老年人急性老年医疗直接可及性的地理差异：基于救护车转运至老年病科（GUs）而非急诊科（EDs）的观察性分析

《BMC Geriatrics》：Disparities in direct access to acute geriatric care – an observational analysis of geographic variations of ambulance conveyance

　　

背景：救护车服务常为老年人进入医疗系统的关键入口，后续照护路径对结局和资源利用具有重要影响。直接入住老年病科（geriatric units, GUs）可能使某些患者获益，但可及性存在变异。本研究旨在探讨老年人居住地理区域是否与救护车转运至老年病科而非急诊科（emergency departments, EDs）相关，并探索与观察到的变异相关的患者层面和系统层面因素。

方法：研究人员开展了一项横断面、基于登记的研究，覆盖瑞典斯德哥尔摩2017—2019年≥65岁成人的救护车任务。纳入8个老年病科，每个代表一个不同的医院服务区（hospital service area, HSA）。结局为直接入住老年病科对比入住急诊科。地理变异采用随机截距多水平 logistic 模型评估，并调整需求侧和供给侧因素，变异测量包括组内相关系数（intraclass correlation coefficient, ICC）、中位数比值比（median odds ratio, MOR）和方差比例变化（proportional change in variance, PCV）。

结果：纳入研究的8208例患者中，603例（7%）直接入住老年病科。各医院服务区的粗转运率范围为4%至21%。未调整的区间方差（τ²）为0.3510（ICC=0.096）。在控制需求因素的同时单独评估供给侧因素，靠近老年病科、老年病科所有权和配置床位数分别使区间方差估计降低26%、27%和38%，提示这些因素可能促成观察到的区域层面异质性。在完全调整模型中，τ²降低41%至0.2076（ICC=0.059），尽管仍存在相当残差异质性（MOR=1.54），表明其他方面相似的患者可能因医院服务区不同而面临不同的直接老年病科入院概率。采用贝叶斯方法的稳健性分析显示估计方差存在较大不确定性。

结论：直接救护车转运至老年病科在各医院服务区之间差异显著。虽然靠近老年病科和更大老年病科床位容量可能与区间变异降低相关，但有意义的残差差异仍持续存在，提示患者需求和已测量供给特征之外的未测量因素可能影响急性老年医疗可及性。

一、研究背景与问题

老年人需要非计划医疗时，救护车服务常构成进入医疗系统的重要入口，老年个体占急诊医疗服务（emergency medical service, EMS）使用者很大比例。救护车评估后最常见转运至急诊科（emergency departments, EDs），该路径影响医疗利用、患者结局和系统效率。老年患者常有多病、衰弱和老年综合征（如跌倒、谵妄、功能损害），需要综合多学科评估，而非单病种处理。ED主要针对急性病快速评估治疗，老年患者可能面临长等待、碎片化照护和功能下降。老年病科（geriatric units, GUs）提供综合老年评估（comprehensive geriatric assessment, CGA）和跨学科管理，可能改善结局，减少机构化并改善功能状态。法国研究提示直接入住GU绕过ED可能减少住院时间和急性后转诊，并可能对特定老年患者具成本效果。瑞典院前决策系统显示直接至GU患者满意，通常整个照护期留在GU，绕过ED并避免院内转运。尽管如此，直接老年病入院可及性仍不一致。为识别有效实践和改进领域，需要检查GU收治决策决定因素，包括需求侧和供给侧；既往地理变异研究证据冲突，取决于医疗环境、结局测量和地理聚集水平。并非所有地理变异都有问题，年龄、性别、健康状态等需求因素可解释合法变异，但减少不必要地理差异对系统效率重要。因此研究人员开展本研究，目的为检查居住地理区域是否与老年人救护车转运至GU而非ED相关，并探索患者层面和系统层面因素。

二、主要技术方法

研究人员进行基于登记的横断面研究，样本来源为瑞典斯德哥尔摩2017—2019年救护车任务中的≥65岁成人，纳入符合院前直接转运至GU标准者。数据来自斯德哥尔摩区域医疗数据库和卫生医疗管理数据，HSA作为地理单位，纳入8个GU（2个公立、6个私立）。结局为直接入住GU对比ED。采用随机截距多水平 logistic 模型，以残差主体特定伪似然（residual subject-specific pseudo-likelihood, RSPL）估计，构建M0—M6模型逐步调整需求侧和供给侧因素，并计算ICC、MOR和PCV。稳健性分析采用固定效应模型、自适应高斯求积（adaptive Gaussian quadrature, AGQ）和贝叶斯多水平 logistic 模型。

