专家们对复苏团队中护士关键素质的共识：来自德尔菲研究的发现

《Nursing in Critical Care》：Expert Consensus on Key Attributes of Nurses in Resuscitation Teams: Findings From a Delphi Study

　　摘要

背景
院内心脏骤停（IHCA）需要跨学科的协调行动。护士通常是第一响应者，也是复苏团队的关键成员，然而定义他们有效性的具体属性仍不明确。尽管团队表现已被广泛研究，但很少有研究系统地考察了这一背景下的护理能力。这是希腊首次基于德尔菲法（Delphi）的研究，旨在定义院内复苏团队中的关键护理属性。

目的
旨在就有效参与院内心脏骤停团队护理的关键属性达成专家共识。

研究设计
本研究采用了两轮德尔菲法，参与者为复苏和重症监护领域的专家。第一轮通过半结构化访谈进行主题分析；第二轮中，专家们使用10点李克特量表（Likert scale）对各项属性进行评分。共识的标准是平均值（M）> 8且变异系数（CV）< 20%。描述性统计和肯德尔W系数（Kendall’s W）用于评估不同领域之间的一致性。

结果
共识别出39项属性，并将其分为七个领域：教育、经验、身体状况、心理韧性、技术技能和非技术技能。其中35项属性符合共识标准。在非技术技能（平均分M=9.75，CV=3.79%）和技术技能（平均分M=9.61，CV=5.62%）领域内达成了一致的共识。

结论
本研究提供了一个基于证据的框架，明确了护士在复苏团队中有效工作的能力和个人素质，强调了技术专长和非技术技能——特别是闭环沟通（closed-loop communication）、冷静（composure）和协作（collaboration）的重要性。

对临床实践的意义
该框架有助于更清晰地界定护士的角色，促进结构化的能力发展，并提高院内心脏骤停管理的团队效率。

关于该主题的已知信息：
- 有效的院内复苏不仅依赖于技术熟练度，还依赖于强大的非技术技能、明确的角色分配和协调的团队合作。
- 护士经常是院内心脏骤停事件的第一响应者，但支撑其最佳表现的具体属性在文献中尚未明确界定。
- 现有的培训计划（基础生命支持BLS、初始生命支持ILS和高级生命支持ALS）侧重于技术技能，但没有全面涵盖实际临床环境中所需的所有能力。
- 德尔菲法常用于在实证证据有限、不均匀或不足以指导临床实践的领域建立专家共识。

本文的贡献：
- 根据专家共识，识别并优先考虑了护士有效参与院内复苏团队所需的关键属性。
- 提供了一个结构化的框架，可用于指导复苏相关培训的教育课程和能力评估过程。
- 为选择参与复苏团队的护士提供了实际依据，支持基于证据的团队组建。
- 通过突出与急诊和复苏护理实践相关的关键素质，促进了人员发展和组织规划。

1 引言
院内心脏骤停（IHCA）仍然是一个严重的临床事件[1]，其特点是高死亡率以及不同医疗系统之间结果的显著差异[2, 3]。尽管复苏指南和教育计划不断进步[4, 5]，但复苏团队在IHCA事件中的有效性和效率往往取决于技术能力之外的因素。团队动态、角色清晰度、个人能力以及基于情境的决策等因素，对这些高强度情况下提供的护理质量有着重要影响[6-8]。

1.1 背景
在此背景下，护士作为复苏团队的积极参与者的角色越来越受到研究关注[9, 10]。护士通常是最早响应心脏骤停事件的专业人员，他们的行动可以显著影响生存链[11, 12]。然而，文献中对有效护理角色所需的具体属性定义尚不充分[13]。有证据表明，临床技能和非技术技能（NTSs）——如领导力、沟通和情境意识——在团队表现中起着关键作用[14-16]。尽管如此，关于哪些属性最重要或应该如何优先考虑，目前尚无明确共识。由于越来越重视跨专业协作和危机资源管理，因此更需要明确医疗专业人员在复苏团队中的角色定位[17, 18]。虽然像高级生命支持（ALS）这样的标准化教育计划提供了共同的技术框架[4]，但它们并未充分解决人际技能、专业态度和实时临床判断之间的复杂互动——这些因素经常决定了心脏骤停事件中的患者预后[19, 20]。此外，组织模式、人员配备水平和专业经验的差异使采用统一的护士能力评估框架变得复杂[21]。为了填补这一空白，德尔菲法提供了一种结构化的方法，可以在实证证据有限或不均匀的领域内达成专家共识[22, 23]。通过让具有验证专业知识的专家参与，德尔菲法有助于识别、完善并确认护士对复苏团队贡献的关键参数[24]。该方法特别适合初步探索复杂的医疗问题，能够系统地收集专家知识，统一观点，并发展共享的概念框架[25]。

