護(hù)理科研中的量化研究：理論、方法與實(shí)踐第一章量化研究的核心價(jià)值與護(hù)理科研的需求背景量化研究定義與護(hù)理科研的關(guān)系量化研究的本質(zhì)通過(guò)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)測(cè)量變量,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法驗(yàn)證假設(shè),強(qiáng)調(diào)研究的客觀性、可重復(fù)性與可推廣性。采用標(biāo)準(zhǔn)化工具收集數(shù)據(jù),確保結(jié)果的科學(xué)性與可靠性。護(hù)理科研的應(yīng)用量化研究幫助護(hù)理人員系統(tǒng)評(píng)估護(hù)理質(zhì)量、優(yōu)化工作流程、驗(yàn)證干預(yù)效果。為護(hù)理決策提供數(shù)據(jù)支撐,推動(dòng)循證護(hù)理實(shí)踐的廣泛應(yīng)用。核心價(jià)值體現(xiàn)護(hù)理領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)與量化研究的應(yīng)對(duì)當(dāng)前挑戰(zhàn)人口老齡化加速,慢性病患者增多,護(hù)理需求呈現(xiàn)多樣化與復(fù)雜化趨勢(shì)護(hù)理人力資源配置不均,工作負(fù)荷持續(xù)增加護(hù)理質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,缺乏科學(xué)的評(píng)估體系護(hù)理政策制定需要更充分的實(shí)證數(shù)據(jù)支持量化研究的應(yīng)對(duì)策略建立標(biāo)準(zhǔn)化護(hù)理質(zhì)量指標(biāo)體系,實(shí)現(xiàn)護(hù)理效果的客觀評(píng)價(jià)通過(guò)大樣本數(shù)據(jù)分析,優(yōu)化護(hù)理人力資源配置模型運(yùn)用循證方法評(píng)估不同護(hù)理干預(yù)的成本效益為護(hù)理管理決策與政策制定提供科學(xué)依據(jù)量化研究不僅是解決護(hù)理實(shí)踐問(wèn)題的有力工具,更是推動(dòng)護(hù)理學(xué)科專業(yè)化發(fā)展的關(guān)鍵路徑。護(hù)理質(zhì)量提升,離不開(kāi)科學(xué)量化研究每一個(gè)護(hù)理數(shù)據(jù)的背后,都是對(duì)患者健康的承諾與守護(hù)?？茖W(xué)的量化研究讓護(hù)理工作從"憑經(jīng)驗(yàn)"走向"用證據(jù)",為每一位患者提供更精準(zhǔn)、更優(yōu)質(zhì)的護(hù)理服務(wù)。第二章量化研究的設(shè)計(jì)與方法論基礎(chǔ)科學(xué)的研究設(shè)計(jì)是量化研究成功的前提。本章將系統(tǒng)介紹護(hù)理量化研究中常用的研究設(shè)計(jì)類型、核心指標(biāo)體系,以及數(shù)據(jù)收集工具,為開(kāi)展高質(zhì)量的護(hù)理科研奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。研究設(shè)計(jì)類型描述性研究系統(tǒng)描述護(hù)理現(xiàn)狀與特征,如床護(hù)比、護(hù)患比等關(guān)鍵指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析。通過(guò)橫斷面調(diào)查獲取現(xiàn)狀數(shù)據(jù),為進(jìn)一步研究提供基礎(chǔ)信息。常用于護(hù)理人力資源配置現(xiàn)狀調(diào)查、護(hù)理質(zhì)量基線評(píng)估等領(lǐng)域。相關(guān)性研究探討兩個(gè)或多個(gè)變量之間的關(guān)系,如護(hù)理滿意度與護(hù)理時(shí)間的相關(guān)性分析。采用相關(guān)系數(shù)、回歸分析等統(tǒng)計(jì)方法,揭示變量間的關(guān)聯(lián)模式。為護(hù)理干預(yù)措施的制定提供理論依據(jù)。實(shí)驗(yàn)性研究通過(guò)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)評(píng)估護(hù)理干預(yù)的效果,如PDCA循環(huán)項(xiàng)目管理對(duì)護(hù)理質(zhì)量的影響。