1.研究目的探討改良智能化急診分診系統(tǒng)臨床應(yīng)用及效果,并對(duì)分診系統(tǒng)的評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證研究,旨在進(jìn)一步完善急診分級(jí)分診量化評(píng)估指標(biāo)體系。2.研究方法本研究采用實(shí)證研究法,分兩個(gè)部分共三個(gè)階段進(jìn)行:第一部分(第一個(gè)階段),改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)臨床應(yīng)用現(xiàn)狀;第二部分(第二、三階段),改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)的效果評(píng)價(jià)。第一階段,了解改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)臨床應(yīng)用現(xiàn)狀,采取描述性研究,應(yīng)用改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng),整群抽取2016年9月1日至9月30日我院急診科就診應(yīng)用改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)進(jìn)行分診的4401名就診病人為研究對(duì)象,觀察并分析其急診分診級(jí)別分布、就診時(shí)間分布、時(shí)間點(diǎn)就診量變化幅度分布、單人分診次數(shù)分布的急診現(xiàn)狀。第二階段,采用便利采樣法,對(duì)2017年1月至3月100例應(yīng)用改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)進(jìn)行分診的急診就診病人,評(píng)估改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)對(duì)急診就診病人病情判別的信效度、靈敏度及特異度。第三階段,采用便利采樣法,對(duì)2016年12月至7月我院475例應(yīng)用改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)進(jìn)行分診的急診就診病人,記錄病例主訴、各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)及經(jīng)校準(zhǔn)的分診級(jí)別,將病例采用三種不同截取法即僅含常規(guī)指標(biāo)(即常規(guī)法)A組、含“常規(guī)指標(biāo)+改良早期預(yù)警評(píng)估系統(tǒng)(Modified early warning score,MEWS)”(即常規(guī)法+MEWS法)B組、含“常規(guī)指標(biāo)+MEWS+數(shù)字疼痛評(píng)估法(Numerical rating scale,NRS)”(即常規(guī)法+MEWS+NRS法)C組,由兩名護(hù)士分別進(jìn)行再次病情分級(jí),將再次分級(jí)結(jié)果與校準(zhǔn)分級(jí)進(jìn)行比較,檢驗(yàn)其判別病情的差異性,同時(shí)比較三種評(píng)估方法判別分級(jí)的準(zhǔn)確率與漏檢率。將病例繼續(xù)擴(kuò)大到500例,按上述三種截取指標(biāo)的順序,依次將指標(biāo)組納入Logistic回歸方程中,通過Logistic回歸方程建立模型,分別為模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ,分析各指標(biāo)與校準(zhǔn)級(jí)別的相關(guān)程度,比較各模型的擬合優(yōu)度,并探討各評(píng)估指標(biāo)對(duì)早期病情識(shí)別的臨床意義。3.研究結(jié)果3.1改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)就診級(jí)別、時(shí)間分布納入研究對(duì)象4401例,分診4728次;就診分級(jí)分布:Ⅰ級(jí)31人次(0.66%),Ⅱ級(jí)319人次(6.75%),Ⅲ級(jí)239人次(5.05%),Ⅳ級(jí)4139人次(87.54%)。就診時(shí)間分布:第一次就診時(shí)間高峰,四個(gè)級(jí)別病人均出現(xiàn)在上午8:00~12:00;第二次高峰出現(xiàn)于晚間,但各級(jí)時(shí)段略有不同:Ⅰ、Ⅱ級(jí)均在18:00~20:00,Ⅲ級(jí)18:00~0:00,IV級(jí)主要集中19:00-21:00;269名病人經(jīng)2次及以上再次分診,占就診總?cè)藬?shù)6.11%。