1.2 研究目的
本研究的目的是寻求专家共识，以确定护士在心脏骤停事件期间在院内复苏团队中有效表现所需的关键属性。

2 设计与方法
2.1 研究设计
本研究采用德尔菲法来识别和优先考虑护士在院内复苏团队中有效且高质量参与所需的关键属性。德尔菲法是一种系统的、迭代的过程，用于收集和整合专家意见，以在实证证据有限或碎片化的领域达成共识[24-26]。方法设计包括两个不同的数据收集阶段。第一轮采用定性方法，与复苏领域的选定专家进行了半结构化访谈。通过主题分析，确定了护理角色在复苏过程中至关重要的核心维度和服务属性。这些发现为第二轮的开发奠定了基础。第二轮通过在线平台（Typeform）进行，旨在评估专家们对第一轮中识别出的属性相对于重要性的共识程度。参与者被要求使用10点李克特量表对每个属性的重要性进行评分[27]。Typeform环境中实施了自动匿名化，以确保保密性并增强方法论的严谨性。定性和定量探索的结合使得能够深入理解研究现象，并基于专家共识制定出一个有证据支持的框架。这种方法可以被视为部分电子化的德尔菲法，因为第一轮是面对面进行的，而第二轮是通过数字平台实施的[28, 29]。

2.2 研究设置
本研究中的德尔菲法实施分为三个阶段：准备阶段、实施阶段和分析阶段（图1）。这种顺序结构确保了对现象的系统性探索，并严格记录了旨在达成共识的专家知识[30]。

2.3 德尔菲准备阶段——参与者
准备阶段为德尔菲过程奠定了基础，明确了研究的核心参数和范围。首先，对国际和希腊文献进行了广泛回顾，以捕捉关于护士在IHCA期间角色及其参与复苏团队的现有观点。这份初步的属性清单旨在作为概念框架，用于指导第一轮半结构化访谈指南的制定，确保全面覆盖主题内容，同时允许专家根据其临床和专业经验自由扩展、完善或引入额外属性。同时，事先确定了选择专家小组的标准：（1）至少10年的总专业经验；（2）至少5年的复苏相关环境（如重症监护室[ICUs]、急诊科[EDs]或心脏护理单元）临床经验；（3）有效的ALS认证。这些标准的应用旨在确保高水平的专业知识、直接接触IHCA事件的经验以及对当代复苏标准的熟悉度。最终的小组成员包括15名专家，他们代表了复苏和重症监护领域广泛的知识和经验。随后设计了第二轮问卷的初步结构。第一轮中识别的属性被转化为清晰表述的陈述（项目），用科学准确且中立的语言表达，以减少回答偏差。这一阶段确保了研究理论框架的有效性、研究目标的清晰度以及成功应用德尔菲法所需的方法学一致性。

