因素范文10篇

随着党风廉政建设和反腐败工作的深入开展，如何做好违纪人员的思想教育工作，化消极因素为积极因素，已成为纪检监察机关面临的一个重要课题。工作中，我们要从实际出发，抓住违纪人员的思想和心理，把握教育转化工作的内在规律，从而赢得工作的主动权。其主要方法如下：

从提高主观认识入手，教育和引导违纪人员认识错误。要达到跟踪教育违纪人员的目的，首先是要使他们认清错误的性质和危害，从主观上查找违纪原因，诚恳地接受组织的处理。每当对违纪人员慎重作出处理决定后，都应坚持先找其本人谈话，听取他们对处理结果的反映，给他们发表自己意见的权利，谈话中结合解释和宣传党政纪处分条例，使他们明确处分的依据和准绳，对组织的处分口服心服；同时组织他们学习《党章》、《党纪处分条例》及廉洁法规制度，引导他们分清是非，自觉认识错误，端正态度，既要从所犯错误中吸取教训，又要走出错误阴影的笼罩，树立改正错误的信心。

从改善客观环境入手，努力为违纪人员改正错误创造条件。违纪人员的生活和工作环境对其思想改造有着极其重要的影响，为此，要努力创建一个有利于他们改正错误的客观环境。首先要坚持平等、尊重的原则。对违纪人员要做到不冷漠、不歧视，多交谈、多鼓励，帮助他们解除思想上的种种顾虑。其次，要注意保护违纪人员的政治权利。对留党察看人员，在留察期间表现好的，要按期予以恢复党员权利。个别在留察期间悔改表现较好，但在某些方面存有要求不严却又无明显违纪的，要坚持在继续帮教的同时，按期恢复其正式党员权利。对开除党籍的违纪人员，如果其悔改表现很好，可按规定经过一定期限后重新吸纳入党。再次，合理使用违纪人员，不断激发他们的工作热情。对违纪人员的使用要注意克服两种倾向：一是不能一棍子打死，要善于激发他们工作的热情，提供为党、为国家、为人民工作的机会。二是要坚持原则，绝不能违反《党章》和党纪条规。对认识深刻、转化明显、工作突出的，该表彰的要表彰，对作出成绩的给予肯定；对个别表现突出的则根据实际情况该重新使用的要重新使用，该提拔使用的予以提拔使用，不断保护和激发他们的上进心。第四，关心他们的工作和生活，积极为他们解决困难。对他们存在的实际问题，努力设法帮助，把党的温暖及时送到他们的心坎上。

加强基础性建设，保证跟踪教育工作落到实处。一是建立健全各级帮教组织。纪检监察机关及其违纪人员的所在部门都应该建立健全跟踪教育领导小组和工作小组。整个跟踪教育工作由纪委组织协调，部门具体负责，齐抓共管。二是完善工作制度，使跟踪教育工作规范化。主要应建立专人帮教、定期回访、总结交流、指导检查和档案记载等制度，抓好帮教工作责任制的落实。三是建设一支高素质的帮教人员队伍。帮教工作能否做好，队伍是基础。要选拔思想素质好、责任心强、有一定思想工作经验的同志参与帮教工作，同时提高他们的素质，掌握新方法，落实新措施，提高工作效率和效果。

坚持教育形式多样化，增强跟踪教育的针对性和实效性。跟踪教育工作是一项艰巨的细致工作，只要能够及时把握他们的心理状态，摸准他们的思想脉搏，分清他们的具体情况，有的放矢地实施帮助，就会达到预期的教育目的。教育中应抓住三个主要环节。一是要因人施教，对症下药，用不同的钥匙去开不同的锁。二是抓苗头教育，有超前意识，把工作做到矛盾可能发生的前头，施教中情理结合、以理服人。三是持之以恒、耐心引导。只要抓住了违纪者的思想实际，就能够从他们的对立心理中找到接近他们的相容点，从自弃的心理中找到激励他们的燃烧点，从羞怯的心理中找到他们的闪光点，这样，跟踪教育工作就一定会收到良好的效果。

