图2 患者入住ICU后的前48小时内每小时内按IMV使用情况生成的用药医嘱数量首先，研究者设定了一个假设，即以患者普查数量较多为特征的ICU操作条件，特别是存在大量重症、新发和高死亡风险的患者，会增加护理团队认知负荷的风险，即当研究环境中患者普查数量增加时，每位患者的用药医嘱数量显着下降。换句话说，存在一个患者数量断点，在断点后用药医嘱数量开始趋于平稳，不再以此前的速度增加，这种现象隐含地表明护理团队已经达到了他们的能力上限。
为了检验该假设，以每小时ICU患者普查数据为自变量、每小时总用药医嘱数为因变量，建立单变量分段Poisson回归模型来研究系统级工作量指标之间的关系，作为护理团队的输出决策。
02
IMV的使用、新入院和高死亡率风险
影响用药医嘱量
研究共记录了235,200份用药医嘱。图2(a)、(b)分别展示了入住ICU前48小时的每小时内生成用药医嘱的患者百分比和每位患者平均每小时的用药医嘱数量，并按IMV使用情况进行区分。与未使用IMV的患者相比，使用IMV的患者更有可能生成用药医嘱，平均高出63%；未使用IMV的患者每小时平均用药医嘱数量为 0.7(SD=1.8)，使用IMV的患者则为1.1(SD=1.8)（表1）。
图2 患者入住ICU后的前48小时内每小时内按IMV使用情况生成的用药医嘱数量
对于入院后3小时内的新患者和常规患者的比较，前3小时内每位新患者的用药医嘱量较大，每小时平均2.1(SD = 3.5)，而常规患者每小时平均0.7(SD = 1.6)。在前48小时内，高、低死亡风险患者用药医嘱量每小时平均值分别为1.1(SD = 2.5)和0.8(SD = 1.8)（表1）。总体而言，每小时的用药医嘱量取决于IMV的使用、新入院和高死亡率风险。
表1 不同特征患者的每小时用药医嘱数量比较
03
ICU入住率达到56%
用药医嘱数显著减少
研究还进行了关联分析，分析了总体的患者普查与用药医嘱总数（每小时）之间的关系。如图3(a)所示，普查患者数低于18时用药医嘱数急剧增长，在19-25位患者之间下降，之后略有恢复，结果表明，当患者普查的断点数量为18时，前后开具的用药医嘱数量存在明显差异。且根据表2统计，患者普查数≤18时，每位患者每小时平均用药医嘱数量为0.74(SD=0.56)；而患者普查数＞18时，则为0.65(SD=0.48)。所以，当ICU容量达到56%入住率时（32总床位中的18人），护理团队的认知能力受到影响，并且这种现象将持续到ICU容量达到80%时。
同时，比较了IMV患者较少的正常ICU环境和模拟COVID-19大流行ICU环境，即重症患者存在多和重症患者存在较少的情况。如图3(c)所示，在模拟ICU患者应对功能类似的COVID患者中，用药医嘱量下降显著。且表2统计，患者普查数≤16时，每位患者每小时平均用药医嘱数量为0.81(SD=0.59)；而患者普查数＞16时，则降至0.63(SD=0.47)，表明住院期间进行IMV的重症患者较多时，断点数量转移到较低的患者普查16例，此时护理团队认知能力仍会受限。
当分别比较新患者和高死亡风险的患者时，同样区分了患者存在多或少的情况。如图3(d)所示，根据蓝色曲线，高死亡风险患者的增加不太可能是医护团队超负荷工作的主要原因；同样，新入院患者数量的增加也并不是用药医嘱减少的显著风险因素。但患者数量断点仍然会影响护理团队开具用药医嘱数量。
此外，对时间周期的控制进行了分析。如图(b)，得出的结论是，每天的时间影响患者普查和用药医嘱之间的关系，但都有相同的患者数量断点。
图3 每小时的用药医嘱量与患者普查比较
表2 每个病人每小时用药医嘱量在断点前后的比较
最后研究者总结，当ICU床位使用率超过50%时，护理团队开用药医嘱的能力就会受到限制，而当需要加强临床干预的重症患者或新入院患者增加时，其影响水平还会提高。研究结果强调了提高护理团队的情境意识以检测和应对ICU中可能导致认知负荷的变化情况的重要性。研究者还指出，此项研究促进了临床决策支持系统(CDSS)可以快速决策，减少护理团队的工作量。且基于人工智能的CDSS预测目标事件，例如再入院、疾病诊断等已引起越来越多的关注，迫切需要可定制的CDSS来预测护理团队的工作量并正确分配资源以避免潜在的倦怠。
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