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日本北海道轻症患者救护车转运

分类:客户案例 发布时间:2021-09-22 1069次浏览

一、简介日本紧急救护的救护车调度主要是由隶属于总务省的消防和灾害管理局(FDMA...


一、简介

日本紧急救护的救护车调度主要是由隶属于总务省的消防和灾害管理局(FDMA)组织的一项公共服务。该服务遵守《消防服务法》,并且 90% 以上的救护车呼叫是由患者或包括家人在内的亲眼目睹需要紧急护理的患者拨打的。不到 10% 的救护车呼叫是由医生触发在医院之间运送患者的,但这种运送仅限于需要更别紧急护理的患者,私人运送服务将是非紧急患者的常见选择。在 2015 年的 1800 万急诊患者中,530 万(28.9%)使用了救护车 [ 1]]。为了提高急诊患者的生存率,救护车作为社会基础设施中最重要的组成部分之一,保障了个人和社区的健康安全。在北海道这个面积更大、最北端的县,占日本国土面积的 22% 更是如此。2017年日本全国实际出动救护车630万辆[ 1 ],其中急症占全部运输量的64.3%,其次是伤害(15.4%)、交通事故(8.1%)等(9.4%) )。一辆救护车平均可在 8.6 分钟内到达患者所在位置,比十年前长了 1.6 分钟。同样,救护车到达医院的平均时间延迟为 39.3 分钟,比十年前长了 5.9 分钟 [ 1 ]。

与救护车呼叫增加相关的最广为人知的因素之一是老龄化 [ 1 , 2 , 3 ]。老年人容易感染严重疾病,包括脑部和神经系统疾病以及心脏病 [ 4 ]。然而,有人指出,该年龄组也可能出现大量病情较轻的患者 [ 5 ]。大约一半的救护车在抵达时就被确定用于处理这种轻症 [ 6 ],而在过去的 20 年里,这一比例在日本并没有很大的变化(或改善)[ 1]。]。病人在温和条件不必要的救护车使用可视为医疗资源的浪费,并且有可能导致紧急门诊服务的拥挤和临床服务的质量,甚至丧失[ 5,7,8,9,10 ]。

在日本,治疗急诊患者的医生必须在次体检时报告疾病的分类及其临床严重程度。报告的数据由每个地方的消防部门维护,然后由 FDMA 收集,后者准备一份关于紧急服务现状的年度官方报告 [ 1]]。虽然使用这样的报告系统可以掌握全日本的流行病情况,但关于各县紧急服务特征的更详细信息,尤其是年龄、疾病和严重程度方面的信息尚待阐明。此类信息对于改善地方一级的紧急服务至关重要。由于使用紧急服务的个人在地理和空间上存在差异,由于疾病的不同特征和不同的人口结构,了解上述轻症患者的年龄、疾病和严重程度的流行病学分布有助于实现更佳使用紧急服务。未来的救护车服务 [ 5 ]。

本研究的目的是 (i) 根据年龄、地理区域、疾病和严重程度,特别关注轻症病例,阐明北海道救护车运输的描述性流行病学特征;(ii) 确定轻症患者救护车运输中的人口统计学、社会经济和医疗保健相关因素。

2。材料和方法

2.1. 研究人群

在日本的 47 个县中,本研究的重点是北海道,它是第二大主岛和最北端的县 [ 11 ]。北海道的人口规模为 530 万人,首都札幌人口为 190 万人 [ 11 ]。据了解,偏远地区老龄化有所推进,2015年劳动年龄(18-64岁)和老年人(65岁及以上)比例分别为59.6%和29.1%[ 12]。],抚养比率估计为 67.9。2018 年的总失业率为 2.9%。 除了老龄化和相关的人口减少之外,北海道的两个重要特征是 (i) 救护车运输系统必须覆盖距离最近的医疗机构很远的距离和 (ii)大多数先进的医疗机构都集中在首都札幌。

