浅谈急诊预检分诊

急诊预检分诊是急诊护理程序的第一步,分诊的正确与快速与否影响到整个急诊工作的医疗护理质量。本文就分诊人员的选择,急诊分诊的主要方法与技巧进行了初步的探讨。     

浅谈急诊预检分诊

急诊分诊是接待急诊来院病人的第一站，分诊的正确与快速与否影响到整个急诊工作的医疗护理质量。本文就分诊人员的选择，急诊分诊的程序进行了初步的探讨。     

我院急诊预检分诊系统的应用

为了降低病患死亡率,增强急诊效率,本文描述和分析了急诊预检分诊系统的设计与实施,并对急诊预检分诊的重要性、难点及常见问题进行了探讨,同时提供了实际的案例作为参考,本文对急诊预检分诊的信息化具有实践与指导意义。     

急诊预检分诊的体会

目前,随着急诊医学的发展,预检分诊工作已成为急救医学的重要环节,如何用最短的时间准确分流出需要紧急处理的急危重症患者进入绿色通道,是急诊预检分诊的最终目标。笔者就预检分诊护士的准入、分诊的方法与技巧、安全管理等方面进行了初步探讨,笔者认为规范化培训与管理,扎实地做好预检分诊工作,可提高分诊的准确性和有效性,缩短患者的等候时间,降低医疗风险,对医院、对社会都非常重要。     

如何提高急诊预检分诊质量

预检分诊质量直接影响绿色通道的救治质量:①预检分诊是根据急诊疾病的严重程度、治疗的优先原则和合理利用急诊资源对急诊患者进行快速分类,以确定治疗或进一步处理的优先治疗过程.②目前,急诊医疗服务需求已超过急诊室有限的空间与资源,如何从这一庞大的就诊人群中准确分流出需要紧急处理的危重病患者进入绿色通道,是绿色通道预检分诊的重要目标,因此,扎实地做好急诊分诊工作对医院、对社会都是非常重要的.     

改良快速急诊预检分诊系统的临床应用

目的:探讨改良快速急诊预检分诊系统（RETTS）在急诊预检分诊中的应用效果,以提高急诊预检分诊质量,优化分诊流程。方法:选取2018年11月20日-2018年11月26日就诊于天津医科大学总医院急诊科的患者（年龄≥14岁）,由经过培训的研究人员和资深的分诊护士分别使用改良RETTS分诊法和我国常规分诊法对同一患者同时进行预检分诊,根据患者诊疗过程判断实际病情分级。采用SPSS 20.0统计软件进行统计分析,比较两种分诊方法识别危重症患者的可靠性,并应用配对资料?字2检验和一致性检验比较两种分诊方法的准确性和一致性。结果: （1）纳入研究的患者1 405例,平均年龄(49.7±19.2)岁,男性598（42.60%）例,女性807（57.40%）例;（2）改良RETTS法和常规分诊法的准确率分别为77.16%（1 084/1 405）和82.71%（1 162/1 405）,分诊过度率分别为19.07%（268/1 405）和1.92%（27/1 405）,分诊不足率分别为3.77%（53/1 405）和15.37%（216/1 405）,差异有显著统计学意义（t=325.34,P＜0.001）;（3）改良RETTS法和常规分诊法识别危重症患者的灵敏度分别为65.49%和25.66%,特异度分别为88.39%和99.07%;（4）两种分诊方法结果的一致性差异有统计学意义且一致性较弱（κ=0.069,P＜0.001）。结论:改良RETTS分诊方法较低的分诊不足比例和识别危重症患者较高的敏感度可降低患者潜在风险,具有良好的可靠性,有益于保障患者安全。     

急诊预检分诊系统的应用及效果评价

目的:对急诊科危重患者使用急诊预检分诊信息系统进行预检分诊,同时对该方法进行评价。方法:本次研究选取2015年2月-2015年7月内蒙古医科大学附属医院急诊科就诊的1200例患者。采取计算机随机生成的随机码,将1200例患者按1:1的比例分成对照组和实验组。对照组采用传统急诊预检分诊方式,而实验组采用急诊预检分诊信息系统对患者进行预检分诊。对两组危重症患者分诊的准确率、总的死亡率、危重患者的评估时间进行比较。结果:对照组和实验组各有100名患者被认定为危重患者。实验组危重患者分诊的准确率高于对照组(P<0.05);而总的死亡率,危重患者的评估时间均显著低于对照组(均P<0.05)。结论:采用急诊预检分诊信息系统能够提高分诊的准确率,降低总的死亡率和危重患者的评估时间,适合在临床推广应用。     

