，而護理診斷的定義性特徵，除了以勾選方式從護理計畫 系統中帶入之外，同時可增加文字敘述方式。 四、實證護理： 本研究實證護理是指 Nursing Connect－Evidence Based Nursing 所訂定 的實證內容，Nursing Connect 資料庫為 Elsevier Taiwan 設計之線上實證護理 資料網站，其內容是以美國 Mosby’s Nursing Consult 的實證護理為主，經過 臺灣護理專家的審閱與修訂而成，提供以文獻支持為基礎的實證護理建議， 內容以 NIC、NOC 為主。. 6.

第二章. 文獻查證. 依據前述研究目的，本章將針對「急性疼痛」照護護理過程的相關實證文獻、 護理計畫資訊化發展、決策支援與護理計畫、及資料探勘與護理應用等相關文獻 進行探討，以做為本研究進行之理論基礎。. 第一節 疼痛照護的護理過程 護理診斷（Nursing Diagnosis）的定義是對個人、家庭或社區面對現存性或 潛在性健康問題或生病過程時經歷及反應，護理人員所做的臨床判斷。護理診斷 可以提供護理人員提供照護措施的選擇標準，而此護理過程是展現護理人員的專 業能力（NANDA-I, 2014)。本研究以「急性疼痛」護理診斷為例，以下將探討 「急性疼痛」照護的護理過程相關實證文獻。 疼痛是生理反應，當然也是獨特的主觀經驗及感受，常常伴隨其他疾病而發 生。美國疼痛學會將（American Pain Society, APS）將疼痛列為第五大生命徵象， 顯示對疼痛的重視（Fillingim, 2014） 。北美護理診斷協會將疼痛分為急性疼痛及 慢性疼痛。依據 NANDA 標準其急性疼痛的定義是疼痛時間是小於六個月，是一 種不愉快的感覺，為實際或潛在性的組織損傷，其疼痛的強度由輕度至重度，有 可能突然或緩慢的發生（Nanda, 2012; Nanda, 2013；NANDA-I, 2014） 依據護理實證資料庫 EBN（2014）顯示急性疼痛相關護理評估指引，評估 對於急性疼痛來說是首要之事，其急性疼痛至少每 4 小時評估一次疼痛的狀況、 位置及強度（何、陳，2005；吳、高、史，1998 ；明、洪，2011；EBN, 2014）。 護理人員對於疼痛評估的認知，將決定病人疼痛可否得到適當的緩解（李、吳， 2010；Milutinovic, Pjevic, & Stanisavljevic, 2009），其詳細評估內容如表 2-1。 以護理實證資料庫（EBN）之文獻指引顯示，急性疼痛為當評估發現有疼痛 問題時應當盡速給予藥物處理疼痛問題，給予止痛劑之前應當進行初步的適當評 估並依據病人的特性給予止痛藥後，進行再次評估（何、陳，2005；吳、高、史， 1998 ；明、洪，2011；EBN, 2014；Hwang, & Platts-Mills, 2013） ，詳細護理措施 內容如表 2-2。針對急性疼痛的護理措施相關文獻分述如下：. 7.

Crowe, Chang, Fraser, Gaskill, Nash, & Wallace（2008）以進行系統性回顧文 獻查證，針對護理人員對於術後疼痛緩解執行介入措施後之成效探討，該研究利 用 11 種資料庫檢索 1985 年至 2004 年文獻，比較護理人員執行的護理措施包括 （1）使用止痛劑； （2）術前的護理指導； （3）定期利用工具評估疼痛數值； （4） 疼痛管理的臨床路徑； （5）非藥物的護理措施介入後對於病人疼痛減緩、滿意度 及住院時間降低是否有影響，發現所查詢之研究研究多以單一措施進行研究，顯 示並無強力證據來支持單一的措施能絕對減緩疼痛，建議護理人員若使用兩種以 上介入措施應當要衡量利弊及副作用、意外事件及病人特性等風險。 Boitor, Martorella, Arbour, Michaud, & Gélinas（2015）針對加護病房內心臟 手術 40 個病人隨機分配為實驗及對照組，在 24 小時內分別進行 2-3 次 15 分鐘 手部按摩及只有握手 15 分鐘，探討對於術後疼痛改善之成效進行研究，其結果 顯示按摩對於心臟手術病人疼痛的改善有潛在的好處。Soliman, & Mohamed （2013）的研究顯示利用冥想及下頷放鬆運動，在生理數據上探查並無明顯證據 對腹部手術病人的疼痛明顯改善，但可以降低病人焦慮及疼痛的主觀感受。Lin （2012）對於關節手術病人介入放鬆治療對於疼痛的改善之研究顯示，除了在給 予病人止痛藥劑治療之外，若合併使用放鬆療法，可以幫助病人改善疼痛症狀及 降低焦慮狀況。 顏、邱（2005）針對急重症醫護人員的疼痛處理知識與態度及其相關因素進 行探討，針對 324 急診和加護病房醫護人員資料收集了解對於疼痛的處理知識及 態度，發現（1）護理人員在疼痛評估過程中自我本身的文化特質、不同的職業 範疇或經常面對問題及處理疼痛問題的的經驗，其疼痛處理認知及知識會有所不 同， （2）病人對於疼痛表達的強度會影響護理人員對於止痛藥物的給予頻次，例 如病人疼痛表情越明顯，護理人員評估後給予止痛的機率較高，而影響護理人員 不願給藥的因素可能與人員認知態度上懷疑病人過度報告疼痛的強度、不認同疼 痛增加問題等有關。Vaartio, Leino-Kilpi, Suominen, & Puukka（2009）的手術疼 痛護理的相關研究，針對芬蘭 12 家醫院之 405 位耳鼻喉科患者及 118 位護理人 員進行問卷，顯示病人的疼痛是否能緩解除了病人的表達之外，護理人員對於病 人疼痛的處理態度有很大的關係。. 8.