2.2. 救护车运输数据

在本研究中,在救护车运输总量中,我们调查了北海道县急性疾病的运输。急病救护车的呼叫都是由病人或目击者发出的。北海道有58个区域(即地理单位)设有消防站,对应区域内所有救护车呼叫[ 11]]。北海道县总务厅按地区收集整理救护车运输统计记录。我们分析了整个北海道 2016 年 1 月 1 日至 12 月 31 日期间救护车调度记录的辅助数据集。辅助数据集是按地区、年龄、疾病和严重程度划分的病例分布的年度快照。年龄根据三个独立的群体进行总结:未成年人(17 岁以下)、成年人(18-64 岁)和老年人(65 岁及以上)。疾病根据器官系统分为八组:(i) 脑和神经系统疾病,(ii) 心脏病,(iii) 胃肠道疾病,(iv) 呼吸系统疾病,(v) 精神疾病,(vi) 感觉器官疾病, (vii) 泌尿道疾病,以及 (viii) 肿瘤。1 ],严重程度由急诊医院的医生判断。A (i) 轻度病例定义为可以在家中治疗的患者,(ii) 中度病例定义为可能需要住院少于 3 周的患者,以及 (iii) 严重病例是指需要住院3周或更长时间的患者[ 1 ]。在本研究中,我们将严重程度分类简化为轻度病例、死亡病例和其余患者。

2.3. 附加统计变量

为了探索救护车运输的潜在机制,特别是在轻度病例中,我们收集了代表北海道人口动态、社会经济状况和医疗保健相关情况的额外数据集。至于人口动态,我们收集了 58 个救护车区域的三个变量:(i) 人口密度(从 2015 年的人口普查中检索 [ 11 ]),(ii) 工作年龄成年人的比例(从 2015 年的家庭调查中检索) 2016 [ 12 ]),以及 (iii) 一人住户的比例(基于住户调查 [ 11]); 所有这些因素都可能导致轻度病例的传输增加。在社会经济状况方面,(iv) 公共援助率(取自 2016 年公共援助统计数据 [ 13 ])和 (v) 总失业率(取自社会和人口统计数据 [ 14 ])是从 58 年的人口普查数据中获得的。地区。此外,我们调查了 (vi) 到最近的三级保健医院的估计距离,(vii) 每位医生的人数,以及 (viii) 每张病床的人数。使用谷歌地图(谷歌,2005 年),作者测量了每个城市、城镇和村庄从消防部门到最近的三级医院的距离 [ 15]]; 我们随后根据每个救护车区域内每个城市、城镇和村庄的人口规模进行加权平均[ 12 ]。医生人数来自对医生、牙医和药剂师的调查 [ 16 ]。每个救护车区域的人口规模 [ 12 ] 除以医生总数。病床数量是在二级医疗医院 [ 17 ] 中计算的,病床数量是从北海道县政府的病床报告中检索出来的 [ 18 ]。

2.4. 结果测量和描述性分析

要比较58个地区的救护车运输率,必须根据人口的人口年龄分布进行调整[ 12 , 19 ]。由于年龄分布和人口规模因地区而异,我们对年龄采用间接标准化方法,计算标准化运输比(STR);我们使用 STR 作为本研究的主要结果。在我们的STR中,我们将北海道首府札幌市作为标准人口。STR 大于 1 表示救护车运输数量多于札幌。

我们计算了所有运输的 STR,无论严重程度如何,我们还根据疾病估计了轻度病例的 STR。为了解区域特征,针对不同疾病按区域对 STR 进行地理映射。为了生成地理地图,我们使用了地理信息系统 MANDARA 版本 10.0.0.8(KTGIS.net,东京,2019)[ 20 ]。

除了映射,我们还绘制了病例数按年龄、疾病和严重程度的分布,以阐明它们的描述特征。为了了解救护车运输影响的数量,本分析中使用了运输的数量。

2.5. 统计分析

我们调查了 STR 与上述人口统计学、社会文化和医疗保健相关变量之间的相关性。我们进行了单变量线性回归分析。在分析之前,因变量(STR)和部分解释变量(人口密度、到三级医院的距离、每位医生的人数和每张床的人数)发生偏差,并取自然对数近似他们的分布为正态。为了解决潜在的混杂因素,我们还实施了多元线性回归分析。仅包括在单变量分析中似乎显着相关的变量。逐步回归采用变量递减法,采用最小贝叶斯信息准则选择更佳模型。

2.6. 道德考虑

我们分析了北海道县政府汇总的二手数据。由于数据不包含个体患者的任何可识别信息,因此分析不需要知情同意。北海道大学医学研究生院(日本)医学伦理委员会审查并批准了本研究(ID:Med19-052)。