3.2改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)信效度、靈敏度與特異度該分診系統(tǒng)的分級(jí)一致性研究結(jié)果顯示,分級(jí)的一致性檢驗(yàn)示kappa=0.972,具有高度一致性;分診系統(tǒng)的分級(jí)與標(biāo)準(zhǔn)分級(jí)信度測試Cronbach’α=0.82,具有較好信效度;應(yīng)用系統(tǒng)分診準(zhǔn)確率85%,其中7%病人分級(jí)過度,8%病人分級(jí)不足,其中劇烈腹痛、胸悶心慌以及發(fā)熱等3個(gè)主訴癥狀存在分級(jí)過度或分級(jí)不足現(xiàn)象;該系統(tǒng)對(duì)急癥病人分級(jí)的靈敏度72%,特異度94.67%,預(yù)測指標(biāo)為81.82%;對(duì)非急癥病人預(yù)測指標(biāo)為91.03%。3.3改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)評(píng)估模式比較:3.3.1分診準(zhǔn)確率:A組(常規(guī)指標(biāo))(82.11%,80.21%)、B組(“常規(guī)指標(biāo)+MEWS”)(70.95%,77.05%)、C組(“常規(guī)評(píng)估+MEWS+NRS”)(85.47%,82.53%),結(jié)果C組高于A、B組(P0.05)。3.3.2分診漏檢率:C組對(duì)危重、潛在危重及非急癥病人的漏檢率分別為34.78%、31.61%、31.61%,其均值低于A、B組;三種評(píng)估分級(jí)法結(jié)果兩兩比較均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P0.05)。3.3.3擬合優(yōu)度比較:根據(jù)Logistic回歸模型分析顯示:模型擬合優(yōu)度比較顯示:模型Ⅲ擬合優(yōu)度(OR=0.465)高于模型Ⅰ(OR=0.387)和模型Ⅱ(OR=0.405);對(duì)Ⅰ~Ⅳ均有顯著相關(guān)的監(jiān)測指標(biāo)有年齡、呼吸、NRS,其中對(duì)Ⅱ級(jí)病人:年齡(OR=1.053,95%CI 1.026~1.082)、呼吸(OR=1.504,95%CI 1.211~1.868)、NRS(OR=1.372,95%CI 1.156~1.628),對(duì)Ⅲ級(jí)病人:年齡(OR=1.037,95%CI1.021~1.053)、呼吸(OR=1.373,95%CI 1.142~1.651)、NRS(OR=1.395,95%CI1.266~1.538).4.研究結(jié)論4.1改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)快捷數(shù)據(jù)信息錄入、自動(dòng)統(tǒng)計(jì)、智能分析,急診首診信息數(shù)據(jù)的醫(yī)護(hù)共享、動(dòng)態(tài)監(jiān)測病情變化,就診治療過程動(dòng)態(tài)可追溯,為合理優(yōu)化急診資源分配及落實(shí)彈性排班提供客觀依據(jù),實(shí)現(xiàn)其輔助決策分診的重要意義。4.2改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)在提高分診工作效率的同時(shí),更客觀、快捷、準(zhǔn)確的輔助識(shí)別病情,在有限的時(shí)間與急診資源情況下,能輔助分診護(hù)士進(jìn)行更加快速且科學(xué)的決策。4.3聯(lián)合評(píng)估模式,在常規(guī)分診評(píng)估具有簡單快速的基礎(chǔ)上,將MEWS評(píng)分法的較強(qiáng)警示、良好預(yù)測、及疼痛評(píng)估等優(yōu)勢有機(jī)結(jié)合,更好判斷病情嚴(yán)重程度,降低潛在漏檢率;該改良智能化分級(jí)分診評(píng)估指標(biāo)模型,具有良好擬合優(yōu)度,為分診評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的進(jìn)一步完善和優(yōu)化提供科學(xué)參考依據(jù)。4.4展望:通過本研究將智能化急診分級(jí)分診概念引入到急診分診管理中,為急診分診的護(hù)理管理提供了極具潛力的分診工具,為輔助決策工具的進(jìn)一步發(fā)展奠定了基礎(chǔ),希望為后續(xù)關(guān)于分診信息系統(tǒng)開發(fā)提供臨床研究參考與數(shù)據(jù)支持,用以開發(fā)評(píng)分算法、診斷分類正確率、數(shù)據(jù)錄入程序更精準(zhǔn)的分診工具,并在其性能、可用性及適應(yīng)性上升級(jí),更好的服務(wù)于護(hù)理工作者,保證病人就診安全。
【學(xué)位單位】：廣州醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R47
【部分圖文】：

