前言
在 24 小時連續運作的住院病房中，「交接班（Shift Handover）」是資訊斷層的高發時段。

白班護理師（08:00–16:00）、小夜班護理師（16:00–24:00）與大夜班護理師（00:00–08:00）在接班當下，通常要在不到 30 分鐘內掌握病房內多位病患的整體狀況：過去 8 小時體徵是否有異常波動？哪些醫囑已執行、哪些未完成？是否有管路拔除或突發檢查排程？

傳統口頭交班或純文字手寫紙條往往充滿主觀篩選，極易遺漏重要細節。為提升病人安全，全球醫療品質組織推行 SBAR 溝通模式（Situation、Background、Assessment、Recommendation）。

今天我們將設計護理交班模組，利用 Node.js + PostgreSQL 聚合過去一個班別（8 小時）內的臨床時序數據，並自動結構化生成符合 SBAR 規格的交班摘要資料。

一、SBAR 結構化臨床溝通架構
SBAR 將零散的臨床資訊收斂為四個層次：
二、時序資料聚合 SQL 規劃
自動產生交班摘要的核心，在於從資料庫精準撈取指定時間窗口（例如過去 8 小時）的體徵與處方執行狀態。

我們針對 PostgreSQL 撰寫聚合查詢，取得單一就醫歷程在特定時間區間內的：
1.體徵統計： 最高溫、最低血氧、平均脈搏與最近一次量測紀錄。
2.用藥狀態： 當班應發次數、已執行次數與未給藥次數。

三、交班資料結構與介面定義
建立 src/types/handover.types.ts：
四、實作交班摘要聚合服務
建立 src/services/handover.service.ts，由後端服務直接串聯多表資料，將原始數據整合成可直接供前端呈現與列印的 SBAR 物件：

五、Express API 路由與 Controller 實作
提供一組端點，讓護理師在點選「產生交接班摘要」時，能直接帶入班別與補充附註：

六、實機驗證（cURL 呼叫結果展示）
伺服器回應（200 OK）：

小結
今天我們完成了臨床照護安全的重要屏障：
1.將醫護界標準的 SBAR 溝通架構 實體化為結構化的 JSON 介面規格。
2.透過 PostgreSQL 區間聚合查詢，自動萃取過去一個班別內的體徵極端值（最高溫、最低血氧、平均心率）。
3.實作了 RESTful API 端點，使交班人員在數秒內即可獲取客觀、量化的接班背景與關鍵追蹤建議。

明天的文章將聚焦在臨床執行的閉環驗證：Day 19 醫囑核對 API 實作——給藥記錄（MedicationAdministration）狀態更新與三讀五對執行寫入！