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在急诊医疗中，急诊医疗通信中心（EMCC）对创伤患者的调度优先级评估至关重要。为探究其现状及影响因素，研究人员对挪威创伤患者展开回顾性队列研究。结果发现现有标准存在不足，该研究为优化调度标准、合理分配资源提供依据。
在创伤救治的紧急战场上，每一秒都关乎着患者的生死。对于那些急需专业医疗救助的创伤患者而言，能否及时获得恰当的救治，很大程度上取决于急诊医疗通信中心（EMCC）的调度优先级评估。准确的调度能让重症患者迅速得到救治，提高生存几率；而错误的调度，无论是将重伤患者优先级调低（dispatch under - triage），导致他们无法及时获得救治，还是将轻伤患者优先级调高（dispatch over - triage），造成医疗资源的浪费，都会对患者的预后和医疗系统的效率产生严重影响。
在挪威，由于地广人稀，人们居住分散，医院之间距离远，基础设施差异大，再加上恶劣的季节性天气，使得紧急医疗服务（EMS）的及时响应面临巨大挑战。在这样的背景下，合理分配有限的医疗资源就显得尤为重要。然而，此前很少有研究深入探讨挪威 EMCC 的调度优先级评估以及导致不恰当分诊的因素。为了填补这一空白，来自挪威多个研究机构的研究人员 Inger Marie Waal Nilsbakken、Torben Wisborg、Stephen Sollid 和 Elisabeth Jeppesen 等开展了一项重要研究，该研究成果发表在《Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine》上。
研究人员进行了一项基于注册登记的回顾性观察研究。研究数据来自挪威创伤登记处（NTR）和奥斯陆 EMCC 活动数据库（AMIS），研究对象为 2019 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日期间，奥斯陆 EMCC 覆盖的挪威东南部地区的创伤患者。他们收集了患者的年龄、性别、受伤机制、受伤严重程度（根据 New Injury Severity Score，NISS 判断）、院前格拉斯哥昏迷评分（prehospital Glasgow Coma Scale，GCS）以及事故发生地的中心性指数（Centrality Index，CI）等数据 。通过这些数据，研究人员计算了调度优先级评估的敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）、假阴性率（dispatch under - triage rate）、假阳性率（dispatch over - triage rate）和准确性，还运用多因素逻辑回归模型分析了与不恰当调度分配相关的因素。
研究结果显示：
- 调度指标分析：调度敏感性为 85%，意味着大部分需要高优先级调度的患者（NISS>15）能被正确分配，但仍有提升空间，因为假阴性率（dispatch under - triage rate）达 15%。特异性仅为 11%，假阳性率（dispatch over - triage rate）高达 89%，阳性预测值（PPV）为 38%，说明很多不需要高优先级的患者被错误分配，存在过度分诊情况。总体准确性为 40%，反映出调度优先级评估在识别高低优先级患者方面还有待提高。
- 不恰当调度相关因素：在低调度优先级患者中，老年创伤患者占比高，且与儿童和成人相比，老年创伤患者被不恰当分配低优先级的几率更高；女性患者相比男性患者，被分配低优先级的几率高 81%。低能量跌倒和高能量跌倒的患者，比交通相关损伤的患者更易被分配低优先级。此外，高院前意识水平（prehospital GCS 14 - 15）的患者也更易被分配低优先级。在高调度优先级患者中，交通相关损伤的患者占比过高，这类患者被分配高优先级的几率比其他损伤机制的患者高。城市地区患者相比偏远地区患者，被分配高优先级的几率更低。
研究结论和讨论部分指出，虽然大部分需要高优先级调度的患者得到了正确分配，但目前的调度优先级标准仍存在明显不足。老年创伤患者、低能量跌倒患者和女性创伤患者常被现有标准忽视，这可能导致他们无法及时获得足够的医疗资源，影响预后。而交通相关事故患者在高优先级调度中占比过高，存在医疗资源的潜在错配。因此，重新评估现行的调度优先级标准迫在眉睫，以更好地满足这些患者的需求，优化医疗资源分配。同时，未来研究应致力于开发和验证更有效的调度标准，在保持高敏感性以检测重伤患者的同时，提高特异性，尤其是针对本研究中确定的脆弱人群。这项研究为挪威创伤救治体系中调度优先级标准的改进提供了重要依据，有望推动创伤救治水平的提升，保障更多患者的生命健康。
该研究主要采用了以下关键技术方法：基于注册登记数据进行回顾性研究，收集挪威创伤登记处（NTR）和奥斯陆 EMCC 活动数据库（AMIS）的数据；运用描述性统计方法对数据进行汇总分析；通过计算敏感性、特异性等指标评估调度优先级分类性能；使用多因素逻辑回归模型分析与不恰当调度分配相关的因素。