审计工作专业性很强，审计人员只有具备相应的专业知识和技能才能胜任其职责，保证审计任务的顺利完成。审计工作风险性较高，审计人员必须具备良好的专业判断能力并加以合理运用，才能有效降低审计风险。审计专业判断，充分体现了审计人员面对复杂审计事项和不确定审计环境作出合理认识、评价、预测和决策的能力，是审计人员品质、才华、专业经验积累的结果。审计专业判断贯穿于审计工作过程的始终，合理运用专业判断能有效提高工作效率，保证审计质量，实现审计目标，并促进审计环境的改善和审计队伍整体素质的提高。审计专业判断运用功效与审计独立性、重要岗位准入制度、审计队伍整合协同能力、审计人员工作毅力和工作作风等因素密切相关。

一、审计专业判断的涵义及其特征

审计专业判断是审计人员为了实现审计目标，依据审计法律法规的规定和有关标准，在审计实践和感性认识的基础上，根据自己的专业知识和经验对客观审计对象和主观审计行为作出的合理的专业认定、评价和决策。它是审计人员能力、意识、经验、道德等主观要素的有机统一和外在表现。它具有如下特征；

1、审计专业判断是一种专业胜任能力。

《国家审计基本准则》第八条规定，承办审计业务的审计人员应当具备调查研究、综合分析、专业判断和文字表达能力。良好的专业判断能力是审计人员职业关注、专业修养、技术能力集中体现出来的对审计线索的敏感意识和发现能力，能帮助审计人员迅速引起职业警觉，作出准确的判断并直接切入审计重点、难点、疑点，选择恰当的审计方法，敏锐地捕捉相关信息，及时发现潜在风险，提高审计工作效率。审计专业判新具有指导性特征。

2、审计专业判断是一种专业思维活动。

我们先试着把自己的声音录下来，然后听听自己磁带中的声音。——有什么发现吗？

你多半会大吃一惊，“我听上去是这样的吗？”也许你们对自己的声音会感到沮丧，在心里可能会说：“这不可能是我！我觉得我的嗓音更深沉（更响亮、更圆润……）。”

记住：对自己声音的怀疑会使最自信的演讲者都变得有些拘谨。

其实一些著名的演说家和演员的嗓音也不是很理想。……但我们现在没有时间去接受几年的演讲培训。所以就让我们花一点时间帮你克服嗓音上的一些困难，让你能在演讲时给听众留下最好的印象。

我们将从嗓音的几个因素开始：

音质

医疗器械临床使用安全中，系统风险的重要方面有人、机和环境，其中人的因素包括患者和医务人员等方面的人为因素。临床中，医护人员对医疗器械的正确操作与否直接决定医疗器械的诊疗效果，但在临床使用过程中常出现由于医护人员对医疗设备的正确操作和维护保养不熟悉而导致设备闲置、人为故障、假故障和误操作，引发医疗事故等问题发生[1-3]。呼吸机作为生命支持类设备，支持和延续着人体生命，为高风险医疗设备[4]。原国家食品药品监督管理总局的《国家医疗器械不良事件监测年度报告(2014年度)》数据显示，呼吸机不良事件中造成严重危害数量的比例为34.8%，为有源医疗器械不良事件报告总数前5位中最高[5]。美国急救医学研究所(EmergencyCareResearchInstitute，ECRI)2016-2018年的年度十大医疗技术危害[6]均涉及呼吸机，包括呼吸机操作不当、呼吸机故障及不适清洁导致的器械、设备故障等内容。根据国家最新《医疗器械监督管理条例》(国务院令第650号)和《医疗器械分类目录》(国家食品药品监督管理总局公告2017年第104号)，用于生命支持的呼吸机属于第三类医疗器械，需“采取特别措施严格控制管理以保证其安全、有效的医疗器械”。呼吸机不同于其他急救设备，作为生命支持类设备其使用特点为：贯穿呼吸治疗全过程且全天候24h、数月甚至数年均需连续开机用于支持患者的呼吸与生命。呼吸机因使用问题对患者造成的伤害是严重而深远的，尤其是长期连续使用的患者。因此，呼吸机使用过程中人为因素故障及其变化规律研究是用好呼吸机的基础，是呼吸机质量与安全的重要保障。本研究对陆军军医大学大坪医院2012-2016年临床在用呼吸机的人为因素故障数据进行统计，分析其变化原因和相关因素，为呼吸机临床使用质量与安全管理提供参考依据。