采用嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)控制混雜因素,提供高等級(jí)的循證醫(yī)學(xué)證據(jù)。是驗(yàn)證護(hù)理創(chuàng)新措施有效性的金標(biāo)準(zhǔn)方法。經(jīng)典量化指標(biāo)介紹1床護(hù)比(NQI-01)定義:在崗護(hù)士總數(shù)與實(shí)際開(kāi)放床位數(shù)的比值意義:衡量護(hù)理人力資源與床位配置的匹配度,反映醫(yī)院護(hù)理人力投入水平標(biāo)準(zhǔn):三級(jí)醫(yī)院推薦床護(hù)比≥0.6:12護(hù)患比(NQI-02)定義:在崗護(hù)士總數(shù)與住院患者總數(shù)的比值意義:直接反映護(hù)理工作負(fù)荷強(qiáng)度,影響護(hù)理質(zhì)量與患者安全標(biāo)準(zhǔn):不同科室標(biāo)準(zhǔn)不同,如ICU推薦2.5-3:13護(hù)理時(shí)數(shù)(NQI-03)定義:每位患者平均每日接受的護(hù)理服務(wù)時(shí)間意義:評(píng)估護(hù)理服務(wù)強(qiáng)度與質(zhì)量,優(yōu)化護(hù)理人力配置應(yīng)用:結(jié)合患者病情分級(jí)實(shí)施彈性排班量化數(shù)據(jù)收集工具結(jié)構(gòu)化問(wèn)卷采用標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題與量表,如Kano模型問(wèn)卷、護(hù)理滿意度量表等。確保數(shù)據(jù)收集的一致性與可比性,便于統(tǒng)計(jì)分析。設(shè)計(jì)時(shí)需注意信度與效度檢驗(yàn)。電子健康記錄從醫(yī)院信息系統(tǒng)中提取護(hù)理相關(guān)數(shù)據(jù),如護(hù)理記錄、醫(yī)囑執(zhí)行、生命體征監(jiān)測(cè)等。優(yōu)勢(shì)在于數(shù)據(jù)量大、時(shí)效性強(qiáng),但需注意數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。觀察與監(jiān)測(cè)使用標(biāo)準(zhǔn)化觀察量表記錄護(hù)理行為,通過(guò)生理監(jiān)測(cè)設(shè)備采集客觀指標(biāo)數(shù)據(jù)。適用于行為研究與生理指標(biāo)評(píng)估,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性高。第三章Kano模型在護(hù)理量化研究中的應(yīng)用案例Kano模型作為一種先進(jìn)的需求分析工具,在護(hù)理服務(wù)質(zhì)量提升中展現(xiàn)出獨(dú)特價(jià)值。通過(guò)科學(xué)分類患者需求,幫助護(hù)理管理者精準(zhǔn)識(shí)別服務(wù)改進(jìn)的優(yōu)先級(jí),實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置與患者滿意度的最大化。Kano模型簡(jiǎn)介模型起源與核心理念由日本質(zhì)量管理專家狩野紀(jì)昭(NoriakiKano)教授于1984年提出。該模型打破了傳統(tǒng)的線性質(zhì)量觀,將顧客需求分為不同類型,揭示了需求滿足與滿意度之間的非線性關(guān)系。護(hù)理領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用將Kano模型引入護(hù)理服務(wù)質(zhì)量管理,幫助識(shí)別哪些服務(wù)屬于"必須提供"的基本需求,哪些是"越多越好"的期望需求,以及哪些是能帶來(lái)"驚喜"的魅力需求。