最後，由護理實證資料庫（EBN）實證資料顯示：急性疼痛護理評值的指引 為除了疼痛感受到緩解之外，仍要注意是否有嚴重的藥物不良反應（何、 陳， 2005；吳、高、史，1998 ；明、洪，2011；EBN, 2014），詳細內容如表 2-3。 綜合上述之研究結果發現，對於術後「急性疼痛」病人之疼痛改善，建議透 過護理人員完整性評估及同時頇衡量病人特性、副作用等風險後給予兩種以上護 理措施，並評值其成效為較佳策略。 表 2-1. 急性疼痛之護理評估指引. 種類. 急性疼痛. 護 理. 1. 持續使用相同效度的疼痛量表（數字、視覺類比、文字）。 2. 每 4 小時評估一次疼痛狀況、疼痛位置和強度 3. 初次評估時，確定疼痛對日常生活功能（ADLs）、活動和睡眠的限 制，以及對生活品質的影響。 4. 在處理疼痛後一小時內應再次評估疼痛狀況。 5. 不同且有效度的疼痛評估工具，以確定病人疼痛狀況評估。. 評 估. 6. 除無法溝通病人之外，應當主動詢問病人會引起疼痛狀況的過去病 史。 7. 評估疼痛於對認知造成的影響：健忘、因動作遲鈍導致小意外、無 法完成任務及注意力無法集中。 8. 評估疼痛的客觀徵象：血壓升高、攝食減少、新發生的大小便失禁、 冒汗、脈搏加快、呼吸加快、睡眠型態改變，以及出現防衛動作。. 9.

表 2-2. 急性疼痛之護理措施指引. 種類. 急性疼痛 1. 當評估發現有疼痛問題應儘快給予藥物。 2. 一開始就與病人討論疼痛處置及預期之效果，以增進病人對藥物治 療成功之預期心態。 3. 重新協助病人擺位，增進病人舒適度。 4. 提供非藥物措施，如放鬆技巧、引導式想法、分散注意力、音樂治 療等。. 護 理 措 施. 5. 教導病人及家屬疼痛狀況與治療的副作用之重要性，並且針對緩解 疼痛措施進行計畫。 6. 評估止痛藥物之效果及注意副作用。 7. 當疼痛持續不斷及在受傷或術後 72 小時內，依醫囑按時給予定時的 止痛藥，以及需要時給予（PRN）的止痛藥 ；若病人無定時給予的 止痛藥可使用，應請醫師開立醫囑。 8. 討論「成癮」的問題，並且矯正有關藥物的錯誤觀念或其他有關疼 痛及其治療的錯誤資訊。 9. 使用藥物後，觀察病人有無過敏之狀況。 10. 針對老年病人及其特殊需求，依醫囑以多元方法提供全面性的疼痛處 理策略。. 表 2-3. 急性疼痛之護理評值指引. 種類. 急性疼痛. 護 理 評 值. 1. 病人及時感受到疼痛緩解。 2. 隨著生理健康的轉變，病人能感受到疼痛緩解或者不再有疼痛的症狀 或徵象。 3. 病人無明顯的藥物不良反應。 4. 病人能發展出非藥物性的止痛策略。 5. 病人能在受到疼痛影響最小的情況下，回復自我照護及功能性的能 力，以及基本活動程度。. 10.

第二節 護理計畫資訊化發展 護理記錄是護理人員對病人觀察處置後，將病人生理、心理變化及照護病人 的過程記載於病歷中，做為醫療團隊的溝通、研究，甚至是教學的工具（蕭、黃， 2007；Paans, Nieweg, van der Schans, & Sermeus, 2011），目前在國內的醫院評鑑 的指標中，護理記錄是不可或缺的評核項目（財團法人醫院評鑑暨醫療品質策進 會，2014）。 在臨床實務上，護理人員藉由護理過程，包括評估病人的狀況、確立其護理 診斷、擬定護理目標及活動、執行護理措施及評值結果等步驟，來呈現護理人員 照護病人的歷程，目前護理人員以護理計畫內容記錄病人照護的歷程，也成為護 理紀錄的一部份及重要法律文件（Zega et al., 2014）。 護理人員重要職責之一是蒐集相關資料作為判斷病人之護理需求，同時依病 人的健康問題，擬定所需的護理計畫，目前已有一些護理詞彙的發展，成為護理 人員描述病人健康需求的重要依循（鄭，2009）。 北美護理診斷協會（North American Nursing Diagnosis Association, NANDA） 所發展的護理診斷是為國內護理人員常見使用描述病人的健康問題或需求的護 理詞彙工具，北美護理診斷協會成立於 1982 年，該組織於 1973 年在第一屆全國 會議中完成護理診斷的分類；2002 年發展成為 NANDA-International，讓護理診 斷趨於國際化，直至在 2012 年北美護理診斷協會通過 200 多個護理診斷的臨床 應用，測詴和改進，這反應護理診斷發展的名稱及相關內容，越來越受到全世界 的興趣（NANDA，2014）。 國內使用護理診斷大約始於 1980 年代，之後有許多醫院陸續推行，以台北 榮民總醫院為例，於 81 年開始全面電腦化連線使用，讓護理人員直接於電腦上 點選護理診斷，並依序點選導因、鑑定性特徵、護理目標、措施等項目已完成護 理計畫，如此最大的益處為縮短護理人員書寫護理計畫時間、護理人員對定義性 特徵可更加了解，同時加強護理人員問題處理之能力、讓護理人員可以有比較多 思考的時間，當然對管理者來說，可節省護理人員成本（陳，1994）。. 11.