3. 结果

2016 年,北海道共有 153,667 辆救护车运送,其中包括 3902 名(2.5%)运送者在抵达时死亡,75,280 名(49.0%)入院,74,485 名(48.5%)未入院运送患者(图1一种)。脑神经疾病、心脏病、胃肠道疾病和呼吸系统疾病是救护车运输的四大主要原因,占运输总量的44.0%。入院患者中最常见的三种疾病类别是脑和神经系统疾病(n = 11,995;15.9%)、呼吸系统疾病(n = 11,107;14.8%)和心脏病(n = 10,096;13.4%);未入院患者中最常见的三种疾病是胃肠道疾病(n = 7149;9.6%)、感觉器官疾病(n = 6537;8.8%)和精神疾病(n = 6481;8.7%)。

伊杰夫 17 00919 g001 550图 1. 2016 年由救护车运送的患者的严重程度分布。 2016 年北海道的所有救护车运送,按到达时的严重程度分层 (n=153,667)。疾病特异性分布按年龄组进一步分层。( A ) 所有按严重程度和疾病分类的运输。( B ) 按严重程度和年龄组划分的所有运输。(C)按严重程度和年龄组划分的脑和神经系统疾病。( D ) 按严重程度和年龄组划分的心脏病。(E)按严重程度和年龄组划分的精神障碍。

图 1 B-D 显示了按年龄和严重程度划分的分布比较。在救护车运输总量中,未成年人、成人和老年人分别占8744、46299和98624辆,其中老年人占总数的64.2%。在所有被接纳的运输者中,老年人占 57,517 人(76.4%)。以轻症和未入院病例(图1B)为重点,未成年人、成人和老年人分别占6315、30405和37765例,分别占总转运量的72.2%、65.7%和38.3%。同年龄组,分别。患有脑部和神经系统疾病的人很可能被录取(75.6%);其中,老年人占79.3%(图1C)。11.3% 患有心脏病的运输者在抵达时死亡,其中 86.2% 是老年人(图1D)。总共有 80.2% 的精神障碍患者未被收治,其中 74.1% 是工作年龄的成年人(图 1 E)。对于轻度病例,按年龄组和疾病最常见的组合是工作年龄成年人的精神疾病(n = 4805),其次是老年人的心脏病(n = 4246)和老年人的感觉器官疾病(n = 3589) .

图 2显示了所有运输分类为轻度、脑和神经系统疾病、心脏病和精神疾病的轻度病例中 STR 的地理分布。对于所有轻度疾病、脑和神经系统疾病以及心脏病,城市地区的 STR 往往更高,包括三个人口最多的城市:札幌、旭川和函馆(图 2 A-C)。除了城市以外,北海道东部的脑部和神经系统疾病很常见(图 2 B),而北海道南部的心脏病更为常见(图 2 C)。札幌和旭川等城市的精神疾病也更常见,但北海道北部的轻度病例的 STR 也很高。图 2 D)。

杰夫 17 00919 g002 550图 2. 轻症标准化转运率地理分布,按应急服务行政区划分。使用首都札幌作为基线,根据年龄分布进行调整,计算抵达时轻度疾病的标准化运输率。定义并缩放了四个离散类别(每个面板的右下角)。( A ) 所有疾病,( B ) 脑和神经系统疾病,( C ) 心脏病,以及 ( D ) 精神疾病。

