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目的：
给药错误是世界范围内广泛存在的问题，占据各种护理风险事件的首位。给药错误不仅会给患者带来痛苦，延长住院时间，增加医疗费用，出现后遗症、伤残甚至死亡，同时也会影响医护人员的职业生涯，给医院造成声誉和经济的双重损失。本研究旨在分析护理给药错误事件的潜在危险因素，构建护理给药错误事件的风险预测模型，便于快速筛查护理给药风险事件，提出更为全面而有针对性的防范措施，以期指导临床护理工作，确保患者用药安全，提升护理质量，为构建药物护理质量管理体系提供较为可靠的理论框架和依据。
方法：
选取2016年1月至2018年12月某三甲医院护理不良事件上报信息数据库中的688件护理给药错误事件作为观察组，根据给药患者的性别、年龄和文化程度采用1∶1倾向性评分匹配从同时期药物执行数据库中纳入688件未发生给药错误的护理给药事件作为对照组。采用回顾性病例对照研究，查阅电子病历资料、护理平台药物执行数据库和护理不良事件上报信息数据库，收集给药事件的一般资料，包括给药科室，给药途径，给药班次，给药时是否处于交接班时段，给药护士的护龄、职称、累计工作时长等。以是否发生给药差错为因变量，各项潜在的危险因素为自变量进行赋值，采用Stata15.0软件对研究资料进行数据分析与处理，先采用单因素回归分析筛选对给药错误发生具有显著性影响的自变量，再纳入多因素Logistic回归分析，构建多变量Logistic回归模型。依据Logistic回归模型中自变量的回归系数绘制给药错误风险预测的列线图。通过绘制接受者操作特性曲线(Receiveroperating characteristic，ROC)，计算曲线下面积(Area under the curve，AUC)，验证该模型的临床预测能力。
结果：
1.护理给药错误事件的主要类型为药物漏执行，发生错误的首要原因为未严格落实核对制度，包括未核对、核对不规范和核对错误。
2.护士职称、护龄、累计工作时长，交接班时段，给药班次、给药途径，给药科室是护理给药错误事件的影响因素（P＜0.05）。
3.本研究将护士护龄、给药科室、给药途径、交接班时段纳入最终的护理给药错误事件风险预测模型（P＜0.05），并最终确定护龄0-1年的护士，交接班时段，监护室，皮下注射、雾化吸入给药途径是护理给药错误事件的危险因素。Logit P=0.98+A*护士护龄+B*给药科室+C*给药途径+D*是否交接班。其中A取值为（以0-1年为参照）：1-2年为-0.73、2-5年为-1.38、5-10年为-1.59、＞=10年为-1.58，B取值为（以内科为参照）：外科为-0.40、急诊科为-0.75、监护室为0.44，C取值为（以静脉滴注为参照）：静脉注射为0.00、口服为1.11、微量泵静脉注射为1.19、皮下注射为2.98、肌肉注射为0.02、雾化吸入为2.27，D取值为（以未在交接班时段为参照）：交接班时段为0.54。
4.护理给药错误事件预测模型的ROC曲线下面积（AUC）=0.7385，AUC大于0.7，显示该模型有较好的临床预测能力。
结论：
护理给药错误风险预测模型具备一定的临床应用价值，护理人员可以根据预测模型对不同护理给药风险事件提出更具针对性的预防措施，规避潜在护理风险，保障患者住院期间的药物安全，为临床药物护理质量管理提供参考依据。
给药错误是世界范围内广泛存在的问题，占据各种护理风险事件的首位。给药错误不仅会给患者带来痛苦，延长住院时间，增加医疗费用，出现后遗症、伤残甚至死亡，同时也会影响医护人员的职业生涯，给医院造成声誉和经济的双重损失。本研究旨在分析护理给药错误事件的潜在危险因素，构建护理给药错误事件的风险预测模型，便于快速筛查护理给药风险事件，提出更为全面而有针对性的防范措施，以期指导临床护理工作，确保患者用药安全，提升护理质量，为构建药物护理质量管理体系提供较为可靠的理论框架和依据。
方法：
选取2016年1月至2018年12月某三甲医院护理不良事件上报信息数据库中的688件护理给药错误事件作为观察组，根据给药患者的性别、年龄和文化程度采用1∶1倾向性评分匹配从同时期药物执行数据库中纳入688件未发生给药错误的护理给药事件作为对照组。采用回顾性病例对照研究，查阅电子病历资料、护理平台药物执行数据库和护理不良事件上报信息数据库，收集给药事件的一般资料，包括给药科室，给药途径，给药班次，给药时是否处于交接班时段，给药护士的护龄、职称、累计工作时长等。以是否发生给药差错为因变量，各项潜在的危险因素为自变量进行赋值，采用Stata15.0软件对研究资料进行数据分析与处理，先采用单因素回归分析筛选对给药错误发生具有显著性影响的自变量，再纳入多因素Logistic回归分析，构建多变量Logistic回归模型。依据Logistic回归模型中自变量的回归系数绘制给药错误风险预测的列线图。通过绘制接受者操作特性曲线(Receiveroperating characteristic，ROC)，计算曲线下面积(Area under the curve，AUC)，验证该模型的临床预测能力。
结果：
1.护理给药错误事件的主要类型为药物漏执行，发生错误的首要原因为未严格落实核对制度，包括未核对、核对不规范和核对错误。
2.护士职称、护龄、累计工作时长，交接班时段，给药班次、给药途径，给药科室是护理给药错误事件的影响因素（P＜0.05）。
3.本研究将护士护龄、给药科室、给药途径、交接班时段纳入最终的护理给药错误事件风险预测模型（P＜0.05），并最终确定护龄0-1年的护士，交接班时段，监护室，皮下注射、雾化吸入给药途径是护理给药错误事件的危险因素。Logit P=0.98+A*护士护龄+B*给药科室+C*给药途径+D*是否交接班。其中A取值为（以0-1年为参照）：1-2年为-0.73、2-5年为-1.38、5-10年为-1.59、＞=10年为-1.58，B取值为（以内科为参照）：外科为-0.40、急诊科为-0.75、监护室为0.44，C取值为（以静脉滴注为参照）：静脉注射为0.00、口服为1.11、微量泵静脉注射为1.19、皮下注射为2.98、肌肉注射为0.02、雾化吸入为2.27，D取值为（以未在交接班时段为参照）：交接班时段为0.54。
4.护理给药错误事件预测模型的ROC曲线下面积（AUC）=0.7385，AUC大于0.7，显示该模型有较好的临床预测能力。
结论：
护理给药错误风险预测模型具备一定的临床应用价值，护理人员可以根据预测模型对不同护理给药风险事件提出更具针对性的预防措施，规避潜在护理风险，保障患者住院期间的药物安全，为临床药物护理质量管理提供参考依据。