1呼吸机人为因素故障研究资料与方法

1.1研究资料。选取陆军军医大学大坪医院2012-2016年医院在用呼吸机设备中68例人为因素故障数据，根据当年临床在用呼吸机数量统计计算每年的人为因素故障率，见表1。呼吸机人为因素故障主要包括操作原因故障和清洁维护原因故障，其中，操作原因故障主要有医护人员误操作，设置、安装及管路连接不当等造成呼吸机故障；清洁维护原因故障主要包括清洁消毒不到位和呼气盒等部件清洁后因未晾干而直接使用导致呼吸机故障等。1.2研究方法。陆军军医大学大坪医院自2005年之后的10年间，呼吸机新购数量与在用数量呈井喷式增长，致使呼吸机故障问题与使用问题也随之增多。2008年，医院开始对呼吸机等18项医疗设备进行质量控制检测，规范医疗设备使用管理和质量控制检测工作，尤其是呼吸机等高风险医疗设备。2009年引入国际联合委员会(JointCommissionInternational，JCI)医院评审标准，建立起医疗设备使用培训制度，到2012年逐渐完善为三级培训制度[7-9]。三级培训制度主要内容：①厂商工程师对全院医护人员进行的院级培训；②资深工程师对科室进行呼吸机原理、使用操作、日常保养及医疗设备管理制度的科室级培训；③针对新入职医护人员、具体问题等一对一的个别培训。通过呼吸机使用管理制度的规范与三级培训制度的完善与实施，按年度统计呼吸机年度故障数量、人为因素故障数量，计算呼吸机总故障率以及呼吸机人为因素故障率，分析其变化，研究呼吸机人为故障发生的主要原因与变化因素。1.3统计方法。呼吸机人为因素故障率=当年呼吸机人为因素故障数量÷当年临床在用呼吸机设备数量×100%，其中，当年临床在用呼吸机设备数量统计以购置时间截止到前1年的12月31日为止，临床在用的呼吸机总数量减掉当年6月30日之前报废的呼吸机数量和其中的教学科研类呼吸机数量，当年新购置呼吸机不统计在内。

2呼吸机人为因素故障研究结果

2.1总故障率与人为因素故障率。(1)呼吸机总故障率与人为因素故障率从2012年开始整体均呈下降趋势。呼吸机总故障率平均为30.1%，2012年最高为56.3%，2013-2016年每年的故障率均在20%～25%之间。相较前1年的故障率，2013年降幅最大，下降31.9%，其次是2016年，下降3.7%，2014年与2015年的呼吸机总故障率相较前1年变化幅度相对较小。(2)呼吸机人为因素故障率平均为9.8%，2012年最高为21.0%，2013年降幅最大为14.2%，2014年变化较小，基本持平，2015年较2014年增长明显，增幅为3.7%，2016年呼吸机人为因素发生率较前一年又有较大下降，降幅约为6.8%，见图1。2.2人为因素故障发生数量占比。人为因素故障发生数量在呼吸机总故障数量中占比平均为30.9%，各年份占比情况中2012年与2015年占比均高于平均值，2013年、2014年和2016年低于平均值。呼吸机人为因素故障在总故障中占比情况从2012年开始下降，2013年降幅为9.5%，之后基本保持平衡，2015年占比较前1年大幅上升，增幅为15.0%，2016年占比又大幅下降，降幅为25.0%，整体变化趋势与呼吸机人为因素原因故障率变化趋势一致，见图2。2.3人为因素故障中操作故障与清洁维护故障占比呼吸机人为因素故障主要为操作原因故障和清洁维护原因故障。数据显示，呼吸机操作原因故障占比从2012年到2015年呈逐年降低趋势，2015年最低为6.3%；而2016年较前1年增加60.4%。呼吸机清洁维护原因故障在人为因素故障的占比情况是先降后升再降的趋势，2013年呼吸机清洁维护原因故障在人为因素故障中占比较前1年减少8%，2014年和2015年占比均超过50%，分别为54.5%和81.3%，2016年占比又下降到33.3%，见图3。其中2013年和2015年的人为因素故障数量中均包含1例患者因素所致的人机对抗故障未统计在操作原因故障和清洁维护原因故障中。

3呼吸机人为因素故障分析

加息、限购、信贷紧缩都触动着开发商最紧张的神经，随之而来的是个人住房信贷业务中“假个贷”风险隐患日益加大。对假个贷泛滥，要分析背景，剖析成因，有的放矢，综合治理。

一、假个贷的分类与表现形式

目前个人住房信贷的“假个贷”，无论在理论界还是实务界都没有统一的定义。为引起有关方面重视，笔者根据自己的感受将假个贷分为狭义和广义两种。狭义假个贷一般仅指一手房按揭过程中不以真实购买住房为目的，通过虚构住房买卖交易或以虚假的借款主体或违背借款人的真实意识表示向银行提出住房板揭中请，骗取银行信贷资金的行为。其表现形式包括：