我院急诊预检分诊信息系统建设的探讨

本文针对我院急诊预检信息缺失、预检分诊效率低下、就医环境混乱、急诊患者信息不全的现状,探讨通过建立急诊预检分诊体系,采用符合急诊预检分诊流程的计算机管理软件,使护理人员能快速获取病人基本信息及客观的体征信息,及时准确地划分患者病情等级,为后续诊疗工作提供完整、详尽的评估信息,提高医护人员的工作效率和患者的救治质量。     

中医“四诊”在急诊预检分诊中的应用

目的探讨中医四诊法在急诊预检分诊中的应用效果及中医诊断思维与西医临床的结合。方法选取我院2008年1月-2010年12月急诊预检分诊中采用中医四诊法的患者382例,分析预检分诊时中医四诊的具体应用及分诊效果,探讨临床价值。结果382急诊患者分诊时间平均为（3．5±1．5）min,初步诊断与最终诊断符合率达到96．07％（367／382）。达到急诊预检分诊目的,符合分诊要求。结论中医四诊在急诊预检分诊中具有快速、简便的特点,有较高的诊断符合率,具有积极的临床应用价值。     

5级国际预检系统在急诊内科分诊中的应用

目的: 探讨5级国际预检系统(5L NTS)在三级甲等医院急诊内科中实际应用效果.方法: 采用随机抽样,观察组依据5L NTS标准进行分诊,对照组采用传统标准分诊,分别观察并比较2组间患者分诊失误率、候诊等候时间及就诊满意度.结果: 观察组患者分诊失误率为1.0%,对照组为9.2%,2组患者分诊失误率差异有统计学意义(P< 0.05);观察组平均每例患者的候诊时间为(7.44±7.00)min,对照组为(10.12±9.44)min,2组差异有统计学意义(P< 0.05);观察组对候诊等候时间满意度、医院整体医疗服务满意度和医生诊疗服务满意度均高于对照组(P< 0.05~P< 0.01).结论: 5L NTS能有效降低预检护士分诊失误率,降低不良事件的发生,缩短患者候诊时间,提高了就诊满意度.     

儿科急诊分级分诊标准的建立和实践

目的制定儿科急诊分级分诊标准并使用该标准对急诊患儿进行分诊,在急诊患儿中识别出危重患者,使其得到及时的诊治,以保证医疗质量和安全。方法对2010年6月1日至2011年5月31日在夜间急诊使用分级分诊标准进行分诊的患儿进行统计分析,并对部分患儿家属进行问卷调查。结果分诊患儿34 459例,其中Ⅰ、Ⅱ类患儿分别占2.1%和5.7%。对57例心跳、呼吸骤停的患儿均立即进行了心肺复苏,抢救成功27例;533例惊厥患者均在1min内开始进行抢救,成功率为100%;29例休克患者均在2min内开始进行抢救,成功28例。结论分级分诊制度的实施,充分保证了有严重危险情况的Ⅰ、Ⅱ类患儿得到及时、有效的治疗,降低了医疗风险,保证了患者的安全。     

《医院急诊科规范化流程》分诊标准在临床急诊工作中的应用实践

目的：通过与5级国际预检系统（5LNTS）进行比较,探讨《医院急诊科规范化流程》急诊分诊标准（4级分级标准）的临床应用。方法对2015年1月1日至1月31日于巫山县人民医院急诊科就诊的984例患者进行4级分级标准分诊评估,5LNTS作为对照评估标准,比较两种标准的错误率、评估时间及使用难易程度。结果4级分级标准分诊错误率为4．7％,5LNTS分诊错误率为3．6％,差异无统计学意义（χ2＝1．220,P＝0．269）。两种标准的分诊用时比较,差异有统计学意义（t＝－2．291,P＝0．04）;而使用难易程度比较,差异无统计学意义（χ2＝1．143,P＝0．285）。结论《医院急诊科规范化流程》推荐的4级分级标准与国际上得到广泛认可的5LNTS在分诊错误率、使用难易程度上无明显差异,具有临床推广价值。     