1990 年代許多醫院開始發展電子化之護理計畫系統，但多數將護理診斷內 容表單電子化，由手寫改成電腦作業，護理人員在確立病人的護理診斷及擬定護 理活動時，仍依據護理人員本身經驗判斷臨床數據及觀察病人的主客觀資料，選 擇病人的護理診斷（蔣，1998）。 蕭、張（2005）之研究中，為了解影響醫院導入護理計畫系統之關鍵因素及 護理計畫系統的現況，針對南部某醫學中心以個案研究方式，就研究架構雛型進 行修正，再以修正後之研究架構及問卷以普查方式，對當時國內 85 家區域教學 以上的醫院之各家醫院統籌資訊系統發展的資訊部門主管為對象。共發放 85 份 問卷，回收 46 分，有效回收率 54.1%。該研究發現高階主管支持、專案小組的 技能、組織資源分配及使用者參與等 4 項因素會顯著的影響醫院是否會導入護理 計畫系統。其研究也發現當時約有一半的區域等級以上的醫院已經導入或正在規 畫護理計畫系統。 周、林、曾、尹、張、陳（2006）之護理計畫決策支援系統雛型之建立研究 中，利用 Gorden 十一項功能評估作為建構護理評估之基礎並以 Arden Syntax 編 輯模組建立決策支援系統之知識庫同時以個人數位助理（Personal Digital Assistant, PDA）之機動功能，於收集資料過程中透過無線網路將資料即時上傳 至護理站與知識庫連結護理評估資料庫，該研究並以護理診斷「跌倒」為範例， 建立「跌倒」評估料與鑑定性特徵間轉換機制，及護理診斷確立之規則與推論機 制；該研究發現除了讓系統之建立除了可讓護理評估及護理計畫結合能有效利用 外，並整合護理評估資料並即時運用，可以簡化臨床護理人員重複書寫的時間。 蕭、黃（2007）之發展護理計畫系統之探索性研究中，為了建構影響發展護 理計畫系統之量表，以依據 Rogers（1983）年之創新擴散理論（Innovation Diffusion Theoty）為基礎，透過文獻探討及採用因素分析及三次專家會議建立問卷量表並 確立其建構效度，並以某醫學中心為個案，藉由，其發展護理計畫系統之經驗， 針對實際參與之護理及資訊部門主管及相關人員，依據問卷與實地訪談收集資 料，發放 56 份問卷，回收 50 份，有效問卷 89.2%，結果發現，護理計畫發展之 困難依序為： （1）發現困難度最高為所需知識庫之建置； （2）系統發展需整合不 同來源的資料；及（3）持續滿足使用者不同的資訊需求與評估發展系統所需的 相關成本。 12.

綜合上述研究顯示，護理計畫資訊化必頇有良好的整合資料功能，故使用工 具協助護理人員確立護理診斷，則可以提高護理人員確立護理診斷的效率。此外 若使用資訊化系統產生護理診斷，或藉由系統連結評估所得到的症狀及徵象，來 確立護理診斷，則能證實護理診斷資訊系統在臨床實務的應用價值（Kurashima, Kobayashi, Toyabe, & Akazawa, 2008；Paganin, Moraes, Pokorski, & Rabelo, 2008)。. 13.

第三節 決策支援與護理計畫之關聯 臨床決策支援系統是為協助人類進行決策的資訊系統（Clinical decision support systems, CDSS )，在人類面對龐大資料時，可利用電腦查詢與決策特定的 相關資料，協助決策者可利用適當模式進行分析，產生有助於決策的資訊產生， 提高決策的效果（黃、陳、許，2011；Rothman, Leonard, & Vigoda, 2012）。 決策支援系統於醫護領域的應用十分廣闊，查詢相關文獻發現於應用在臨床 的包括：醫師處方的決策、護理指導資訊系統、護理診斷系統、醫學診斷決策系 統、給藥安全、手術室安全、疾病管理等（李、劉、邱，1997；黃、陳、許，20011； 黃、張、歐李、湯、李，2011；曾，2009；Garg et al. ,2005；Rothman, Leonard, & Vigoda, 2012；Zega et al., 2014）。 另外，臨床決策支援系統也可提供醫護人員更多決策所需資訊，進而協助醫 護人員進行決策判斷。臨床決策支援系統對護理人員來說，是智慧性篩選的資 訊，有助於新進護理人員學習護理實務，可引導護理人員決策及採取行動，臨床 決策支援系統的訊息，可提醒護理人員將護理措施或將完成護理計畫記錄於電子 病歷中（NANDA-I, 2014）。 決策支援系統應用於臨床，其使用的成效的結果為下列三項，分別是，一、 以知識基礎下可依據病人狀況，給予具體的評估及建議；二、依據現有的證據及 指南給予相關指導；三、建置決策支援系統之前，必頇完整的規劃系統，以增加 系統的有效性（Dawn, 2013）。 護理計畫決策支援系統被定義為：依據評估相關鑑定性特徵，確立護理診斷 及相關導因、擬定護理目標、護理措施等內容建立標準，透過電腦化，提供護理 人員選擇內容，擬定護理計畫（賴、 劉、徐、陳，2001） 。Frize, Ennett, Stevenson, & Trigg（2001）利用決策支援系統於加護病房，以幫助醫護人員評估病人狀況， 進行相關醫療或護理診斷，並促進治療及處置的選擇。 曾（2007）利用 Microsoft Visual Studio Net 為開發工具，連結 Microsoft Access 2003 資料庫，設計一個依據病人特性、疾病症狀及相關藥物治療、病人本身的 需求之護理指導資訊統，其所設計電腦輔助系統將輸入之評估項目與定義特徵， 進行一對一或一對多對應轉換，若評估項目被選定，則依據症狀評估與定義性特. 14.