2.4 数据收集
2.4.1 德尔菲实施阶段
实施阶段包括通过两个相互关联的阶段收集专家知识。第一阶段采用定性方法，与参与研究的15位专家进行了半结构化访谈。访谈是在与每位参与者商定的时间和地点进行的，并在获得同意的情况下进行了录音。转录的内容被分析，以确定护士参与复苏团队所必需的属性。半结构化访谈指南的制定基于对国际文献中关于护士角色、能力和IHCA期间团队表现的广泛回顾。附录S1提供了完整的半结构化访谈指南。这一回顾产生了一组初步的候选属性，作为指导访谈过程的概念框架，同时不限制参与者的回答。访谈问题旨在平衡开放性探索和来自该初步属性列表的主题提示，允许专家自由阐述、引入额外属性并根据临床经验进行背景化。访谈问题的设计旨在实现开放性探索，使参与者能够自由表达他们对复苏过程中重要资格、技能、态度和行为的看法。在定性分析中，专家的回答被编码为主题类别，这些类别随后成为开发第二轮问卷的基础。在第二阶段，方法转向定量导向，通过Typeform平台提供的电子问卷进行。专家们被邀请使用10点李克特量表对第一轮中识别的属性的重要性进行评分。电子格式确保了匿名性、可访问性和标准化的数据收集，同时消除了时间和地理上的限制。这种结合面对面定性第一轮和在线定量第二轮的混合方法提高了研究的methodological严谨性。

2.4.2 德尔菲分析阶段
分析阶段涉及对德尔菲程序两轮收集的数据进行系统处理，旨在生成基于证据的结论并达成有效共识。第一轮的数据通过解释性框架进行主题分析。两名独立研究人员逐行分析了转录的访谈内容，并进行了开放编码。生成的代码被比较、分组并分类为反映参与者观点中的共同模式和意义的更广泛主题。最终的主题集是通过小组讨论和方法论交叉检查达成的，以确保分析的可靠性和数据的代表性。在第一轮中确定的主题类别被转化为清晰的陈述（条目），以纳入第二轮问卷。共识标准预先定义为以下内容：

平均得分（M）> 8（在1-10的评分范围内）。变异系数（CV）< 20%。同时满足这两个标准的属性被认为已在参与者之间达成足够的共识，并被纳入最终框架。相反，评分分散较大或评级较低的属性被排除在最终列表之外。定性和定量分析方法的结合使用增强了研究的方法学有效性，通过专家访谈确保了理论的深度，并通过统计收敛性验证了每个属性的相对重要性。内容有效性是通过结构化的Delphi过程建立的，在此过程中，根据专家共识生成、完善和评估了属性（见图2）。

2.5 数据分析

关于定量（数值）方法，问卷中的所有条目都进行了描述性统计分析。计算了所有条目的平均得分（M）（从1到10评分），标准差（SD）以及变异系数（CV）= 100 * SD/M（%）。根据经验法则[31]，如果CV超过20%，则认为该条目在15位专家中存在分歧。对于整个问卷的所有条目的逐行总和，以及其组成部分（如教育、经验、身体状况、心理状态、技术技能和非技术技能NTSs），也估算了类似的统计指标。对于分组条目，还利用了Kendall's W指数来评估15位专家之间的共识，并相应地估算了p值，p < 0.05表示与0有统计学上的显著差异。当W > 30%时，认为共识充分[32]。最后，提供了15位专家的人口统计信息，定量变量以平均值±标准差表示，而定性变量则以每个分类水平的数量百分比表示。作为敏感性分析，还为每个单独的条目和每个组成部分计算了中位数和四分位数范围（IQR）。应用了替代的共识标准（中位数≥8和IQR≤2）来评估结果对潜在偏斜或异常值的稳健性。统计分析和可视化方法是使用R（R版本4.1.2 'Bird Hippie'）以及RStudio IDE（RStudio 'Ghost Orchid'发布版）的支持来执行的。本研究的报告遵循了《定性研究报告标准》（SRQR）检查表（表S2）。

2.6 伦理考虑

本研究完全符合研究伦理和责任伦理的原则。在开始之前，已从希腊帕特拉斯大学护理系的研究伦理和责任伦理委员会获得了伦理批准，批准号为44531/14-06-2022。所有参与者都通过口头和书面知情同意书的形式收到了关于研究目的、内容和方法的详细信息。参与是完全自愿的，参与者有权在任何阶段 withdraw from the study 而不会产生任何后果。特别强调了保持匿名性和保密性。参与者的个人信息被编码，没有保留任何可能直接识别他们的信息。访谈记录按照保密协议仔细处理，所有数据都存储在具有增强保护措施的受限访问数字环境中。在整个研究过程中，严格遵循了《赫尔辛基宣言》[33]和《通用数据保护条例》（GDPR 2016/679）[34]的伦理原则，符合希腊和欧洲的立法。研究团队对参与者的专业角色和专业知识表现出持续的敏感性，确保了数据收集与尊重他们的专业经验和自主权之间的伦理平衡。