1)从借款(购房)人看，一般为开发商的关联人、关系人，如股东、亲属、雇员及其与之关联的建筑商、材料供应商、老乡、朋友等，一般无借款记录或资信状况良好。借款人可能知晓，也可能根本不知晓，或被开发商诱惑，或被开发商胁迫，或与开发商串通，或是开发商杜撰。电话核实往往对所购房产的价格、结构、户型、房屋质量、交房日期、物业管理、配套设施、周边环境、交通、房价之外的费用等情况了解不清，不同客户有的电话竟然相同，实为开发商预留的电话。

2)从购房合同看，标的房屋有的是没有卖出的，有的是已卖出的重复按揭，合同内容可能填写不全，缺乏要素，交易价格大多高于市场价格，有的购房合同因为不能备案而直接将已备案的合同进行涂改。

3)从首付款情况看，与个人用现金或POS划款不同，一般采取从公司账户转账，不同借款人付款公司账户可能相同。

失眠通常指入睡或维持睡眠突发障碍(易醒、早醒和再入睡困难)，导致睡眠时间减少或质量下降不能满足人体生理需要，明显影响白天社会功能或生活质量。失眠是临床上最常见的症状，发病率高，在各种睡眠障碍中，以失眠最为常见，全球约30％的人群有睡眠困难，约10％以上存在慢性失眠，我国失眠发病率高达40％以上。

1临床资料

一般资料选择2006年6月—2009年12月在我院门诊就诊的失眠患者84例，男35例，女49例，年龄在26～68岁之间(44.4±5.8岁)，病程2～72个月(49.3±7.8个月)。诊断标准参考美国精神障碍诊断和统计手册。现分析如下。

2治疗

失眠的基本治疗是消除各种可能的外因。

2.1非药物治疗治疗失眠非药物治疗方法有心理治疗，自我调节治疗等。

一、问题的提出。

2010年继大蒜、绿豆等出现价格疯涨之后，小麦、玉米、水稻这三大主粮价格也轮番上涨，2010年新粮开秤后，小麦收购价一举突破两元，随后的早稻开秤价超过1.9元，而处于青黄不接的玉米收购价已升至2.01元。几年来，我国主要粮食收购价一直稳定在每公斤1.4~1.7元之间。如果说“蒜你狠”、“豆你玩”等人造热词的流行表明人们对一定范围内的农副产品的价格波动尚可容忍的话，那么关系国计民生的粮食价格的波动则加剧了国人通货膨胀的担心。那么，如何看待最近粮价上涨呢？本文就粮价的上涨原因进行简要的分析。

二、粮价上涨原因。

1.粮食减产导致供给减少，供需不平衡。

一方面，我国农业生产靠天吃饭的状况未根本改变，频繁的自然灾害对我国农业生产的不利影响正在不断加深。由于去冬今春以来部分地区先后遭受严重干旱、大范围洪涝灾害的影响，导致我国夏粮6年来首次减产。国家统计局公告显示，2010年全国夏粮总产量2462亿斤，比去年减少8亿斤，减少0.3%，虽然夏粮产量占我国全年粮食总产量的比重只有20%~25%，但减产信号对人们心里层面的影响却不小。另一方面，长期以来，农产品的价值与价格长期背离，农产品生产过程中使用的土地、水、能源等大量的非可再生资源在价格上根本得不到体现，使得农民的收益极低，降低了农民的生产积极性，经常出现摞荒现象，甚至部分地区集体摞荒，摞荒现象导致的粮食减产也是相当惊人的。

2.生产成本的刚性增长，导致价格上升。

摘要：对企业财务进行分析与评价有两大指标体系——财务因素指标体系和非财务因素指标体系。实际工作中，人们往往对利用财务指标体系对企业财务状况进行分析相当重视，而对非财务指标的运用方面，则重视不够。作者力图通过自己的心得，引起理论界和实务工作者对此问题的重视和研究。