智慧医疗对优化急诊救治流程的意义

 通过介绍近年来常见的移动医疗应用,本文从院前急救、诊疗流程、医疗结算的角度,阐述智慧医疗在急诊救治过程中的作用。智慧医疗能有效优化急诊流程,提高患者就医体验,缩短排队等待时间,但目前仍未形成统一网络。     

三级医院急诊医生胜任素质模型研究

以急诊医生为研究对象,基于胜任素质理论,运用德尔菲法、行为事件访谈法及问卷调查等研究方法,通过规范的建模步骤开发三级医院急诊医生胜任素质模型。指出该模型包括13项基准胜任素质和7项鉴别胜任素质,并从基于该模型的急诊医生的甄选、培训与开发、绩效管理等方面探讨了其在人力资源管理中的可能运用。     

医院社会工作体系专业化与医疗服务质量关系

简述了医院社会工作发展的历史背景，运用经典的医疗质量评价理论，分析了社会工作对医疗服务质量改进所起的作用，指出目前我国医院社会工作者缺位问题，旨在探讨如何使我国医院社会工作体系化、规范化、专业化，促进医疗服务质量持续改进，提高医疗服务效率。     

国外医疗服务体系对完善我国分级诊疗体系的启示与借鉴

为了解国外分级诊疗制度运行情况,采用文献复习方法,对一些国家的医疗服务体系进行了文献综述分析与比较归纳。在此基础上,分析了国内分级诊疗体系建设障碍,从增加基层优质卫生人力资源供给、明确医疗机构功能定位、借力区域医联体建设和加大政府投入4方面提出完善国内分级诊疗服务体系建设的政策建议。     

新医改形势下医院运营专业化的构想

新医改提出了探索管办分开的有效形式,完善公立医院法人治理结构,医院管理者的专业素质对医院未来的发展将起到十分关键的作用。公立医院管理者应当将专业化运营管理与专业化业务管理相结合,充分认识到医院运营工作的重要性,为医院运营管理相关的专业人员提供科学合理的职业规划与系统性、可操作性的培养机会。只有这样,公立医院才能顺利地突破＂以药补医＂的问题,坚定的保持医院的公立性,同时,带领医院更快健康、快速的发展。     

Developing machine learning models to personalize care levels among emergency room patients for hospital admission

ObjectiveTo develop prediction models for intensive care unit (ICU) vs non-ICU level-of-care need within 24 hours of inpatient admission for emergency department (ED) patients using electronic health record data.Materials and MethodsUsing records of 41 654 ED visits to a tertiary academic center from 2015 to 2019, we tested 4 algorithms—feed-forward neural networks, regularized regression, random forests, and gradient-boosted trees—to predict ICU vs non-ICU level-of-care within 24 hours and at the 24th hour following admission. Simple-feature models included patient demographics, Emergency Severity Index (ESI), and vital sign summary. Complex-feature models added all vital signs, lab results, and counts of diagnosis, imaging, procedures, medications, and lab orders.ResultsThe best-performing model, a gradient-boosted tree using a full feature set, achieved an AUROC of 0.88 (95%CI: 0.87–0.89) and AUPRC of 0.65 (95%CI: 0.63–0.68) for predicting ICU care need within 24 hours of admission. The logistic regression model using ESI achieved an AUROC of 0.67 (95%CI: 0.65–0.70) and AUPRC of 0.37 (95%CI: 0.35–0.40). Using a discrimination threshold, such as 0.6, the positive predictive value, negative predictive value, sensitivity, and specificity were 85%, 89%, 30%, and 99%, respectively. Vital signs were the most important predictors.Discussion and ConclusionsUndertriaging admitted ED patients who subsequently require ICU care is common and associated with poorer outcomes. Machine learning models using readily available electronic health record data predict subsequent need for ICU admission with good discrimination, substantially better than the benchmarking ESI system. The results could be used in a multitiered clinical decision-support system to improve ED triage.