表 1总结了八种疾病加上所有运输以及轻度病例的所有运输的单变量线性回归结果,检查了它们与人口统计学、社会经济和医疗保健相关变量的相关性。轻症患者的所有运输均与人口密度(r = 0.50,p < 0.01)、公共援助率(r = 0.41,p < 0.01)和总失业率(r = 0.66,p < 0.01)呈正相关,并且它们与到三级保健的距离(r = -0.52,p < 0.01)和每位医生的人数(r = -0.35,p< 0.01)。在 8 个解释变量中,人口密度和总失业率在 10 种疾病分类中的 7 种疾病类别中显示出显着的正相关,包括所有运输和所有轻症运输。例如,总失业率与所有运输(r = 0.66,p < 0.01)、轻症病例的所有运输(r = 0.66 p < 0.01)、心脏病(r = 0.51,p = 0.01)、胃肠道疾病 (r = 0.43, p < 0.01)、呼吸系统疾病 (r = 0.48, p < 0.01)、精神疾病 (r = 0.31, p = 0.02) 和泌尿道疾病 (r = 0.50, p< 0.01)。工作年龄成年人的比例与精神疾病(r = 0.34,p < 0.01)和肿瘤(r = 0.46,p < 0.01)呈正相关。到三级医院的距离与六种疾病呈负相关:所有运输(r = -0.50,p < 0.01),轻度病例的所有运输(r = -0.52,p < 0.01),胃肠道疾病(r = -0.33 , p = 0.01)、呼吸系统疾病 (r = -0.40, p < 0.01)、精神疾病 (r = -0.32, p = 0.01) 和泌尿道疾病 (r = -0.49, p < 0.01)。每位医生的人数与轻度疾病的所有运输呈负相关(r = -0.35,p= 0.01)、呼吸系统疾病(r = -0.42,p < 0.01)和精神疾病(r = -0.56,p < 0.01)。没有疾病与一人家庭和每张病床人数的比例相关。图 3显示了轻度病例的所有运输中的 STR 与解释变量之间的相关性。总就业率表现出最强的正相关(r = 0.66)。图 4显示了轻度精神障碍病例的 STR 与解释变量之间的相关性。轻度精神障碍与其他精神障碍的区别在于,观察到与工作年龄成年人的比例有很强的相关性(r = 0.34,p < 0.01)。

杰夫 17 00919 g003 550图 3. 抵达时轻度疾病的标准化运输率与社会经济特征之间的单变量关系。散点图显示两个变量之间的相关性。横轴是 ( A ) 人口密度,( B ) 总失业率,( C ) 到最近的三级保健医院的距离,以及 ( D ) 每位医生的人口。线代表基于单变量线性相关分析的更佳拟合预测。应该注意的是,对数标度用于垂直轴以及 A、C 和 D 的水平轴。

杰夫 17 00919 g004 550图 4. 抵达时轻度精神疾病的标准化运输率与社会经济特征之间的单变量关系。散点图显示两个变量之间的相关性。横轴是 ( A ) 人口密度、( B ) 工作年龄成年人在人口中的比例、( C ) 到最近的三级保健医院的距离以及 ( D ) 每位医生的人口。线代表基于单变量线性相关分析的更佳拟合预测。应该注意的是,对数标度用于垂直轴以及 A、C 和 D 的水平轴。

表 1. 标准化运输比率与社会人口/社会文化变量之间的单变量关系。

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表 2总结了使用逐步方法进行变量选择的多元线性回归中的最终模型。最终模型中最常包含的变量是总失业率、到三级医疗保健的距离和适龄成年人的比例。总失业率与所有交通工具 (r = 6.31, p < 0.01)、所有轻症交通工具 (r = 12.45, p < 0.01)、心脏病 (r = 15.49, p < 0.01)、呼吸系统疾病 (r = 13.50, p < 0.01)、精神疾病 (r = 2.99, p = 0.03) 和泌尿道疾病 (r = 16.58, p< 0.01)。到三级护理的距离与所有转运(r = -0.06,p < 0.01)、轻度病例的所有转运(r = -0.10,p < 0.01)和泌尿道疾病(r = -0.19,p < 0.01 )呈负相关)。从单变量结果中可以看出,工作年龄成年人的比例与精神疾病(r = 1.21,p = 0.01)和肿瘤(r = 3.77,p< 0.01)。在单变量分析中,人口密度与七种疾病呈正相关,但在所有最终模型中都被消除了。在单变量分析中,大脑和神经系统疾病以及感觉器官疾病与解释变量没有显着相关性;在多变量分析期间也是如此。