关键词：非财务因素；非财务因素判断；非财务因素选择与分析

财务分析与评价工作千头万绪，其中核心的工作内容是根据客观情况和实际需要筛选、设立财务分析与评价指标。财务分析与评价指标大体上可分为财务因素指标和非财务因素指标两大类。作为财务分析与评价两大指标体系之一的非财务因素指标，其明显的特征是，它对企业财务的影响，在指标体系中存在着与评价结果的因果关系不明显的问题。一般而言，非财务因素指标的影响结果都不能直接与企业正常生产经营情况进行比较，也就是说，该企业按选定的分析评价指标比较，只要企业其他财务因素评价指标处于正常的合理变动幅度内，非财务因素指标的影响就显得微乎其微；而当财务因素评价指标没处于正常合理的变动幅度内，往往又被认为是非财务因素的影响。非财务因素指标与财务因素指标是相辅相成相互影响的，人们往往只重视财务因素对企业财务的影响，而对非财务因素的影响则重视不够。因此，积极探讨非财务因素对企业财务的影响，对全面做好财务分析与评价工作具有非常重要的意义。

那么，如何全面、准确地对非财务因素进行分析呢？笔者认为应当从以下几个方面进行全方位的考虑。

一、正确认识非财务因素的主要载体，准确把握其获取途径

非财务因素的载体十分复杂且呈多样化，如调查报告、企业档案资料、财务会计报表、会计报表附注、企业财务情况说明书、企业经营管理的信息资料、报纸、政府公告、法律文件、上市公司的注册会计师审计报告及管理建议书等等，这些都可能是非财务因素的载体。它可以是成文信息，也可是不成文信息；有来自企业内部本身的信息，也有来自于企业外部的信息；等等。

摘要:病毒肺炎疫情正在全球蔓延，严重威胁着人类及动物的生命健康。目前还没有特效药物及商品化的疫苗，故加强对病毒的非生理性影响因素的研究具有重要意义。本文就国内外有关肺炎对气候因素响应研究中应用的模型作了比较，并对造成国内外相关研究差异性的原因进行分析，以期为未来进行更完善的研究提供参考。

关键词:肺炎;气象因素;模型

病毒肺炎(COVID－19)是由病毒(SARS－CoV－2)引起的一种新发人畜共患传染病，已在全球范围内引起了广泛的传播。该病不仅严重威胁人类的生命健康，也可感染多种动物(狗、猫、老虎、狮子、水貂)。根据世界卫生组织(WHO)7月22日公布的最新疫情报告显示，全球COVID－19确诊病例达14765256例，死亡病例达612054例［1］。目前，国内外专家、学者都在各自领域内积极探索控制疫情的措施、安全有效的救治方法。许多研究表明，气象因素与传染病的发生和传播密切相关［2－3］。例如，气温与严重急性呼吸综合征(SARS)的传播有关［4］;在寒冷、干燥的空气中，流感传播会增强［5］。因此，在没有特效药物和商品化疫苗［6］的情况下，加强对SARS－CoV－2生存、传播条件等非生理性影响因素的研究具有重要意义。

