23年急诊入院数据库揭示急性内科患者医院死亡率的预测因素及时间趋势分析

本研究通过分析23年(2002-2024)急诊内科入院数据，揭示了急性疾病严重程度评分(AISS)和Charlson合并症指数等关键预测因子对30天院内死亡率的影响。研究人员采用多变量逻辑回归和Cox回归模型，发现随着急性医疗单元(AMU)模式的推广，30天死亡率显著降低77.9%(NNT=9.9)，为优化急诊医疗资源配置提供了重要循证依据。

　　

在急诊医学领域，如何降低急性内科患者的院内死亡率一直是困扰医疗系统的难题。随着人口老龄化加剧，合并多种慢性病的老年患者急诊入院比例持续攀升，这些患者往往临床表现不典型，导致75%的患者在急诊科滞留时间过长。虽然急性医疗单元(AMU)的建立通过快速评估和诊断改善了部分患者的预后，但关于长期效果和关键预测因素的循证数据仍然缺乏。

都柏林圣詹姆斯医院(St James's Hospital, Dublin)的研究团队Richard Conway等人开展了一项跨越23年的大规模队列研究，分析了186,004例急诊入院患者的临床数据。这项发表在《Irish Journal of Medical Science (1971 -)》的研究揭示了急诊内科患者死亡率的时间趋势和关键预测因素，为临床决策提供了重要参考。

研究人员采用了多学科数据库整合方法，包括患者管理系统、国家医院住院查询(HIPE)系统和实验室数据。通过国际疾病分类编码(ICD-9-CM/ICD-10-CM)提取诊断信息，并开发了急性疾病严重程度评分(AISS)和改良合并症评分系统。采用多变量逻辑回归和Cox比例风险模型分析死亡率预测因素，同时计算了相对风险降低(RRR)和需治疗人数(NNT)等指标。

研究结果部分：
患者 demographics 显示，23年间共有186,004例急诊入院，涉及95,192例独特患者。中位年龄60.5岁，男性占48.2%。30天院内死亡率从2002年的13.1%显著降至2024年的2.9%(RRR=77.9%，NNT=9.9)。按入院次数计算的死亡率也从5.5%降至2.4%(RRR=55.3%，NNT=33)。

死亡率预测因素分析发现，年龄>70岁(OR=2.05)、高AISS评分(OR=1.91)是最强的独立预测因子。Charlson合并症指数(OR=1.32)和神经系统主要疾病类别(OR=1.18)也具有显著预测价值。值得注意的是，AISS与合并症评分存在交互作用：在合并症评分较高时，两者对死亡风险的协同效应更为明显。

住院时间与结局方面，幸存者的中位住院时间为4.1天，显著短于死亡患者的9.3天。死亡患者平均年龄为78.5岁，较幸存者高18岁，且合并症负担更重。按性别分层分析显示，男性死亡患者平均年龄(73.6岁)较女性(79.4岁)更低，但预期寿命损失更大(8.9年vs 5.9年)。

这项研究证实了AMU模式在改善急诊内科患者预后方面的持续有效性。通过23年的数据追踪，研究人员不仅量化了死亡率的大幅下降，还识别了关键的预后预测因素。这些发现对急诊资源配置、高风险患者识别和临床决策支持系统的开发都具有重要指导意义。特别是AISS评分与合并症负担的交互作用提示，对于复杂病例需要采用个体化的风险评估方法。研究结果为急诊医学质量改进提供了坚实的循证基础，同时也为医疗政策的制定提供了重要参考。