3 结果

3.1 专家小组的特征

参与本研究的专家小组由15名具有复苏和急救护理专业知识和经验的医疗保健专业人员组成。选择基于预先定义的标准，以确保他们贡献的科学有效性和主题相关性。样本包括15名专家，平均年龄为49.6岁（标准差=6.84岁）。其中10名为女性（66.7%），5名为男性（33.3%）。大多数是护士（n=11，73.3%），另有4名为医生（26.7%）。就他们的职业背景而言，参与者主要在ICU、急诊室、心脏病科、麻醉科和医院教育办公室工作。此外，还有一些人担任行政职务（例如，护士长、部门经理、主任）或学术职位。专家小组的详细人口统计和专业特征见表1。

3.2 第一轮研究（Delphi 1）的发现

在第一轮研究中，进行了半结构化访谈，以收集专家们对护士有效参与院内复苏团队所需属性的意见。通过主题分析，共识别出39个不同的属性，并将其分类为七个主题领域（表2）：

教育（例如，理论知识、专门培训、ALS等认证）。年龄（例如，可能与经验、身体能力和对高强度临床需求的响应相关的人口统计特征）。经验（例如，临床实践年限、接触复苏事件的次数）。身体状况（例如，耐力、执行快速和高要求干预的能力）。心理状态（例如，冷静、压力韧性、焦虑管理）。技术技能（例如，执行高级临床程序、使用设备）。非技术技能（例如，沟通、协作、领导力、团队合作）。

这些主题类别构成了一个广泛而全面的属性框架，反映了护理角色在复苏过程中的多维性质。从专家意见的综合中得出的陈述构成了开发第二轮问卷的基础。尽管第一轮Delphi是定性的，但属性在专家访谈中的提及分布表现出明确的趋同模式。一些属性被大多数专家一致提及（例如，超过三分之二的参与者），而其他属性则来自中等比例的访谈或由较少数量的专家识别。重要的是，根据定性阶段的探索目的和Delphi方法论的包容性原则，较少被提及的属性被保留下来，用于第二轮Delphi。

3.3 第二轮研究（Delphi 2）的共识发现

在第二轮中，所有15位专家都对第一轮中确定的39个属性的重要性进行了评估（回应率：100%）。两轮之间没有人员流失，所有分析都是使用完整数据进行的。

基于这些标准，35个属性满足共识阈值并被纳入最终框架。其余四个属性因共识度有限或响应分散较大而被排除。表4展示了第二轮问卷条目的数值评估结果（10点Likert量表）。QID
均值（M）
标准差（SD）
变异系数（CV）%
中位数
四分位数范围（IQR）