表 2. 多元线性回归模型:最终模型中保留的社会经济和医疗保健相关变量以及与标准化运输比率的相关性。

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4。讨论

本研究探讨了日本最北端的北海道急诊救护车运输的描述性流行病学。我们发现三分之二的救护车运输是为老年人提供的,其中约 60% 导致入院。被转运者的主要疾病包括脑和神经系统疾病、心脏病和呼吸系统疾病,与脑血管疾病、缺血性心脏病和肺炎在老年人中很常见,并且这些疾病经常恶化的事实相呼应[ 3]。]。轻度疾病包括成人的精神障碍和老年人的感觉器官障碍。精神急症病例主要涉及酒精或药物相关障碍、恐慌和压力障碍、情绪障碍、自伤和精神分裂症[ 21 ],救护电话的主诉包括急性酒精中毒(占总数的38.8%)、过度换气( 15.1%)、自伤 (9.8%)、胸部不适 (7.2%) 和情绪障碍 (6.2%) 在日本北九州 [ 22 ]。感觉器官疾病以眩晕为代表,众所周知,眩晕会引起急性症状,尽管这些症状是可逆的。有据可查,这些疾病在病情较轻的救护车运输中占很大比例 [ 6 , 9 ]]。轻度病例的地理分布也因疾病而异。检查的疾病具有共同的特征,即首都札幌发现高 STR 值;然而,与其他地区相比,在劳动适龄成年人比例较高的地区,精神障碍更为常见。在总失业率较高的地方,心脏病的 STR 较高。总失业率和到三级医疗机构的距离经常作为最终模型的一部分来预测所有运输和各种疾病的轻度病例的运输的 STR。工作年龄成年人的比例与精神疾病和肿瘤呈正相关。

本研究有三个主要发现。首先,已知救护车呼叫与经济因素有关。在美国 [ 23 ] 和加拿大 [ 24 ] ,年收入较低的人往往更频繁地使用救护车服务。川上等人。[ 25 ] 表明,日本年收入的增加与救护车派遣呼叫的减少有关。社会经济地位较低的人 [ 26 ] 或没有医疗保险的人 [ 2 ]更频繁地使用紧急服务] 比其他组。本研究还表明,失业人员可能经常使用救护车运送不需要住院的轻度疾病。公共援助的比率与轻症患者的运输无关,尽管接受公共援助与救护车运输的总体增加有关。这种类型的医疗保险与救护车呼叫无关,这或许反映了全民健康覆盖作为日本医疗保健系统基础的背景,这并不排斥需要护理的患者。其次,到三级医院的距离被证明是轻症患者救护车运输的预测指标。这一发现可能有些争议,因为这些患者不需要三级护理。我们认为这一发现是由混杂因素引起的,例如,到三级医院的距离可能反映了到市区的距离,因为三级医院仅位于大城市。事实上,地理分布表明,在三个更大的城市中,轻度病例的高 STR 很常见。第三,轻度病例包括精神障碍和感觉器官障碍;前者已被证明与人口中处于工作年龄的成年人的比例相关。也就是说,在有更多工作年龄成年人的地区,救护车运送精神疾病的频率会更高。地理分布显示,在三个更大的城市中,轻度病例的高 STR 很常见。第三,轻度病例包括精神障碍和感觉器官障碍;前者已被证明与人口中处于工作年龄的成年人的比例相关。也就是说,在有更多工作年龄成年人的地区,救护车运送精神疾病的频率会更高。地理分布显示,在三个更大的城市中,轻度病例的高 STR 很常见。第三,轻度病例包括精神障碍和感觉器官障碍;前者已被证明与人口中处于工作年龄的成年人的比例相关。也就是说,在有更多工作年龄成年人的地区,救护车运送精神疾病的频率会更高。