徵做關聯推論，以建立可能的疾病症狀，提供護理人員做最後審視與決策，來確 立或拒絕疾病症狀，進而根據症狀與護理指導關連資料庫，預選出合適具體護理 指導資料，擬訂具個人化護理指導內容。 黃（2009）以精神分裂症護理為研究對象，利用 Excel 做為開發運作平台， 建置護理診斷支援系統，將精神分裂症相關症狀與徵象導入健康問題評估，再與 護理診斷相連，推演出適當的護理措施建議，提供護理人員快速周詳的護理診斷 指引。此外，此系統也協助護理人員可以簡單處理系統維護工作，並鼓勵護理人 員直接參與系統開發工作。 Calloway, Akilo, & Bierman（2013）的研究報告指出：美國健康照護機構正 轉向電子化之臨床決策系統，以提升病人就醫安全的環境，因此在 2011 年 2 月 針對美國東德克薩斯州 425 床之急性型社區醫院導入決策支援系統，該臨床決策 系統除了提升藥劑人員與醫護團隊之溝通之外，也增加臨床護理人員之判斷力， 對管理者來說，更是減少成本支出。 廖（2014）的研究收集過去病歷之護理紀錄，採文字探勘技術建立辭彙關鍵 詞庫，使用中文斷詞系統、IBM SPSS20.0 Module 及 Clementine 12.0 套裝軟體英 文版進行資料探勘與分析，利用中文詞彙處理之斷詞系統（CKIP）與決策樹分 類法建立關鍵辭彙資料庫，再比較 Adaptive-Network based Fuzzy Inference System （ANFIS）與 Back-propagation neuralnetwork（BPN）演算法，利用探勘技術能 分析及建立關鍵詞彙與護理診斷的預測模型，以提升護理辭彙的一致性和改善護 理人員的工作效率。 綜合上述之文獻顯示，臨床決策支援系統在臨床上應用十分廣闊，且在實證 為基礎之下，可以提供醫護人員判斷的工具，並提升護理人員之臨床照護判斷能 力。. 15.

第四節 資料探勘與護理應用 隨著電腦科技的不斷進步，不論是在資料庫技術的發展或是資料儲存容量 的開發都有著大幅成長，這也使得各企業願意投資成本在資料的儲存上。近幾年 醫院資料化的蓬勃發展中，保存了越來越大量的資料，但隨著資料龐雜所衍生的 雜訊也越來越多，因此也造成資料品質下降（林，2011）。藉由資料倉儲的普遍 使用，企業體得以建置其行銷資料庫，並透過資料探勘的技術從中發掘出有用的 資訊（莊、龔、陳，2006）。 Frawley（1992）認為資料探勘的定義為「一種找出資料中重要、潛在、有 用的資訊的程序，其目的是為了解資料的特徵、趨勢及規則性」 。資料探勘（data mining）又稱為資料採礦。廣義定義中可解釋為資料庫的知識發現（Knowledge Discovery in Databases，KDD），內容如表 2-1。 知識發現的步驟如圖一顯示共分為 5 個步驟，分別為（1）資料選取：從原 始資料中選取需要分析的資料整合成目標資料； （2）資料前置處理：從目標資料 中清除不一致性和不需要的資料； （3）資料轉換：將資料轉換或合併成適合探勘 的格式；（4）資料探勘：運用演算法與合適的探勘模型進行挖掘取得資料特徵 （Patterns） ； （5）分析探索結果：評估及辨認資料特徵，將有意義資料樣式經視 覺化或其他技術呈現（周，2014；Fayyd et al., 1996；Rodrigo, 2012）。. 圖 2-1. 知識發現的步驟（引用 Fayyad et al., 1996）. 16.