五類需求分類必備需求(M):患者認(rèn)為理所當(dāng)然應(yīng)該具備的服務(wù)一維需求(O):滿足度與服務(wù)水平成正比魅力需求(A):超出預(yù)期的驚喜服務(wù)無(wú)差異需求(I):有無(wú)均不影響滿意度反向需求(R):存在反而降低滿意度Kano模型在護(hù)理服務(wù)質(zhì)量提升中的實(shí)踐01問(wèn)卷設(shè)計(jì)針對(duì)同一服務(wù)設(shè)計(jì)正向與負(fù)向問(wèn)題,收集患者對(duì)服務(wù)存在與缺失的態(tài)度02數(shù)據(jù)收集在內(nèi)科、外科、兒科等多科室開(kāi)展問(wèn)卷調(diào)查,確保樣本代表性03需求分類根據(jù)Kano評(píng)價(jià)表對(duì)每項(xiàng)服務(wù)進(jìn)行需求屬性判定04優(yōu)先級(jí)排序計(jì)算Better-Worse系數(shù),確定服務(wù)改進(jìn)的優(yōu)先順序05實(shí)施與評(píng)估針對(duì)性改進(jìn)服務(wù),持續(xù)監(jiān)測(cè)患者滿意度變化實(shí)踐案例:某三甲醫(yī)院應(yīng)用Kano模型分析發(fā)現(xiàn),護(hù)士主動(dòng)巡視、用藥指導(dǎo)屬于必備需求,個(gè)性化健康宣教屬于一維需求,而節(jié)日慰問(wèn)、生日祝福則是魅力需求。據(jù)此優(yōu)化服務(wù)流程后,患者滿意度提升15%。精準(zhǔn)分類,科學(xué)滿足患者需求Kano模型將患者的聲音轉(zhuǎn)化為可操作的改進(jìn)路徑,讓護(hù)理服務(wù)從"大而全"轉(zhuǎn)向"精而準(zhǔn)",在有限資源下實(shí)現(xiàn)患者滿意度的最大化。這正是量化研究賦能護(hù)理管理的生動(dòng)體現(xiàn)。第四章量化研究數(shù)據(jù)分析技術(shù)數(shù)據(jù)分析是量化研究的核心環(huán)節(jié),將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的研究結(jié)論。掌握常用的統(tǒng)計(jì)方法與分析工具,是每位護(hù)理科研人員的必備技能。本章將介紹護(hù)理量化研究中最常用的統(tǒng)計(jì)技術(shù)與軟件應(yīng)用。常用統(tǒng)計(jì)方法描述統(tǒng)計(jì)核心指標(biāo):均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、四分位數(shù)、頻數(shù)分布應(yīng)用場(chǎng)景:描述樣本基本特征,如患者年齡分布、護(hù)理滿意度得分等可視化:柱狀圖、餅圖、直方圖推斷統(tǒng)計(jì)參數(shù)檢驗(yàn):t檢驗(yàn)(比較兩組均值)、方差分析(比較多組均值)非參數(shù)檢驗(yàn):卡方檢驗(yàn)(分類變量關(guān)聯(lián))、秩和檢驗(yàn)(非正態(tài)分布)相關(guān)分析:Pearson相關(guān)、Spearman相關(guān)多變量分析回歸分析:線性回歸、邏輯回歸,探索因果關(guān)系因子分析:數(shù)據(jù)降維,提取潛在因子結(jié)構(gòu)聚類分析:患者分組,識(shí)別亞群特征選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法需要考慮數(shù)據(jù)類型、分布特征、研究目的等多方面因素。必要時(shí)應(yīng)咨詢統(tǒng)計(jì)學(xué)專家,確保分析的科學(xué)性。統(tǒng)計(jì)軟件工具SPSS最常用的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件,界面友好,操作簡(jiǎn)便。適合護(hù)理科研的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析,如描述統(tǒng)計(jì)、t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、方差分析等。R語(yǔ)言開(kāi)源免費(fèi),功能強(qiáng)大,特別適合高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)可視化。學(xué)習(xí)曲線較陡,但可實(shí)現(xiàn)高度定制化的分析流程。Python通用編程語(yǔ)言,擁有豐富的數(shù)據(jù)分析庫(kù)(pandas、numpy、scikit-learn)。適合大數(shù)據(jù)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。此外,Excel在簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)整理與初步分析中仍有重要價(jià)值。