前 言研究智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)分診系統(tǒng)在醫(yī)院內(nèi)部的局域網(wǎng)下運(yùn)行，通過網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)連接服據(jù)持久使用 oracle 或 sqlserver，用于存儲(chǔ)病人分診過程中產(chǎn)生端通過應(yīng)用服務(wù)器來訪問數(shù)據(jù)庫。分診護(hù)士通過客戶端完成病通過醫(yī)院的無線app，使用裝有windows系統(tǒng)的平板電腦完成分 1-2 所示：

智能分診系統(tǒng)在醫(yī)院內(nèi)部的局域網(wǎng)下運(yùn)行，通過網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)連接服務(wù)器，數(shù)據(jù)持久使用 oracle 或 sqlserver，用于存儲(chǔ)病人分診過程中產(chǎn)生的業(yè)客戶端通過應(yīng)用服務(wù)器來訪問數(shù)據(jù)庫。分診護(hù)士通過客戶端完成病人分也可通過醫(yī)院的無線app，使用裝有windows系統(tǒng)的平板電腦完成分診操如圖 1-2 所示：圖 1 改良智能化急診分級(jí)分診系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

前 言統(tǒng)提供對(duì)號(hào)勾選，自動(dòng)記錄，通過采集體溫、脈搏、呼吸、血壓、疼痛評(píng)分、昏迷評(píng)分、創(chuàng)傷評(píng)分、以及癥狀等數(shù)據(jù)，進(jìn)行智能病情分級(jí)，分級(jí)設(shè)置顏色標(biāo)識(shí)，直觀明顯，根據(jù)系統(tǒng)提示分級(jí)結(jié)果，分配病人就診流向。分診系統(tǒng)主要頁面具體如圖 5-7 所示。
【參考文獻(xiàn)】

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2 魏嵐;劉堯;費(fèi)曉璐;;急診預(yù)檢系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];中國數(shù)字醫(yī)學(xué);2015年12期

3 陳秋菊;方方;黃萍;陳雁;;基于TTAS標(biāo)準(zhǔn)的急診分診管理系統(tǒng)的構(gòu)建及應(yīng)用[J];護(hù)理研究;2015年32期

4 陸麗芬;潘向?yàn)];柏云娟;趙雪紅;;智能化急診分診標(biāo)準(zhǔn)信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用[J];中華護(hù)理雜志;2015年11期

5 楊玲;王春華;;CRAMS評(píng)分法在急診創(chuàng)傷患者搶救中的效果分析[J];黑龍江醫(yī)學(xué);2015年10期

6 張小紅;程寶珍;林文風(fēng);孫立琴;圣文娟;宋瑰琦;;急診分診管理軟件的設(shè)計(jì)及應(yīng)用效果[J];中華護(hù)理雜志;2015年03期

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9 劉春;王霆;蔡丹磊;沈雁波;丁俊華;;改良早期預(yù)警評(píng)分系統(tǒng)在急診內(nèi)科搶救室的臨床應(yīng)用[J];中國全科醫(yī)學(xué);2013年41期

10 陳屹一;裘云慶;周敏;殷舟;謝瓊;徐敏;駱犖;陳燦達(dá);;基于體域網(wǎng)的家庭健康監(jiān)護(hù)及遠(yuǎn)程急診分診模式[J];中國醫(yī)院管理;2013年09期

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2 蔣蕾;急診預(yù)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2011年

本文編號(hào)：2863063