以功能來看可將資料探勘的方式分成 5 類：分別是分類（Classification）、 推估（Estimation）、預測（Prediction）、關聯法則（Association Rule）及群集化 （Clustering）。分類、推估和預測為監督式的資料探勘方式，其目的是為了利用 現有的資料來建立模型；而關聯法則及群集化為非監督式的資料探勘，這個目的 在找出所有變數中，是否存在一些關係，本研究彙整相關文獻將資料探勘的功能 及方式整理成表，如表 2-4 所示（鄒，2006；周，2011）. 表 2-4. 資料探勘的功能及方式. 名稱. 說明. 分類. 依據分析對象的屬性進行分門別類、定義及建立模組。利用之技術可 能有決策樹（Decision tree）、記憶基礎推理（Memory-Based Reasoning）、類神經網路（Neural Network）。. 推估. 依據既有的連續性數值相關屬性資料，探勘出某個屬性的未知值。這 部分與分類相似，多應用於處理及建立連續型資料的模式，其技術可 以利用相關分析、迴歸分析（Regression Analysis）及類神經網路（Neural Network）。. 預測. 根據對象屬性過去的觀察值建立模式，以推估此屬性的未來值。與分 類即推估的差異在於，預測主要目的在推估未來的數值以及趨勢；可 利用的技術包括時間數列分析（Time Series Analysis）、迴歸分析、類 神經網路。. 關聯. 把所有的物件來決定哪些相關物件應當放在一起，找出龐大資料庫中. 法則. 資料項目間彼此的關聯性。其應用技巧可以採用確認交叉銷售 （cross-selling）來設計出產品群組。. 群集. 將一群不一樣的群體區隔為同質性較高的群體。這與分類的差異在於. 化. 群集化並沒有先確定定義來進行分類，其資料室根據自身的相近性來 群集在一起。所使用的技術有 K 平均法（K-means）等。. 17.

研究將主要使用資料探勘方式有分類探勘及關聯法則，茲將這二種資料探勘 方式內容介紹如下： 資料分類（Classification）的規則是將已知資料的特徵和分類的結果，替每 一種類的類別，找到一個合理的描述或訂定一個模型，再利用這些分類的描述或 模型對未知的新資料進行分類，例如將信用卡申請者的風險屬性，區分為高風險 申請者、中風險申請者及低風險申請者。 資料分類常用的技術有決策樹分析，它屬於監督式的資料探勘方法。能將 資料集分為獨立的子群，每個子群有自己的規律，彼此是互斥的。同時在樹的發 展過程中，獲得清楚易懂的分類規則並找出關鍵屬性（蔡、范、楊、彭，2007； 劉、黃，2005） 。類神經網路（Neural Network）是另一種常見的分類方式，其主 要做法為模仿生物神經網路的資訊處理系統，以大量簡單連結人工的神經元讓電 腦可模擬人類的神經結構系統，得以執行資料的處理（蔡、范、楊、彭，2007）。 關聯分析（Association Analysis）又稱為購物籃分析（Basket Analysis），主 要是因為擅長分析購物籃中購物品項間的關係而聞名，可從眾多交易中（多個購 物籃）分析哪些商品同時被顧客購買中的頻率較高，分析結果可協助業者訂定相 關商品促銷策略，將可應用於市場行銷及客戶社群事件等許多應用上；它主要的 觀念是建立在條件機率上面，主要目的是要找出具備足夠支持度（Support）及 信賴度（Confidence）的關聯規則，意旨主要是某些特定資料中，在各筆之間的 依存性的強弱，藉由反覆搜尋資料庫的方式，計算各因子出現的機率，甚至是複 合因子的比較（李、蔡，2004；吳、周，2011；Khan, 2008）。 關聯分析主要利用關聯的法則從項目相對發生的次數及數量，來找出原本 的關係法則，關聯規則的成立必頇滿足預先設定的最小支持度及信賴度，當支持 度與信賴度皆大於或等於最小限制時，這關聯才被認定有意義，所以一般影響關 聯性規則有效的因素通常來自於設定的最小支持度，所當設定太低將會探勘到過 多無意義的規則。當規則成立時，可做到進一步的預測的依據及決策的參考，幫 助決策品質的提升（李、蔡，2004；吳、周，2011；Khan, 2008）。 關聯分析的做法必頇預先設立一個最小的支持度及最小信賴度，利用擷取 的資料運用支持度（Support）以及信賴度（Confidence）篩選出關聯規則，支持 度是指在資料庫中，同時包括兩個不同變項類別的比例，以關聯規則 A→B 來 18.

說，其支持度為=包含所有項目中含 A 的交易數量，信賴度=（有 A 及 B 的交易 數量）/A 的交易數量。 舉例說明，以護理計畫系統之「急性疼痛」護理診斷之資料庫中，在定義 性特徵「疼痛的面容」中，共 100 筆資料，其中護理人員選擇 A「評估疼痛性質」 之護理措施有 60 筆，選擇 B「安排安靜的環境」有 40 筆，同時選擇「評估疼痛 性質」及「安排安靜的環境」為 C 共 20 筆，如此可以找出關聯規則，以護理措 施 A「評估疼痛性質」→B「安排安靜的環境」的關聯規則來說，其支持度 Support=C/A=20/60=33.3%，信賴度 Confidence=C/B=20/40=0.5。。 Apriori 演算法已成為研究關聯規則中最具代表性的演算方法之一，利用簡 單且循序漸進的方式找出資料項目間之關聯規則。主要從資料中進行重複性的搜 尋，找到彼此之間有關的候選項目（Iterms）的集合，且計算每個候選項目出現 的機率，再依所設定的支持度（Support）來衡量此候選項目是否為關聯規則。 其利用向下封閉性與反單調性的性質，來產生關聯規則的演算法並依據支持度的 值，找出繁瑣的項目集，依序類推後，便能找出該資料庫中所有符合支持度的項 目集合（陳，2005；周，2011） 。 資料探勘技術目前已被廣泛使用於各行業間，從服務業、資訊業到醫療界 皆有相關研究，這些研究均針對具有龐大或繁瑣資料中，進行探測一些被忽略或 隱藏的重要規則數據，以做為企業營運策略參考或決策的依據；此外，也幫助使 用者了解資料之間的特徵及關係，發掘出隱藏於大量資料中的有用資訊，而這最 重要之目的在於在資料間發現趨勢及模式（林，2011；陳、陳，2008）。 目前國內醫療界也有進行資料探勘之相關研究，謝（2005）提出適用於醫 療資料庫探勘之四階段作業，包括（1）叢集劃分（cluster partitioning）技術將資 料表格中數值化資料欄位轉化成口語化述辭資料； （2）叢集分析，使用非監督性 的 Kohonen SOM 演算法，將疾病資料值依據特徵劃分資料特徵相似的叢集，避 免遺失支持度低，信賴度高的關聯規則； （3）將重關聯規則合併使更加精簡； （4） 以真實值（truth value）評量技術輔助判別發掘規則之可信度，以期從醫療資料 庫中找出有意義的關聯規則，以改善關聯資料重複之問題。. 19.