Q29
10.00
0.00
0.00
10.00
0.00

Q30
10.00
0.00
0.00
10.00
0.00

Q2
9.93
0.26
2.62
10.00
0.00

Q24
9.93
0.26
2.62
10.00
0.00

Q36
9.93
0.26
2.62
10.00
0.00

Q37
9.93
0.26
2.62
10.00
0.00

Q38
9.93
0.26
2.62
10.00
0.00

Q8
9.87
0.52
5.27
10.00
0.00

Q1
9.87
0.35
3.55
10.00
0.00

Q3
9.87
0.35
3.55
10.00
0.00

Q22
9.80
0.56
5.71
10.00
0.00

Q23
9.80
0.56
5.71
10.00
0.00

Q20
9.73
0.59
6.06
10.00
0.00

Q25
9.73
0.59
6.06
10.00
0.00

Q19
9.67
0.62
6.41
10.00
0.00

Q28
9.67
0.72
7.45
10.00
0.50

Q39
9.6
0.74
7.71
10.00
0.50

Q10
9.53
0.74
7.76
10.00
1.00

Q34
9.53
1.13
11.86
10.00
0.00

Q31
9.47
1.36
14.36
10.00
0.00

Q7
9.47
0.74
7.81
10.00
1.00

Q6
9.47
0.92
9.71
10.00
1.00

Q26
9.47
1.13
11.93
10.00
0.50

Q27
9.33
1.40
15.01
10.00
0.50

Q32
9.33
1.11
11.90
10.00
1.00

Q35
9.33
1.18
12.65
10.00
1.00

Q18
9.27
0.88
9.49
9.00
1.00

Q21
9.27
1.39
14.99
10.00
1.00

Q11
9.20
1.26
13.70
10.00
1.50

Q17
9.00
1.36
15.11
10.00
1.50

Q33
9.00
1.77
19.67
10.00
1.50

Q16
8.87
1.06
11.95
9.00
2.00

Q9
8.80
1.65
18.75
10.00
1.50

Q12
8.73
1.62
18.56
9.00
2.00

Q15
8.53
1.51
17.7
9.00
2.00

Q13
8.47
2.47
29.16
10.00
3.00

Q14
8.13
1.68
20.66
9.00
1.50

Q4
8.00
1.65
20.62
8.00
2.50

Q5
6.47
2.42
37.40
5.00
3.00

注：QID表示项目标识符。描述性统计包括均值（M）、标准差（SD）、变异系数（CV）、中位数和四分位数范围（IQR）。主要共识是使用预设标准M≥8和CV<20%来确定的。中位数和IQR值也作为敏感性分析的一部分进行了报告，以评估结果的稳健性，但并未作为共识确定的主要标准。项目按照均值（M）降序排列；未达到共识标准的项目用粗体表示。未达到共识标准的属性与以下内容相关：

完成护理专业课程。拥有硕士或博士学位。假设更长的临床经验必然会提高作为复苏团队成员的有效性。假设较年轻的年龄（<45岁）是团队参与的关键积极因素。最终确定的35个属性反映了专家验证的能力、知识和行为的综合框架，这些对于护士参与医院内的复苏团队至关重要。该框架可以作为教育和临床应用的参考，旨在提高心肺复苏（CPR）环境中的团队效率和协作性。按主题类别分析显示， nurses' technical skills (NTSs，M=9.75, CV=3.79%) 和技术技能 (M=9.61, CV=5.62%) 的共识水平最高，表明专家们对其重要性有强烈共识。相比之下，经验表现出最大的变异性（M=8.95, CV=14.53%），表明对其实际影响的看法存在分歧。总体而言，问卷获得了较高的接受度（M=9.33, CV=5.04%），反映了大多数评估属性的稳健共识（表S1）。所有主题类别和整个问卷都通过Kendall's W系数（及其对应的统计测试）进行了共识评估。所有估计的W值在统计上都显著偏离0（所有p<0.05），表明专家之间存在共识。包含项目数量最多的教育组件，其W值为56.9%。因此，公平到中等程度的共识假设再次得到证实。

