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一、前言演讲人

04/护理诊断：用数据支撑专业判断03/护理评估：从数据到规律的第一步02/病例介绍01/前言06/并发症的观察及护理：用统计思维“防患于未然”05/护理目标与措施：让干预“有的放矢”08/总结07/健康教育：用“数据故事”让患者主动配合目录

医学卫生统计参数估计教学课件

01前言

前言作为在临床一线工作了15年的护理带教老师，我常被年轻护士问起：“我们每天测血压、记尿量、统计血糖值，这些数据除了记录还能怎么用？”每当这时，我总会想起自己刚入行时的迷茫——面对一沓沓护理记录单上的数字，只觉得是任务，却不懂如何用它们为患者提供更精准的照护。直到系统学习了医学卫生统计学，尤其是参数估计的方法，我才意识到：这些看似零散的数据，其实是打开“精准护理”大门的钥匙。

医学卫生统计中的参数估计，简单来说，就是用样本数据推断总体特征的过程。比如，我们给100位糖尿病患者测空腹血糖，得到的平均值和波动范围，就能帮助我们估计“所有同类患者”的血糖水平；又或者，通过分析某病房3个月内压疮发生的频率，我们可以推断全院类似病例的压疮风险。对于护理工作而言，参数估计不仅是科研工具，更是临床决策的“眼睛”——它能让我们从经验式护理转向数据驱动的精准护理，让每一项护理措施都有“数字底气”。

前言今天，我想通过一个真实的临床案例，和大家一起拆解参数估计在护理实践中的具体应用。这个案例贯穿了从数据收集到结果应用的全流程，相信能让大家更直观地理解：为什么说“会用参数估计的护士，能把护理做得更‘聪明’”。

02病例介绍

病例介绍去年10月，我在老年病科负责护理的张爷爷，就是一个典型的“参数估计应用场景”。张爷爷68岁，因“反复头晕2月，加重3天”入院，诊断为“3级高血压（极高危）、高血压性心脏病”。入院时血压185/110mmHg，心率92次/分，主诉“头重脚轻，走路像踩棉花”，既往有10年高血压病史，但未规律服药，饮食偏咸，每日食盐量约12g（正常推荐≤5g）。

入院后，责任护士按常规每4小时监测血压，3天内共记录了18次血压值（排除刚活动后的异常值），具体数据如下（收缩压/舒张压，mmHg）：

178/105，172/102，165/98，180/108，175/103，168/99，170/100，173/101，169/97，

病例介绍176/104，171/100，166/95，179/106，174/102，167/98，170/99，172/101，168/96。

这些数据看起来杂乱，但当我们用参数估计的方法去分析时，它们就会“说话”——告诉我们张爷爷的血压控制现状、波动规律，甚至预测他未来发生心脑血管事件的风险。

03护理评估：从数据到规律的第一步

护理评估：从数据到规律的第一步拿到张爷爷的血压数据后，我首先带着实习护士小李做了基础的护理评估。评估分两部分：一是患者的整体状况（症状、用药、生活习惯），二是数据的统计分析——后者是我们今天的重点。

“小李，你先把这些血压值整理一下，算算平均值。”我递过记录单。小李很快算出收缩压均值：（178+172+…+168）/18≈172.3mmHg，舒张压均值≈100.2mmHg。“这说明张爷爷目前的平均血压还是高于目标值（一般高血压患者目标≤140/90mmHg）。”小李总结道。

“但只看均值够吗？”我追问。小李愣住了——她忽略了数据的离散程度。于是我们又计算了标准差：收缩压标准差≈4.7mmHg，舒张压标准差≈3.1mmHg。这意味着张爷爷的血压虽然整体偏高，但波动范围不大（大部分收缩压在167.6~

护理评估：从数据到规律的第一步177.0mmHg之间，舒张压在97.1~103.3mmHg之间），说明他的血压处于“持续高位但相对稳定”的状态，这可能与他未规律服药有关，但也提示没有剧烈波动带来的急性风险（如主动脉夹层）。

接下来，我们需要用参数估计推断“如果继续当前状态，张爷爷的长期血压水平会怎样”。这里要用到“置信区间”——它能告诉我们，基于样本数据，总体均值有95%的可能性落在哪个区间。通过公式计算（95%置信区间=均值±1.96×标准差/√样本量），收缩压的95%置信区间为172.3±1.96×(4.7/√18)≈172.3±2.2，即（170.1,174.5）mmHg；舒张压为100.2±1.96×(3.1/√18)≈100.2±1.4，即（98.8,101.6）mmHg。

护理评估：从数据到规律的第一步“这说明什么？”我问小李。她想了想说：“就算我们多测几次，张爷爷的平均收缩压有95%的概率在170到174之间，舒张压在98到101之间，都远高于目标值。所以必须调整护理措施。”

这就是参数估计的魅力——它不仅告诉我们“现在怎样”，还能推断“如果不干预，未来大概率怎样”。

04护理诊断