莊、龔、陳（2006）利用資料探勘方式應用於腸胃科病人之病患就醫導引， 推算症狀與疾病兩者間關係，提供給病人了解發生的疾病。周、蘇、黃、蔡、翁 （2006）利用決策樹技術探討急診病患醫療費用的消耗，並建議針對不同類型之 病人給予個別照護，進而改善病人再回診及滯留之問題。 陳（2005）應用資料探勘方式分析護理計畫系統中住院老年之疼痛問題， 而研究目的在於分析具疼痛與無疼痛兩組 65 歲以上住院老人基本屬性之差異與 導致疼痛問題相關因素之相關性、疼痛護理問題內容與相關因素之關係。該研究 以橫斷式相關設計，並以立意取樣方式，於 2004 年 4 月 1 日至 2004 年 6 月 30 日 3 個月時間，將所有 65 歲以上住院老人護理問題資料為研究對象，以資料探 勘步驟進行資料變項名稱確立、資料處理、命名及探勘等過程，取得 3,227 筆疼 痛住院老人資料，5,444 筆非疼痛住院老人基本屬性資料；並以資料探勘之關聯 性規則分析其護理計畫系統中疼痛老人護理問題之各變項的內容，與病人個人屬 性及疼痛相關因素之相關性，導致住院老人疼痛的相關因素，找出導致住院老人 疼痛相關因素與護理問題各變項內容間之關聯性規則，以 Apriori 演算法來尋找 住院老人疼痛相關因素與護理問題各變項內容之關聯性規則，接著驗證其正確 性；結果顯示住院老人疼痛問題及導致疼痛的相關因素會受年齡、科別及疾病診 斷別影響，且導致疼痛的相關因素以多重因素組合為，所以護理人員擬訂疼痛護 理問題各個變項內容、會因導致疼痛因素的不同而有所不同。 陳（2008）利用資料探勘技術，透過特徵選取、關連規則分析等技術針對 台北市某醫院意外事件通報資料進行病人跌倒事件分析，篩選出住院病人跌倒之 高危險族群，該研究透過特徵選取，將原有特徵中選擇對於「跌倒」最有影響力 的因素，除找出影響跌倒因素之外，利用群集分析技術將性質相似的病患聚集； 該研究中將藥物因素分為未使用藥物族群、使用輕瀉劑族群、使用安眠藥族群、 使用降血壓藥劑族群以更進一步用關連規則探索跌倒病患特徵，發現藥物使用的 交互影響與跌倒事件的發生具高度關聯性。 Almasalha, etal（2012）的生命末期患者護理計畫系統之資料探勘-以改善健 康照護的研究中，從資料庫中先擷取 2005-2008 之三年內經歷手術後病人，共取 得 40,747 研究資料，當中生命末期患者佔 1,425 筆，而 596 筆具有疼痛問題進 行資料探勘，該研究利用 Rapid Miner 資料探勘軟體以關聯分析、分類及群集化 20.

等資料探勘模式進行資料探勘，以找出護理人員對於生命末期病人護理計畫系 統中的隱藏的模式和建立標準化護理詞彙。 廖（2014）利用過去病歷之護理紀錄，利用探勘技術之文字探勘技術建立辭 彙關鍵詞庫，使用中文斷詞系統、IBM SPSS20.0 Module for Windows 及 Clementine 12.0 套裝軟體英文版進行資料探勘與分析，利用中文詞彙處理之斷詞 系統（CKIP）與決策樹分類法建立關鍵辭彙資料庫，再比較 Adaptive-Network based Fuzzy Inference System （ANFIS） 與 Back-propagation neuralnetwork （BPN）演算法建立最適性預測模型，利用探勘技術能分析及建立關鍵詞彙與護 理診斷的預測模型，可提升護理辭彙的一致性和改善護理人員的工作效率。 綜觀上述資料顯示，資料探勘已經是資訊爆炸的年代重要的工具，它可讓我 們善用資料庫之資料進行資料探索，以提升資料品質與應用範疇，從資料中得到 相關訊息，最終達到提升病人照護品質之目的。. 21.

