改良早期预警评分（MEWS）联合快速反应团队（RRT）在降低ICU再入院率中的临床价值研究

本研究针对ICU患者转出后48小时内再入院率高的问题，通过回顾性病例对照分析4160例患者数据，验证了改良早期预警评分（MEWS）联合快速反应团队（RRT）干预的预测效能。结果显示，MEWS评分≥4分患者再入院风险显著增加（AUC 71.6%），且RRT介入使再入院率从1.26%降至1.12%，为危重症患者分层管理提供了客观依据。

　　

在重症医学领域，ICU再入院被视为医疗质量的重要风向标。数据显示，再入院患者死亡率是普通住院患者的2倍以上，且会导致住院时间延长、医疗成本激增。更棘手的是，约1.8%的患者会在转出ICU后48小时内因病情恶化被迫重返ICU——这种"回转门"现象暴露出当前出院评估体系的局限性。传统APACHE II评分虽能评估疾病严重度，却难以动态捕捉转科后的生理参数变化。如何建立更灵敏的预警机制，成为台湾地区某教学医院研究者们攻关的方向。

该团队创新性地将改良早期预警评分（Modified Early Warning Score, MEWS）与快速反应团队（Rapid Response Team, RRT）机制耦合。MEWS通过呼吸频率、血氧饱和度（SpO₂
）、收缩压（SBP）等7项指标构建量化评估体系，而RRT则像"医疗特种部队"般实现多学科快速响应。研究团队通过分析2019-2020年4160例ICU转出患者数据，发现再入院组MEWS均值高达4.4分，显著高于未再入院组的2.8分（p<0.001）。尤为关键的是，当MEWS>3分时，预测灵敏度达79.7%，其曲线下面积（AUC）71.6%远超APACHE II的59.0%。

关键技术方法
研究采用回顾性病例对照设计，纳入台湾云林县某教学医院944张病床中的ICU转出患者。通过电子病历系统采集MEWS七项参数（含格拉斯哥昏迷评分GCS）及APACHE II评分，采用受试者工作特征曲线（ROC）评估预测效能，并运用DeLong检验比较AUC差异。RRT干预流程包含自动临床警报系统（CAS）触发、4小时动态评估等标准化步骤。

研究结果

3.1 患者特征与ICU诊断
74例48小时内再入院患者呈现显著特征：APACHE II评分更高（12.7 vs 10.4）、气管插管率更高（54.1% vs 42.2%）。外科患者再入院风险较内科患者增加9.4%（68.9% vs 31.1%），暗示手术创伤可能加剧生理不稳定性。

3.2 MEWS与APACHE II预测效能比较
再入院患者在呼吸频率（20.5 vs 19.4次/分）、氧疗需求（91.9% vs 66.2%）等指标上显著异常。MEWS评分4分的截断值实现58.1%灵敏度与70%特异性的最佳平衡，其预测优势在非插管患者（AUC 77.7%）和外科患者（AUC 75.2%）中尤为突出。

3.3 RRT操作实效
2022年全面实施MEWS-RRT整合后，再入院率呈现线性下降趋势（p=0.008），从1.81%降至1.13%。机制分析显示，RRT通过每4小时评估循环，使患者再入院时的MEWS评分从4.4分飙升至8.1分（p<0.001）前即可实施干预。

讨论与启示
该研究揭示了MEWS在东亚医疗体系中的特殊价值：台湾全民健保（NHI）制度下，患者常在生理参数更稳定时转出ICU，这使得MEWS对细微变化的捕捉显得尤为重要。但研究也发现局限——对插管患者（AUC 64.4%）和内科患者（AUC 62.2%）的预测效能衰减，提示需结合临床判断。未来若能融合机器学习分析动态MEWS轨迹，或可突破当前预测瓶颈。

这项发表于《Journal of the Formosan Medical Association》的研究，为全球医疗资源优化提供了新范式。MEWS-RRT组合不仅降低了1.8个百分点的绝对再入院风险，更开创了"数据驱动型分级响应"的危重症管理新时代。正如研究者强调的，这套系统如同安置在普通病房的"数字哨兵"，正重新定义着ICU过渡期的安全边界。