论文部分内容阅读
目的
城市急诊科拥挤现象日益加剧，但相关研究受到方法学的制约，本研究旨在探寻新的拥挤度评价系统或方法，并进行有效性验证。
方法通过建立导致急诊科拥挤的入口、过程、出口3个环节的相关变量库，筛选其中有效变量，编制多维急诊科拥挤评分量表(MEDOS)，再进一步与视觉模拟评分法(VAS)和改良国家急诊科拥挤度评分(NEDOCSBJ)进行一致性检验。
结果为期6个月研究，共552个拥挤度测量点。以医生和护士VAS均值(VAS－m)作为结局变量，急诊在床治疗患者数/急诊额定床位数(Pbed/Bt)、生命支持设备数(Xn)、最近一个看医师患者候诊时间(Wtime)和流出道梗阻率(ABI)作为自变量，进行多元线性回归分析，得到改良NEDOCS模型(NEDOCSBJ)：NEDOCSBJ＝83.563×(Pbed/Bt)＋7.201×(Xn)＋0.116×Wtime＋0.302×ABI＋2.835。MEDOS均值(n＝552)为25.4±5.8；MEDOS与VAS－m、NEDOCSBJ显著性相关，r分别为0.664和0.939，P均<0.00 1。NEDOCSBJ与MEDOS间，组内相关分析(ICC)和Bland－Altman图显示两者有较好的一致性，两者差值均值为11.96分，可能存在系统性误差，从临床专业角度来看其95%一致性界限(－6.74～30.66，<40分)和差值均值(11.96分)尚可接受。
结论NEDOCSBJ模型对急诊科拥挤度评估和研究具有重要潜在价值，但因其受到自变量易获得性等诸多因素制约，不利于在国内广泛应用；而MEDOS因其直观量化、可即时评估、采集信息点多(均衡性好)等优点，且NEDOCSBJ与具有较好的一致性，在急诊临床管理学研究中具有良好的应用前景。