第三章. 研究方法. 第一節 研究架構 本研究之目的在於探討護理人員使用護理計畫作業資訊系統中，選擇「急性 疼痛」護理診斷之導因、定義性特徵，與擬定措施之項目，並探討護理評估與護 理計畫之相關性，以做為建立臨床護理決策支援系統的參考，根據上述之研究目 的及查證相關文獻之後，擬定出本研究之架構，如圖 3-1 所示： 本研究將收集研究醫院電子病歷資料倉儲中醫療資訊系統之病人基本資 料，包括年齡、性別、疾病診斷、住院科別等資料，以及護理資訊系統中入院護 理評估系統、護理計畫系統及護理記錄系統中所需的欄位資料。 將收集電子病歷的資料進行資料前處理，再進行資料探勘。將收集資料先以 描述性統計，分析護理人員確立「急性疼痛」護理診斷時的定義性特徵、導因、 護理措施之項目分佈情形，同時分析護理人員確立「急性疼痛」 ，在定義性特徵、 導因，及護理措施的差異。 另外，以資料探勘方式進行護理人員點選護理診斷導因、定義性特徵，與護 措施之間的關聯性分析，並比較「急性疼痛」護理診斷之導因、定義性特徵及其 擬定護理措施，與實證文獻的差異，透過資料探勘過程，進行關聯性分析以發展 出護理評估與護理措施的關聯法則，以做為發展出護理計畫決策支援系統架構。. 22.

HIS. EMR電子病歷資料倉儲. 護理計 畫系統. HIS病人 基本資 料. 資料擷取. 資料前置處理 (清潔資料、命名). 資料探勘. 關聯性分析. 文字探勘. 資料探勘結果 分析. 結果呈現與解釋. 圖 3-1. 研究概念架構圖. 23. NIS. 入院護 理評估 系統. 護理記 錄.

第二節 研究設計 本研究設計係採橫斷式研究設計，以研究醫院出院病人為對象，採立意取樣 方式，於北部具 510 床住院病患床數規模之區域教學醫院，其住院病患的護理計 畫系統中共有 280 個護理診斷，而「疼痛」護理診斷是該護理計畫中排序第一位 的護理問題。本研究將以 2014 年 1 月 1 日至 2014 年 6 月 30 日這段期間內出院 病人，經護理人員所輸入的護理診斷為疼痛的護理記錄電子資料之受過手術後之 資料為研究資料來源，以資料探勘分析方式，探討出院病人「急性疼痛」護理診 斷之相關護理評估與計畫的關聯，並與實證文獻資料進行比較。 研究者依據倫理考量，先向研究醫院申請 IRB 通過後，再向該院資訊課提 出資料庫資料申請，依據護理診斷各項目內容存取的資料庫，申請研究所需之所 有資料。將所申請的資料以 Microsoft Access 進行資料建檔，並進行資料前處理， 然後再進行資料探勘。 本研究以 SAS 9.3 統計軟體的 Enterprise Guide 及 Enterprise Miner 模組進行 資料分析與探勘，首先採用 Enterprise Guide 模組以描述性統計方法，分析護理 人員對於確立「急性疼痛」護理診斷之導因、鑑定性特徵、選擇的措施之比率。 然後以 Enterprise Miner 模組進行資料探勘，以 Apriori 演算法進行關聯分 析，藉以探討護理診斷之導因、鑑定性特徵、及措施之相關性，並將所得結果與 實證文獻進行比較，建立關聯規則來發展出護理計畫決策支援系統架構，以做為 研究醫院未來整合護理計畫系統之參考。. 24.

第三節 資料來源 本研究資料來源為北部 511 床之某區域教學醫院的住院病人為研究群體，該 區域教學醫院在 2013 年全院平均佔床率約 77.2%，整年總住院人日次為 118,623 人次。本研究採取立意取樣，選擇 2014 年 1 月 1 日至 2014 年 6 月 30 日共 6 個 月曾住院過病人的電子病歷做為資料來源。收集的電子資料包括：醫療資訊系統 之病人基本資料，及住院期間護理資訊系統之入院護理評估紀錄、護理計畫系統 以及護理記錄系統等電子護理資料。 本研究進行之醫院於 2010 年與廠商合作方式進行護理資訊系統建置，其護 理資訊系統的架構包括：入院護理評估系統、護理計畫系統、備藥給藥系統、護 理指導系統、護理照會系統、生理監測系統及出院摘要系統等。2011 年 4 月護 理計畫系統上線，接著 2013 年 10 月護理評估系統、2013 年 11 月內外科病房護 理記錄相繼上線使用。 該院護理計畫作業系統之建置參考北美護理診斷協會（North American Nursing Diagnosis Association）2009-2011 年訂定標準進行設置。而護理計畫確立 方式為護理人員對入院病人進行入院護理評估，並依據評估所取得資訊，以經驗 值判斷定義性特徵及導因後，設訂符合病人之護理診斷，並擬定護理目標及選取 符合病人之護理措施，同時每天至少兩班頇點選所執行的護理措施與評值，並記 錄於護理記錄上。此外，護理人員需每一週審視該護理診斷是否存在之必要性， 進行重整並呈現於護理記錄系統中。 該醫院於 2011 年 4 月至 2014 年 6 月 30 日護理計畫系統中護理診斷使用統 計資料顯示：護理人員訂定最多量的前三名診斷共計 6,214 筆資料，其前三名診 斷分別為疼痛 3,003 筆，佔 48.3%、焦慮 2,506 筆，佔 40.3%及高危險性傷害（跌 倒）705 筆，佔 11.4%。 該醫院入院護理評估系統之資料輸入方式皆為勾選型式，若有不符合需求之 項目，多增設其他欄位提供給護理人員填寫，如圖 3-2 所示：. 25.

