论文部分内容阅读
目的
探讨智能化辅助决策在儿科急诊五级分诊中的应用效果。
方法将使用智能化辅助决策系统前后1个月于我院儿科急诊就诊的患儿分为两组。传统组17 900例，按五级预检分诊标准，由护士人工进行分诊；智能组18 590例，借助智能化辅助决策系统进行分诊。智能化辅助决策包括对生命体征数据是否异常的自动识别和对分诊级别自动提供依据帮助护士确认两大功能。按照既定的内容收集患儿信息，系统根据相应的分诊依据，可自动识别与呈现，确定分诊级别。对两组患儿在疾病分布情况、分诊级别情况、分诊结果一致性等方面进行对比分析，评价智能化辅助决策系统在急诊儿科分诊的临床应用效果。
结果两组患儿的一般情况、疾病分布差异无统计学意义，排在前3位的疾病均为呼吸系统疾病、传染性疾病、消化系统疾病。智能组Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级患儿分诊至就诊时间比传统组短，差异有统计学意义(P<0.05)。护士分诊与医生评估患儿病情严重程度的一致性，智能组(Kappa＝0.968，P<0.001)与传统组(Kappa＝0.883，P<0.05)均较好，但智能组一致性系数更高。智能组Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级患儿家属满意度高于传统组(t＝5.523，P<0.05)。
结论应用智能化辅助决策系统，提高了预检分诊的效率及准确率，确保分诊的有效性，保障患儿安全，提高家属的满意度。