【摘 要】
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目的对本医院初步形成的急诊电子分诊系统（后简称"已有电子分诊系统"）进行优化,达到进一步提高已有电子分诊系统敏感性、特异性的目的。方法结合2016加拿大分诊标尺和2018中国预检分诊专家共识,对已有分诊标准进行增补修订（主诉依据+客观指标）。以10978例急诊患者作为研究对象,以修订后急诊分诊标准中所列主、客观指标作为研究变量,采用Logistic回归分析分三步构建预测分诊分级的模型:（1）应用二
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目的对本医院初步形成的急诊电子分诊系统（后简称"已有电子分诊系统"）进行优化,达到进一步提高已有电子分诊系统敏感性、特异性的目的。方法结合2016加拿大分诊标尺和2018中国预检分诊专家共识,对已有分诊标准进行增补修订（主诉依据+客观指标）。以10978例急诊患者作为研究对象,以修订后急诊分诊标准中所列主、客观指标作为研究变量,采用Logistic回归分析分三步构建预测分诊分级的模型:（1）应用二分类Logistic回归模型将患者分为轻症（Ⅲ级/Ⅳ级）、重症（Ⅰ级/Ⅱ级）两类;（2）轻症患者应用二分类Logistic模型区分Ⅲ、Ⅳ级。（3）重症患者应用二分类Logistic模型区分Ⅰ、Ⅱ级。采用ROC曲线评价不同变量组合下模型的预测效能,确定最优模型。以10978例急诊患者的分诊数据作为数据库,采用十折交叉验证法检验模型的效能;采用Kendall W系数比较医护人员使用优化后电子分诊系统实施分诊的一致性,检验分诊系统的信度;比较各预测级别与住院率、收治ICU率、死亡率的相关性,查看模型预测级别与标准分级的一致程度,检验优化后急诊电子分诊系统的效度。结果轻（Ⅲ级/Ⅳ级）-重（Ⅰ级/Ⅱ级）分级预测模型,约登指数0.8375,敏感性84.26%,特异性99.49%,ROC曲线下工作面积0.9693;Ⅰ-Ⅱ分级模型,约登指数0.9643,敏感性95.18%,特异性98.03%,AUC为0.9643;Ⅲ-Ⅳ分级模型,敏感性94.44%,特异性92.63%,AUC为0.9331。不同年龄、急诊工龄、学历、职称10名医护人员使用优化后电子分诊系统对30例标准案例实施分诊,分级结果与标准分级间的加权Kappa系数为0.79（P＜0.001）,医护人员间一致性KendallW系数为0.88（P＜0.001）。轻症（Ⅲ级/Ⅳ级）与重症（Ⅰ级/Ⅱ级）在死亡率、住院率、收治ICU率的比较中差异有统计学意义（P＜0.001）,重症患者显著高于轻症患者。Ⅰ级与Ⅱ级患者在死亡率上差异有统计学意义（P＜0.001）,Ⅰ级高于Ⅱ级。Ⅲ级与Ⅳ级患者相比三者差异均无统计学意义。结论优化后的电子分诊系统能够准确预测急诊患者分诊级别,与初始急诊电子分诊系统相比,预测级别的效能、特异度等有大幅提高;优化后模型对使用者更为"友好",对使用者的年龄、学历、职称等依赖较小。
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