圖 3-2. 研究醫院之入院護理評估系統畫面之示意圖. 而護理計畫系統是參考 NANDA 2009-2011 年版本之內容制定，分為 13 個護 理診斷領域代碼、31 個護理診斷類別代碼，以及 280 項護理診斷代碼。每個護 理診斷內容包括護理導因、定義特徵、護理目標、措施及評值，上述項目皆以勾 選方式取代護理人員描述方式，護理人員可以新增修改及刪除護理計畫內容，而 比較不同的地方是在定義特徵項目，護理人員可以增加項目自行填寫，如圖 3-3 所示。. 26.

圖 3-3. 研究醫院之護理計畫系統畫面之示意圖. 本研究以「急性疼痛」護理診斷為例，有關研究醫院護理計畫系統中疼痛護 理診斷資料庫的資料說明如下： 疼痛護理診斷資料有護理導因、定義性特徵、護理目標、護理措施與評值等 共 5 個項目，需進行資料點選及鍵入，各個項目依據欄位資料設定有所不同，例 如每個護理目標有需點選不同的護理措施，各項目資料欄位可以在病患評估結果 進行增加或減少，完全憑護理人員主觀的判斷作為鍵入資料的準則。護理人員在 鍵入資料時，係以醫院內護理計畫系統標準檔內進行點選，因此進行資料分析 時，也是以此標準檔內容的項目及各個項目欄位資料作為分析的對象。. 27.

第四節 研究步驟 將本研究分將依下列幾個步驟進行： 一、資料來源收集 將經該機構醫學倫理暨人體詴驗委員會審核通過後，由研究機構的資 訊課以 SQL（Structured Query Language）將資料去連結後，擷取 2014 年 1 月至 2014 年 6 月間之出院病人醫療資訊系統病人基本資料及護理資訊系統 中的電子護理過程記錄，包括入院護理評估電子記錄、護理計畫系統電子 記錄、及護理記錄系統之電子記錄，將收集到電子化資料匯至 Microsoft Assess 的資料庫中。 二、資料前置處理 將收集的病人基本資料及電子護理過程記錄資料，對於不完整的資料 或遺漏值，加以合併處理及重新編碼，轉成一致資料格式，並將資料欄位 進行重新命名。 三、資料探勘 此部分分成兩個階段，第一階段為將所取得之疼痛護理診斷資料庫資 料，以描述性統計方式分析護理人員選取「急性疼痛」護理診斷的導因、 鑑定性特徵、護理目標、措施之分佈情形。 第二階段將進行關聯性分析，預計採用 Apriori 演算法，針對定義性特 徵、措施進行關聯性分析，找尋彼此間之相關及一致性，然後與 EBN 實證 資料庫查詢出文獻進行分析比較，以建立關聯規則。. 28.

第五節 資料處理與分析 本研究將病人病歷號以流水號重新編碼後轉出，對於不完整的資料或遺漏 值，加以合併處理及重新編碼，轉成一致資料格式，以保護病人之個人隱私。依 研究目的，以 SAS 9.3 統計軟體的 Enterprise Guide 模組進行描述性統計分析， 並 SAS 9.3 統計軟體的 Enterprise Miner 模組進行資料探勘。本研究的資料分析 分為以下二個部份： 一、描述性統計分析 （一）採用 SAS 9.3 版統計軟體的 Enterprise Guide 6.1 版模組，進行病人基 本資料的描述性統計分析，例如病人的年齡、性別、住院科別及住院 天數等項目，分析其最大值、最小值、平均值、百分比及標準差等。 （二）分析護理人員選擇病人之「急性疼痛」護理診斷導因、定義性特徵、 措施等項目之分佈情形。 二、資料分析與探勘 （一）以 SAS 9.3 版統計軟體的 Enterprise Miner 13.2 版模組，以 Apriori 演 算法，針對「急性疼痛」定義性特徵、措施結構式資料進行關聯性 分析，然後與實證文獻進行分析比較，來建立定義性特徵與護理措 施之間的關聯規則。 （二）以 SAS9.9.3 版統計軟體 Text Miner13.1 版，針對護理記錄中「急性 疼痛」定義性特徵的文字描述資料進行文字探勘，將資料分類轉成 結構性資料進行分析，護理人員描述「急性疼痛」定義性特徵之常 用用詞分佈情形及其概念連結。. 29.

第六節 倫理考量 本研究屬於非侵入性人體之病歷回顧研究，針對資料相關利益、隱私等倫理 議題，為確保個資安全，研究者遵循下列原則，以確保研究倫理：. 一、本研究相關計畫經該研究機構之人體詴驗委員會審核通過後，編號： ECKIRB103001 再進行研究，通過證書為附件一。 二、本研究所收集之電子病歷資料，以去連結方方式，採重新編碼處理，僅取用 與研究相關的整體性分析，不會有可辨識之個人資料呈現。 三、研究資料除進行研究分析外，不會移作他途使用，對於本研究完成後，即會 刪除所有研究原始資料檔案。 四、研究者對於研究資料，會妥善保管及存放，只會將資料儲存於研究者電腦， 只有研究者可以查閱。 五、研究資料將以群體方式整理，成果發表不做個別資料呈現。. 30.