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在老年患者急诊就诊日益增多的背景下，现有分诊模型在老年人群中存在局限。研究人员开展了开发老年患者专用分诊模型的研究。结果显示该模型能有效分层患者风险，有助于早期出院和优先收治高风险患者，提升急诊护理水平。
随着老龄化社会的加剧，老年人群的健康问题愈发受到关注。在医院急诊科（Emergency Department，ED），老年患者的就诊人数不断攀升，占比达到 20 - 24%。然而，老年患者病情复杂，多为多因素导致的疾病，这使得及时且合理的诊疗决策变得至关重要。目前用于预测患者住院风险的模型虽在普通人群中表现尚可，但在老年患者群体中却不尽人意。多数现有模型仅关注预测入院情况，忽视了识别低风险可安全出院的患者。并且，很多模型依赖非分诊数据，如实验室或影像学结果，这在早期决策时并不实用。此外，很少有模型在老年人群中得到验证，且依赖单机构数据集限制了其通用性。在这样的背景下，为了改善老年患者在急诊科的诊疗现状，美国加利福尼亚大学等机构的研究人员开展了一项研究，旨在开发并验证一个聚焦老年患者的风险预测模型，该研究成果发表在《International Journal of Emergency Medicine》上。
研究人员使用美国国家医院门诊医疗保健调查（NHAMCS）2015 - 2019 年的公开数据开展研究。该数据涵盖美国医院急诊和门诊部门的诊疗信息，采用多阶段概率抽样设计收集。研究人群为 60 岁及以上的急诊就诊患者，排除不符合标准的患者后，最终纳入 13431 名参与者。主要研究方法包括数据预处理、变量选择和模型构建与评估。在数据预处理阶段，对缺失数据进行处理，连续变量以中位数和四分位距表示，分类变量以频率表示。变量选择过程采用两步法，先基于临床相关性初步筛选，再利用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归和向后逐步选择法确定关键预测因子。通过逻辑回归构建模型，并进行 10 折交叉验证评估模型性能，同时利用决策曲线分析评估临床效用。
研究结果如下：
- 研究人群特征：在研究期间就诊的 13431 名患者中，23.7%（3180 人）被收治入院。与未收治患者相比，收治患者年龄更大，多为疗养院居民和医疗保险受益人，更常通过救护车抵达，慢性病患病率更高。常见的入院主诉有呼吸急促、胸痛和神经系统症状，且常伴有生命体征异常。
- 风险评分和模型性能：入院风险评分的关键预测因素包括救护车抵达、胃肠道出血、神经系统症状、慢性病和生命体征异常。模型准确率达 68%，敏感性为 0.69，特异性为 0.68，阳性预测值为 0.40，阴性预测值为 0.88。受试者工作特征曲线下面积（AUC）为 0.73，表明模型区分收治和未收治患者的能力良好。10 折交叉验证确认了模型的稳健性，校准图显示预测概率与观察结果一致性较高。
- 定义入院预测的风险阈值：根据模型性能指标和决策曲线分析，将患者分为低、中、高风险组。当低风险阈值设为 0.1，高风险阈值设为 0.5 时，18.9% 的患者被归为低风险（准确率 91.2%），7.9% 的患者被归为高风险（准确率 57.7%）。调整阈值为 0.2 和 0.4 后，55.4% 的患者被归为低风险（准确率 87.9%），14.1% 的患者被归为高风险（准确率 53.7%）。
- 敏感性分析：多重填补法（MI）和完全病例分析法（CCA）模型的区分度相同（AUC 均为 0.73）。考虑到模型性能和简约性，最终选择 CCA 模型开发风险评分。
研究结论和讨论部分指出，该研究开发的简单风险评分模型可用于预测老年患者的入院情况，能在分诊时识别高风险入院和低风险可出院的患者，利用常规分诊数据支持及时决策，对老年患者意义重大。然而，研究也存在局限性，如回顾性分析未涵盖老年患者的功能状态、认知功能和社会支持网络等关键变量；数据的横断面性质无法分析患者病情的动态变化；入院这一主要结局受医生决策和机构因素影响；使用新冠疫情前的数据可能无法完全适用于当前急诊实践；模型虽内部验证可靠，但还需外部验证；以 60 岁为界划分研究人群可能过于简单，未考虑生物衰老速率和虚弱状态的差异。尽管如此，该研究为老年患者的急诊分诊提供了实用的风险预测工具，未来研究应聚焦于在不同环境下的前瞻性验证、长期校准评估以及与现有分诊框架的整合，以进一步优化老年患者在急诊科的诊疗。