選擇工具時(shí)應(yīng)根據(jù)研究復(fù)雜度、個(gè)人技能水平、團(tuán)隊(duì)協(xié)作需求綜合考慮。第五章量化研究在護(hù)理質(zhì)量管理中的應(yīng)用實(shí)例理論的價(jià)值在于指導(dǎo)實(shí)踐。本章通過(guò)三個(gè)真實(shí)的臨床案例,展示量化研究如何在護(hù)理質(zhì)量管理中發(fā)揮實(shí)際作用,為護(hù)理改進(jìn)提供科學(xué)依據(jù),實(shí)現(xiàn)患者結(jié)局的持續(xù)優(yōu)化。PDCA循環(huán)項(xiàng)目管理提升急診護(hù)理滿意度Plan計(jì)劃分析急診科護(hù)理滿意度低的原因:等候時(shí)間長(zhǎng)、溝通不足、環(huán)境嘈雜Do實(shí)施優(yōu)化分診流程、加強(qiáng)護(hù)患溝通培訓(xùn)、改善候診環(huán)境Check檢查量化評(píng)估干預(yù)效果:滿意度得分、平均等候時(shí)間、投訴率Act處理總結(jié)經(jīng)驗(yàn),將有效措施標(biāo)準(zhǔn)化,持續(xù)改進(jìn)不足之處研究成果:2024年珠海中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院急診科實(shí)施PDCA循環(huán)管理6個(gè)月后,護(hù)理響應(yīng)速度提升40%,患者滿意度從78.5%提高至92.3%(P<0.05),投訴率下降65%。量化數(shù)據(jù)有力證明了項(xiàng)目管理的成效。信息技術(shù)支持的護(hù)理質(zhì)控管理模式1基線評(píng)估分析15,763例患者護(hù)理數(shù)據(jù),識(shí)別質(zhì)量薄弱環(huán)節(jié)2系統(tǒng)建設(shè)搭建智能質(zhì)控平臺(tái),實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警3閉環(huán)管理問(wèn)題發(fā)現(xiàn)→即時(shí)反饋→整改落實(shí)→效果評(píng)估4成效顯著不良事件↓37%,滿意度↑19%,質(zhì)控反饋率↑88%關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)將傳統(tǒng)人工質(zhì)控轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑瘜?shí)時(shí)監(jiān)控建立可追溯的質(zhì)量數(shù)據(jù)鏈,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)改進(jìn)量化指標(biāo)體系覆蓋護(hù)理全流程實(shí)踐啟示信息化是提升護(hù)理質(zhì)量管理效能的重要路徑大數(shù)據(jù)分析能夠揭示隱藏的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)的量化監(jiān)測(cè)是質(zhì)量改進(jìn)的基礎(chǔ)優(yōu)質(zhì)護(hù)理在心內(nèi)科的臨床效果常規(guī)護(hù)理組優(yōu)質(zhì)護(hù)理組研究設(shè)計(jì):2024-2025年寧夏醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院心內(nèi)科采用隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn),將180例患者分為對(duì)照組與干預(yù)組,對(duì)照組接受常規(guī)護(hù)理,干預(yù)組實(shí)施優(yōu)質(zhì)護(hù)理模式(心理干預(yù)、精細(xì)化健康教育、個(gè)性化康復(fù)指導(dǎo))。量化結(jié)果:干預(yù)組在癥狀改善、心理狀態(tài)、滿意度、依從性等多個(gè)維度均顯著優(yōu)于對(duì)照組(P<0.05)。量化數(shù)據(jù)為優(yōu)質(zhì)護(hù)理模式的推廣提供了充分證據(jù)?？茖W(xué)量化,精準(zhǔn)護(hù)理每一個(gè)百分點(diǎn)的提升,都凝聚著護(hù)理人員的智慧與汗水。