天气因素如何提升急诊科患者到访量预测模型的准确性：一项基于美国东北部教学医院的回顾性研究

本研究针对急诊科(ED)患者到访量波动导致的运营挑战，创新性地将天气变量纳入预测模型。研究人员通过分析2010-2019年美国东北部教学医院55,000例/年急诊数据，建立包含日历变量和28天滚动平均值的基线模型，并加入降水、风速、积雪及季节性相对温度等天气参数。结果显示天气变量使模型解释力提升16%(调整R2从0.418增至0.483)，证实周一就诊量最高(+23.1%)而节假日减少14.2%，暴风雪天气显著降低就诊量而异常高温增加就诊需求。该研究为气候变暖背景下急诊资源调配提供了量化决策工具。

　　

急诊科如同城市医疗系统的"晴雨表"，其患者到访量的波动直接影响着医疗资源的配置效率。在气候变化加剧的当下，极端天气事件频发，从热浪到暴风雪都在重塑着人们的就医行为模式。然而传统预测模型仅依赖日历变量和近期就诊趋势，这种"后视镜"式的预测方法难以应对日益多变的气候环境。尤其在美国东北部地区，季节性温差可达50℃以上，急诊科管理者迫切需要更精准的预测工具来优化人力资源配置。

波士顿医疗中心(Boston Medical Center)急诊医学科Athanasios Burlotos领衔的研究团队，在《Internal and Emergency Medicine》发表了一项突破性研究。通过分析2010-2019年间3,651天的急诊就诊数据，研究人员构建了两个线性回归模型：基础模型包含星期变量、节假日标志和28天移动平均值；进阶模型则新增降水、积雪、风速及分季节的相对最高温度等气象参数。研究创新性地采用波士顿洛根机场气象站数据，并引入日照时长变量捕捉季节性变化。

关键技术方法包括：从医院信息系统提取并聚合每小时就诊数据；使用NOAA历史天气数据和2020气候标准计算相对温度；通过28天滚动平均处理长期趋势；采用训练集-测试集(80%-20%)划分验证模型稳健性；效应量标准化为日均就诊量152.7人次的百分比变化。

模型比较结果显示，天气变量的加入使模型解释力显著提升。日历变量中，周一就诊量达峰值(+23.1%,CI 22.0%-24.2%)，节假日锐减14.2%。天气因素的影响呈现明显季节性特征：秋季异常高温影响最显著(+0.48%/℃)，而夏季温度无统计学意义。具体而言，10℃高于历史均值的秋日将增加4.8%就诊量，而典型的1月暴风雪(20cm积雪+2cm降水+20km/h风速)则可能减少46%就诊量。

研究揭示了三类关键现象：首先，恶劣天气(雨雪、大风)普遍抑制就医行为，可能与交通受阻相关；其次，温度效应存在季节差异，反映人体对异常气温的适应能力；最后，模型在极端值预测仍有局限，暗示存在未测量的混杂因素。这些发现为急诊科"气象敏感度"提供了量化证据。

该研究的实践价值在于：为气候适应(Climate Change Adaptation)提供了数据支持，帮助医疗机构预判热浪等极端天气带来的就诊压力；优化了传统的"周一高峰"认知，指出温度异常可能改变既定模式；提出的28天滚动平均法平衡了长期趋势与短期波动，为运营研究提供了新思路。随着气候变化加剧，这种融合环境医学与运营学的方法论，或将成为急诊管理的新标准。