三、研究结果

描述性结果：研究样本8208例，603例（约7%）直接入住GU。各HSA患者数144至1819，直接GU入院数30至178，粗转运率4%至21%。需求侧方面，转运至GU患者更老、女性、更多居住于中等或劣势地区、更常居家、既往住院日更多、共病略多；HSA间社会经济区域差异明显，劣势地区比例6%至62%。供给侧方面，入院时间和GU所有权在入院单位间比例差异较大，HSA间地理可及性、GU所有权和老年床位容量也变异。

多水平逻辑回归分析：未调整模型区间方差（τ²）为0.351，ICC=0.096，约10%总变异归因于HSA。加入需求侧因素后，HSA层面方差略增约9%，提示需求因素未解释变异反而加剧区域差异。加入供给侧因素主要使区间方差估计降低。相对需求调整模型，地理可及性、GU所有权和老年床位容量分别使区间方差估计降低26%、27%和38%。办公时间转运与结局显著相关，但未解释HSA差异。完全调整模型τ²=0.2076，较基线降低41%，ICC=0.059，MOR=1.54，残差地理变异持续。某些HSA即使调整后仍更倾向直接GU入院。

稳健性分析：固定效应区域特定log-odds方差为0.39；频率学派多水平模型估计区间方差为0.30至0.35；AGQ结果无实质差异。贝叶斯非信息先验模型后验均值方差为0.71，约为RSPL两倍，95%最高后验密度（highest posterior density, HPD）区间为0.23至1.41，对应MOR 1.58至3.10；RSPL估计位于HPD区间下部。HPD区间在后续模型重叠，GU所有权模型和全调整模型估计区间方差增加而非降低，提示所有权贡献存在不确定性。

四、讨论与结论

讨论部分总结：描述统计显示HSA间院前直接转运至GU存在显著地理变异。主要分析中，供给侧特征尤其老年床位容量和地理可及性与区间方差降低相关；GU所有权个体不显著，但仍降低方差。全调整模型残差持续，MOR=1.54意味着其他相似患者仅因居住HSA不同，直接GU入院比值比可高1.54倍；但贝叶斯宽HPD提示方差和MOR不确定性大。需求侧未解释HSA间变异，调整略增区间方差；ICC表明大多数总体变异发生在HSA内而非HSA间，个体因素仍主导。供给侧中，办公时间转运、距GU更近和更高老年床位容量与直接GU入院相关，后两者也降低HSA方差。办公时间外较低转运率可能反映操作限制，如诊断支持或资源可用性减少；非医疗因素也可能影响院前决策。地理可及性降低HSA方差26%，与救护车常转运至最近机构一致，但最多三分之一救护车可能绕过最近ED。更高配置老年床位与直接GU入院相关，降低HSA方差三分之一，但床位供给需警惕供应敏感利用。研究不能作因果推断，HSA数量少，区域层面估计不精确，关联应谨慎视为探索性。研究提示老年照护规划可能影响GU位置及办公时间外非转运差异，需进一步研究。普遍性方面，研究在公共资助私立和公立提供者及救护车服务的医疗系统中进行，经验可能更适用于人口密集、有多个急性医院和独立GU的区域。局限性：簇数量少，估计可能偏；贝叶斯稳健性显示方差成分不确定性大；缺乏组织/协议层面因素、认知和功能状态信息，临床资格不能从登记数据确定，距离按居住地址计算可能暴露错分，且未评估患者结局。

结论翻译：本研究显示老年人直接救护车转运至GU存在显著地理变异。相似老年人因HSA不同而面临不同到达老年专科照护的概率，引发急诊照护路径中公平和效率关切。结果显示直接入住急性老年照护单元与办公时间救护车转运和距GU更近相关，即使控制其他需求侧和供给侧因素。HSA间差异部分与地理可及性、老年床位容量和可能GU所有权相关，但后者在不同估计方法间不一致。个体和区域层面因素均促成观察变异，调整后残差差异仍存，提示未测量背景或组织因素影响。然而，大多数总体变异发生在HSA内而非HSA间，强调个体因素与区域影响并重。HSA数量少，区域特征关联应谨慎解释为探索性。总体，这些发现提示老年服务组织和容量可能支持更一致、公平的照护路径，可能改善老年人医疗递送，同时促进资源有效利用和持续获得适当照护。