量化研究讓護(hù)理改進(jìn)有據(jù)可依,讓患者獲益看得見(jiàn)、摸得著。這就是護(hù)理科研的力量與溫度。第六章量化研究的倫理與質(zhì)量保障科學(xué)研究必須建立在倫理規(guī)范的基礎(chǔ)之上。護(hù)理量化研究涉及患者隱私、知情同意、數(shù)據(jù)真實(shí)性等諸多倫理議題。建立嚴(yán)格的倫理審查與質(zhì)量控制機(jī)制,是保障研究科學(xué)性與患者權(quán)益的雙重要求。倫理原則知情同意原則研究對(duì)象有權(quán)了解研究目的、方法、潛在風(fēng)險(xiǎn)與收益。必須獲得書(shū)面知情同意,對(duì)于特殊人群(如兒童、認(rèn)知障礙患者)需獲得法定監(jiān)護(hù)人同意。參與者有權(quán)隨時(shí)退出研究而不受任何不利影響。數(shù)據(jù)保密與隱私保護(hù)嚴(yán)格保護(hù)研究對(duì)象的個(gè)人信息,采用匿名化或去標(biāo)識(shí)化處理。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)應(yīng)符合信息安全標(biāo)準(zhǔn),僅授權(quán)研究人員可訪問(wèn)。研究結(jié)果發(fā)表時(shí)不得泄露可識(shí)別個(gè)人身份的信息。尊重患者權(quán)益尊重患者的文化背景、宗教信仰與個(gè)人意愿。研究設(shè)計(jì)應(yīng)最小化對(duì)患者的干擾與負(fù)擔(dān)。研究成果應(yīng)回饋參與者,促進(jìn)其健康獲益。充分考慮弱勢(shì)群體的特殊保護(hù)需求。研究誠(chéng)信與公正嚴(yán)禁數(shù)據(jù)造假、選擇性報(bào)告、利益沖突。確保樣本選擇的公平性,避免系統(tǒng)性偏倚。研究結(jié)果應(yīng)客觀報(bào)告,包括陰性結(jié)果。遵守學(xué)術(shù)規(guī)范,尊重他人知識(shí)產(chǎn)權(quán)。質(zhì)量控制措施研究設(shè)計(jì)階段明確研究問(wèn)題,選擇合適的研究設(shè)計(jì)與樣本量。設(shè)計(jì)科學(xué)的數(shù)據(jù)收集工具,進(jìn)行預(yù)試驗(yàn)驗(yàn)證。制定詳細(xì)的研究方案與操作手冊(cè),確保流程標(biāo)準(zhǔn)化。數(shù)據(jù)收集階段培訓(xùn)數(shù)據(jù)收集人員,統(tǒng)一操作標(biāo)準(zhǔn)。采用雙人核對(duì)、邏輯校驗(yàn)等方法減少錄入錯(cuò)誤。建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制,及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正問(wèn)題。定期評(píng)估數(shù)據(jù)完整性與準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)分析階段數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理,處理缺失值與異常值。選擇恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法,避免統(tǒng)計(jì)誤用。進(jìn)行敏感性分析,評(píng)估結(jié)果穩(wěn)健性。必要時(shí)邀請(qǐng)統(tǒng)計(jì)學(xué)專家協(xié)助分析。結(jié)果報(bào)告階段遵循相應(yīng)的報(bào)告規(guī)范(如CONSORT、STROBE)。完整報(bào)告研究方法與結(jié)果,包括局限性。接受同行評(píng)議,提高研究透明度。妥善保存原始數(shù)據(jù),以備核查。第七章量化研究的未來(lái)趨勢(shì)與創(chuàng)新方向護(hù)理量化研究正站在新的歷史起點(diǎn)上。大數(shù)據(jù)、人工智能、精準(zhǔn)醫(yī)療等前沿技術(shù)的融入,為護(hù)理科研開(kāi)辟了廣闊的創(chuàng)新空間。本章展望量化研究的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),激勵(lì)護(hù)理人員擁抱變革,引領(lǐng)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)與人工智能助力護(hù)理科研電子健康記錄的深度挖掘利用醫(yī)院信息系統(tǒng)中海量的電子病歷、護(hù)理記錄、檢驗(yàn)檢查數(shù)據(jù),開(kāi)展大規(guī)?