4 讨论
通过系统地应用德尔菲方法，本研究确定了一组对护士有效参与医院内复苏团队至关重要的属性。这35个经过验证的属性代表了一个基于共识的框架，超越了技术熟练度，强调了在高风险临床环境中所需的知识、技能和行为能力之间的复杂互动。研究结果与之前的国际研究一致，强调了技术技能和 nurses' technical skills (NTSs) 在复苏和应急护理中的双重重要性。Cooper等人引入了Team Emergency Assessment Measure (TEAM) 作为一种标准化工具，用于评估复苏过程中的团队合作、领导力和沟通，展示了这些元素与临床表现之间的强烈关联[15]。类似地，Flin等人强调，NTSs（如情境意识、决策能力和领导力）与技术能力一样，对确定团队在关键事件中的有效性至关重要[16]。Rosen等人（美国）进一步强调，团队合作和共享的心理模型是医疗团队提供患者安全和高质量护理的基本贡献因素[17]。专家们确定了一组属性，包括ALS认证和适应性（获得了最高的平均评分），以及心理韧性和闭环沟通行为（尽管评分不是最高的，但也获得了 strong consensus），这些都是有效参与复苏团队的关键组成部分。Liaw等人（新加坡）的报告也表明，结构化的跨专业模拟培训显著提高了护士在患者状况恶化情况下的沟通信心和响应准确性[9]。同样，Fernandez等人发现，团队合作和领导力是影响应急护理团队效率和决策质量的关键因素[14]。研究发现的另一个值得注意的方面是对“正规教育”的解读。尽管具体指代研究生或博士学位的属性没有达成共识，但表明较高总体教育水平与作为复苏团队成员的更高有效性相关的陈述获得了最高的评分，并且在所有项目中分散度最低。这种模式表明，专家们非常重视教育作为临床推理、情境意识和复苏事件期间准备性的基础决定因素。这种明显的区别可能反映了专家组在对一般教育水平（被认为是有效团队参与所必需的）和研究型学术学位的渐进性贡献之间的实际区分，后者可能不会直接提高高难度复苏环境中的即时表现。这一解释与欧洲和北美进行的研究结果一致，这些研究表明，应急护理中的团队有效性更依赖于应用知识、共享实践和基于团队的培训，而不仅仅是正式的学术头衔[21, 35]。同样值得注意的是，专家们强烈同意，在重症监护环境中超过5年的临床经验是有效参与复苏团队的关键特征。然而，他们并不支持年龄是绩效决定因素的假设，因为对于较年轻的年龄（<45岁）或更长的临床经验自动转化为更高团队效率的观念，并没有观察到较高的共识水平。这一发现突显了定量经验（实践年限）和定性经验（反复接触真实的心脏骤停事件和持续培训）之间的区别。Hunziker等人（瑞士）也报告了类似的结果，他们发现团队在心脏骤停期间的表现并不主要取决于年龄或经验年限，而是取决于定期参与基于模拟的情景和明确的角色分配[8]。Couper和Perkins强调，复苏事件后的结构化总结比整体专业任期更能预测表现的改善[7]。Fernandez Castelao等人（德国）也表明，参与危机资源管理（CRM）计划显著提高了团队的表现，无论参与者的年龄或资历如何[6]，而Marshall和Flinagan观察到，压力下的决策和沟通是通过刻意和重复的实践发展起来的技能，而不仅仅是服务年限[18]。总体而言，这些观察结果支持适应性专家能力的概念，表明在复杂、高强度环境中的临床有效性依赖于认知灵活性、反思性学习和持续接触真实的临床挑战，而不仅仅依赖于专业经验年限[36]。尽管心理韧性和在压力下的沉着冷静在定量结果中不是评分最高或聚集度最高的属性，但专家小组的认可突显了它们作为更广泛的NTSs的基础组成部分的相关性。在当前研究中，韧性主要通过一个项目来捕捉，这可能部分解释了其相对较低的均值评分和较大的分散度。尽管如此，专家们似乎将心理韧性概念化为一种基础能力，支持在复苏事件中的有效沟通、决策和表现。与此解释一致，Al Thobaity等人（沙特阿拉伯）和Jubinville等人（加拿大）报告说，韧性、适应性和明确的角色分配显著影响了护士在紧急情况下的表现，特别是在资源有限的环境中[19, 20]。这与广泛的证据一致，表明基于模拟的团队培训显著提高了与危机表现相关的人因素技能[37]。从教育的角度来看，当前框架为课程开发者和政策制定者提供了可操作的见解。将这些属性纳入基本生命支持（BLS）、即时生命支持（ILS）和ALS等结构化程序，以及基于模拟的教育中，可以增强学习成果的真实性、相关性和可转移性。这种方法与欧洲复苏委员会（ERC）2025年的指南一致，该指南强调人类因素、团队行为和认知负荷管理是关键的学习目标[4]。当前框架应该被视为基于共识的概念基础，而不仅仅是一个现成的评估或选择工具。虽然确定的属性为复苏教育、团队培训和课程开发提供了有价值的指导，但在将该框架转化为标准化测量工具或用于正式绩效评估之前，还需要进一步的心理测量验证。在这种情况下，研究结果可以为教育课程的设计、基于模拟的培训程序和旨在评估复苏期间护士表现的未来研究方案提供信息。后续研究应专注于量表开发、可靠性和有效性测试，以及考察所提出的属性与客观临床结果之间的关联。