1肺炎对气候因素响应研究中的模型应用

1．1线性回归模型。线性回归模型(LinearRegres-sionModel，LRM)是统计学中最基础、应用最为广泛的数学模型［7］，按照研究变量的数量可分为一元线性回归(UnaryLinearRegressionModel)模型和多元线性回归模型(MultipleLinearRegressionModel)。多元线性回归模型一般用于研究多个自变量与因变量之间的线性关系，相较于只研究单一变量的一元线性回归模型而言，多元线性回归模型的优势是:适用范围更广泛和预测结果更可靠。但LRM也有一定的局限性:数据适用范围窄、不能有效描述非线性关系。Yao等［8］采用多元回归方法来探讨气温、相对湿度、紫外线辐射与COVID－19同期发病率和R0(在完全易感人群中由初始感染个体产生的继发病例的预期数量)的关系。Auler等［9］以巴西确诊病例最多的5个城市为研究对象，对每个城市的绝对湿度与传播率进行了线性回归分析，以确定每个城市气候条件的特殊性及该条件如何影响COVID－19的传播。1．2广义线性模型。广义线性模型(GeneralizedLinearModel，GLM)是线性模型的推广，引入连接函数，扩展了一般线性模型中因变量的适用范围，进一步克服了线性回归模型的缺点［10］。Liu等［11］在控制人口迁移的同时，利用GLM探讨了中国除武汉外另30个省会城市的气象因素与COVID－19累积病例数之间的关系。Ujiie等［12］采用基于Poisson分布的GLM，将中国入境的游客数量作为额外变量，来分析日本各地累积患病数与气温的关系。其优势体现在扩大了线性模型在实际问题中的应用范围，但也有一定的局限性:模型中只包括固定效应。1．3混合模型。近年来，计算机技术快速发展，混合模型(MixedModel)在数据分析领域逐渐得到了更为广泛的应用。当模型中的固定效应不能完全解释区域差异时，需引入随机效应，以增加建模的准确性［13］。即混合模型的优势为:既包括固定效应又包括随机效应，可以灵活有效地将不同来源的信息进行组合、分析。按照模型中响应变量的类型，混合模型可分为线性混合模型和广义线性混合模型。(1)线性混合模型:线性混合模型(LinearMixedModel，LMM)是在一般线性模型中加入了随机效应，其优势为同时包含固定效应和随机效应，且固定效应及随机效应均与响应变量呈线性关系。许多相关研究使用LMM将气象因素与可能影响COVID－19传播的其他因素，如人口密度、政府卫生支出、医院床位数量等一同纳入研究，并加入随机效应项，如国家/地区层面影响等［14－15］。相较而言，LMM的拟合程度要优于线性回归模型，在处理带有随机效应问题时具有优势。(2)广义线性混合模型:广义线性混合模型(GeneralizedLinearMixedModel，GLMM)是GLM和LMM的扩展［16－17］，其优势体现在既使因变量不再要求满足正态分布，也可同时包含固定效应和随机效应。Mao等人［18］分别计算月平均气温、最低气温和最高气温的日平均值与累积病例数之间的关系，建立GLMM，该研究首次发现温度对COVID－19传播有显著影响，二者之间可能存在非线性的关系。1．4广义加性。模型广义加性模型(GeneralizedAdditiveModel，GAM)是对GLM的拓展，可拟合因变量与自变量间的非线性关系［19－20］。其优势在于降低了线性设定带来的模型风险，可以灵活研究变量间的复杂关系［21］。近期，GAM被广泛用于相关研究中，使用GAM对COVID－19感染病例数、死亡病例数与地理变量(气候因子、地形、人口密度等)进行研究，在分析气象因素的同时还可考虑与非气象因素间的关系，增加了研究结果的可靠性［22－25］。相对于简单线性GAM而言，对数线性GAM将参数进行对数转换，可显著提高了模型的性能，使预测精度显著提高［26］。1．5分布滞后非线性模型。分布滞后非线性模型(DistributedLagNon－linearModel，DLNM)是以GLM和GAM为基础，利用交叉基函数给暴露－效应关系增加滞后效应后建立的暴露－滞后－效应关系函数［27］。其优势在于可以同时评估暴露因素的非线性效应和滞后效应。Shi等人［28］使用DLNM来探究每日平均温度与COVID－19每日确诊病例之间的暴露－滞后－效应关系，将交叉基函数用于温度，结果表明温度与COVID－19日发病率之间存在明显的时滞关系。

2国内外相关研究差异性分析

一影响护理安全的原因分析

1管理层的因素

1.1管理制度不完善制度不健全，执行力度不够，管理措施不到位是医院目前普遍存在的问题。有的医院没有编制护理安全质量管理文件，没有建立规范化安全管理平台；有的虽然建立了一系列的规章制度，但没有健全的管理组织进行监督，导致规章制度形同虚设。

1.2上级对下级的监控缺乏力度对潜在的不安全因素缺乏预见性，没有定期召开全体护士会，对护理过程进行分析，总结，识别安全管理的重要环节。没有制定常见急症抢救流程，工作环节流程，应急预案流程，服务规范用语以及科室护理质量控制标准等，使护士在日常护理工作中缺乏有章可循，随意性较大，存在安全隐患。

1.3对护士教育培训不重视主要表现在仅注重护士的工作完成而忽视护士的在职培训提高，对护士的业务培训不到位，职业道德教育薄弱，管理监督不得力等。当前护理专业的发展对护理人员的素质和数量的要求较高,如果不能及时根据专业技术发展的情况进行调整,找不到有效的途径提高人员素质,这些方面因素对护理安全的影响将越来越显著。

1.4护理人力资源的配置不合理护理人员的配置1978年卫生部的要求是病床与护士比为1.0:0.4,目前抽查的医院均未达到,与患者的医疗护理需求不成正比,护理工作平凡琐碎,护理人力资源缺乏,加上工作负荷增大,工作任务繁重,无法顾及患者情绪和心理反应,服务不到位,病人不满意。护士容易产生身心疲劳综合征,表现为注意力不集中,认知行为变慢,工作质量下降,最终导致产生差错的概率增加,导致护理纠纷增加。