；仡櫺匝芯俊Ｍㄟ^(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)提取非結(jié)構(gòu)化文本信息,發(fā)現(xiàn)隱藏的臨床規(guī)律與護(hù)理問(wèn)題。實(shí)現(xiàn)護(hù)理質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警?？纱┐髟O(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)智能手環(huán)、血壓監(jiān)測(cè)儀等可穿戴設(shè)備實(shí)現(xiàn)患者生理指標(biāo)的連續(xù)采集。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)打通設(shè)備與信息系統(tǒng),構(gòu)建全方位的健康監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。為居家護(hù)理、慢病管理提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程護(hù)理干預(yù)。機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化護(hù)理決策構(gòu)建護(hù)理風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型,如壓瘡、跌倒、感染等風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。利用深度學(xué)習(xí)算法分析影像資料,輔助傷口評(píng)估與愈合預(yù)測(cè)。開(kāi)發(fā)個(gè)性化護(hù)理方案推薦系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)護(hù)理。提升護(hù)理決策的科學(xué)性與效率。前沿實(shí)踐:某醫(yī)院開(kāi)發(fā)的ICU患者風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng),整合200余項(xiàng)臨床指標(biāo),利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)患者24小時(shí)內(nèi)惡化風(fēng)險(xiǎn),準(zhǔn)確率達(dá)91%,為護(hù)理人員爭(zhēng)取了寶貴的干預(yù)窗口期?；旌戏椒ㄑ芯康呐d起量化與質(zhì)性研究的融合單純的量化研究能夠回答"是什么"和"有多少"的問(wèn)題,但難以深入探究"為什么"。質(zhì)性研究通過(guò)深度訪談、焦點(diǎn)小組等方法,揭示現(xiàn)象背后的機(jī)制與意義?；旌戏椒ㄑ芯拷Y(jié)合兩者優(yōu)勢(shì),既獲得統(tǒng)計(jì)推斷的客觀性,又保留情境理解的豐富性。在護(hù)理領(lǐng)域,這種方法特別適用于復(fù)雜干預(yù)的評(píng)估、患者體驗(yàn)的探索、護(hù)理文化的研究等。Kano模型與質(zhì)性訪談的聯(lián)合應(yīng)用先通過(guò)質(zhì)性訪談深入了解患者需求的內(nèi)涵與細(xì)節(jié),形成Kano問(wèn)卷的條目池。再用量化問(wèn)卷大樣本調(diào)查,統(tǒng)計(jì)各項(xiàng)需求的分類與重要性。最后針對(duì)量化結(jié)果進(jìn)行深度訪談,探索需求背后的心理機(jī)制與情境因素。這種"質(zhì)性→量化→質(zhì)性"的研究設(shè)計(jì),能夠產(chǎn)生更深刻、更全面的研究結(jié)論?；旌戏椒ㄑ芯看砹俗o(hù)理科研方法論的成熟與創(chuàng)新,是未來(lái)護(hù)理量化研究的重要發(fā)展方向。護(hù)理科研國(guó)際化與跨學(xué)科合作全球研究網(wǎng)絡(luò)加入國(guó)際護(hù)理研究聯(lián)盟,參與多中心協(xié)作研究,促進(jìn)數(shù)據(jù)共享與方法標(biāo)準(zhǔn)化