4.1 局限性
尽管研究方法严谨且结果经过专家验证，但它仍存在一些局限性。属性重要性的评估仅依赖于专家的主观判断，无法将其与客观绩效指标（例如，自主循环的恢复[ROSC]、响应时间、出院生存率）相关联。因此，需要在真实的临床环境中对确定的特征进行实证验证。尽管德尔菲方法非常适合达成共识，但它并不能确保绝对的真相，而只是代表特定专家群体在特定背景下的集体意见。因此，结果应被解释为反映了共识，而不是普遍同意。尽管有这些局限性，这项研究提供了坚实的理论和实践基础，可以作为进一步研究和应用于护理教育、绩效评估和临床实践的起点。该研究的另一个局限性是专家小组的地理构成。所有参与的专家都来自希腊，反映了希腊医疗系统的结构、组织和专业角色。虽然德尔菲方法旨在捕捉专家共识，而不是人群代表性，但国家培训路径、护理实践范围和复苏团队组织等背景因素可能会影响特定属性的优先级。因此，在将这些发现直接应用于其他医疗系统或地区时需要谨慎。未来涉及多国专家小组的研究可以进一步探讨所提出框架的普遍性和跨文化适用性。

5 意义和应用领域
本研究的结果应被解释为一个基于共识的概念框架，而不是一个现成的评估或决策工具。通过专家共识制定的这组特征提供了关于护士参与医院内复苏团队的关键领域的结构化见解，但在实际操作前需要进一步的实证验证。从教育角度来看，确定的特征可以为BLS、ILS和ALS培训程序以及应急护理课程和基于模拟的教育中的学习目标的设计提供信息。在这方面，该框架可以帮助教育内容与专家定义的优先事项保持一致，特别是在 nurses' technical skills (NTSs) 和基于团队的表现方面。在组织和行政层面，该框架可以指导关于角色期望、职业发展路径以及参与复苏护理的护士的入职或导师培训计划的讨论。然而，在进行心理测量测试和背景验证之前，应谨慎将其用于正式人员选拔、绩效评估或资格认证。从研究角度来看，当前框架为开发经过心理测量学验证的测量工具以及未来的定量或实验研究提供了基础。它还可以为设计旨在评估复苏过程中护理绩效的研究方案提供参考。这类工作应侧重于量表的开发、可靠性和有效性测试，以及检查所提出的属性与客观临床结果（包括团队绩效指标和以患者为中心的结果）之间的关联。总体而言，该框架代表了朝着更系统化、更具理论依据地理解护理在复苏中的作用迈出的重要一步，同时也强调了在广泛实际应用之前需要持续进行验证和完善的必要性。

6 结论

通过系统地应用德尔菲方法，本研究确定了一组35个属性，这些属性被经验丰富的专业人士认为对护士有效参与院内心肺复苏（CPR）团队至关重要。这些属性涵盖了广泛的技能、知识和行为，既包括技术能力，也包括非技术技能（NTS），如沟通、团队合作、领导力和情绪韧性。由此产生的框架可以作为加强教育过程、进行有针对性的员工评估以及改进护士加入专业复苏团队选拔和入职程序的实际指南。此外，它为开发新的研究工具以及进一步探索这些属性与客观临床表现和结果指标之间的关系提供了可靠的基础。在像复苏这样高强度和复杂的领域中，记录护理角色的定性维度是确保复苏团队安全、有效性和互操作性的基本前提。本研究的贡献在于定义了一个基于专业临床社区的知识、经验和共识的框架。

致谢

本文的开放获取（OA）出版得到了HEAL-Link的财政支持。

伦理声明

本研究完全符合研究伦理和道德原则。在开始之前，已从希腊帕特拉斯大学护理系的研究伦理与道德委员会获得了伦理批准（协议编号44531/14-06-2025）。所有程序均遵循《赫尔辛基宣言》和GDPR（欧盟法规2016/679）。

同意书

作者无需报告任何特殊情况。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

支持本研究结果的数据可向通讯作者提出合理请求后获取。