这三个发现的实际意义是什么?首先,根据我们的副县级分析,失业被显示为轻症救护车运输的一个因素。北海道工作条件的不平等,例如工作条件高度异质性的城市地区的第三产业和偏远地区的产业,可能导致就业水平不同。救护车运输服务的改善应与社会发展挂钩,改善就业条件。其次,考虑到距离城市越近可能会导致在温和条件下有更多的交通工具,对这种情况的可能补救措施可能包括在地理上均衡北海道各地的紧急护理服务,例如,为偏远地区的人们提供更好的急诊医疗服务。第三,在劳动适龄人口较多的地区,可能不可避免地会有更多的精神障碍交通工具。然而,对我们上述第二个和第三个发现的可能补救措施是在城市地区的救护车呼叫期间加强紧急分流。事实上,一项关于精神科紧急呼叫的流行病学研究表明,在任何类别的精神疾病中,大多数病例都是轻微的,精心设计的院前分流可以降低精神科急诊服务的整体风险。对我们上述第二个和第三个发现的可能补救措施是在城市地区的救护车呼叫期间加强紧急分流。事实上,一项关于精神科紧急呼叫的流行病学研究表明,在任何类别的精神疾病中,大多数病例都是轻微的,精心设计的院前分流可以降低精神科急诊服务的整体风险。对我们上述第二个和第三个发现的可能补救措施是在城市地区的救护车呼叫期间加强紧急分流。事实上,一项关于精神科紧急呼叫的流行病学研究表明,在任何类别的精神疾病中,大多数病例都是轻微的,精心设计的院前分流可以降低精神科急诊服务的整体风险。22 ]。此外,可以在城市地区战略性地提供更多轻度精神科紧急服务,以确保真正需要紧急护理的人适当地使用救护车运输服务。提高患者教育水平也将是使用救护车适当传达紧急护理需求的关键。

此外,值得讨论的是轻症病例的运输与每位医生的人数之间的负相关。不仅轻度病例的整体运输,而且呼吸系统疾病和精神疾病的轻度病例都产生了显着的负相关。很难完全解释潜在的机制,但至少这一发现表明,在医生密集的地理区域,过度提供医疗服务可能会对救护车呼叫产生影响。

一个重要的评论是本研究探索了统计相关性。众所周知,相关性本身并不表示因果关系。因此,上述潜在干预措施可能被认为是夸大其词。通过对个人的纵向观察,例如,在个人层面检查社会经济因素与疾病风险之间的关系,以及在可能的情况下实施准实验研究,可以获得对公共卫生实践的更深入的了解 [ 27 ]。

必须讨论本研究的几个局限性。首先,目前的研究设计是一项生态研究,众所周知,它容易混淆。因此,证据水平很低,我们的发现可能已经捕捉到了潜在混杂因素也可以解释的内容。必须考虑使用个人数据的研究,以加强我们的发现。其次,在紧急服务过程中,严重性评估的结果有时会发生变化。例如,主诉呕吐的患者有时可能会出现急性心肌梗塞。我们依赖于基于医生初步评估的判断。第三,当救护车越过地理区域之间的边界时,我们的数据集会根据医院的地理区域统计相应的病例。除了靠近首都札幌的地理区域外,这种跨境运输的频率并不常见;然而,应该记住,这些案例使得难以使用生态研究设计阐明 STR 与人口和社会经济因素之间的相关性。第四,北海道是日本更大的县。当救护车无法到达真正需要紧急护理的极远地点的患者时,有时会使用直升机和飞机运输。因此,我们在地理上最遥远地区的分析可能不是很准确。应该记住,此类案例使得难以使用生态研究设计阐明 STR 与人口统计和社会经济因素之间的相关性。第四,北海道是日本更大的县。当救护车无法到达真正需要紧急护理的极远地点的患者时,有时会使用直升机和飞机运输。因此,我们在地理上最遥远地区的分析可能不是很准确。应该记住,此类案例使得难以使用生态研究设计阐明 STR 与人口统计和社会经济因素之间的相关性。第四,北海道是日本更大的县。当救护车无法到达真正需要紧急护理的极远地点的患者时,有时会使用直升机和飞机运输。因此,我们在地理上最遥远地区的分析可能不是很准确。

尽管存在一些局限性,但我们认为,本研究成功地描述了北海道轻症患者救护车运输的描述特征,确定总失业率、到三级保健的距离和工作年龄成年人的比例是可能的解释变量。在其他研究中验证这些发现,包括基于纵向或准实验研究设计的研究,有助于制定可能的应对措施,以防止不恰当地使用救护车运输服务。

5。结论

在本研究中,我们探讨了北海道急性疾病救护车运输的描述性流行病学,确定了决定轻症患者运输频率的潜在因素。我们发现三分之二的救护车运送的是老年人,其中约 60% 导致住院。轻度疾病包括成人的精神障碍和老年人的感觉器官障碍。总失业率、到三级保健的距离和工作年龄成年人的比例被确定为轻症病例转移的可能解释变量,应在未来的研究中检查其因果关系。作为可能的对策,(i) 改善救护车运输服务应与社会发展挂钩,改善就业条件,


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