在美国陆军士兵的临时医疗档案中量化因伤导致的误工天数

《Translational Journal of the American College of Sports Medicine》：Quantifying Injury-Related Limited Duty Days in Temporary Medical Profiles of U.S. Army Soldiers

　　摘要：受伤是美国陆军士兵中最需要治疗的医疗问题，每年约占所有医疗就诊的49%。E-Profile是美国陆军用于记录由各种医疗状况引起的职责限制的系统。该项目总结了2019年至2021年三年期间现役美国陆军士兵的临时医疗状况。

方法：医疗服务提供者推荐的受伤状况按系统类别（（神经）肌肉骨骼、行为健康、怀孕等）、受伤机制和身体部位进行报告。这些状况通过医疗记录进行验证，并计算出从验证的状况中得出的限制工作日（LDD）。按受伤机制、受伤类型和身体部位报告描述性统计数据（平均值、中位数和标准差）。

结果：在三年期间，所有类别的伤害共占指定LDD的27,397,023天（61%）。其中，25,478,528天（93.0%）是神经肌肉骨骼伤害相关的临时限制工作日。大约53%的医疗记录中的伤害在诊断后30天内都有对应的医疗状况记录。最常见的伤害类型包括肌肉骨骼组织损伤（8,199,369天，55.7%）、扭伤或关节损伤（2,460,592天，16.7%）和骨折（1,388,409天，9.4%）。跑步是所有年份中导致伤害的主要原因，占LDD的20%-24%，其次是军事职业任务，占6.7%-10.2%。

结论：由医疗服务提供者指定的医疗状况并通过医疗诊断验证的数据为伤害监测和评估预防计划的有效性提供了重要信息。

引言：1996年，武装部队流行病学委员会的伤害预防和控制工作组得出结论：“在和平时期和战斗中，受伤对美国武装部队的健康和备战状态的影响比任何其他类型的医疗问题都要大”（1）。非战斗伤害仍然是现役美国陆军士兵中最需要治疗的医疗问题，每年约占所有医疗就诊的49%（2）。2021年，与伤害相关的医疗就诊数量是第二位原因的2.4倍，成为现役士兵的主要医疗负担（3）。其中，神经肌肉骨骼损伤（MSKIs）如骨折、关节脱位、拉伤和累积微创伤（CMT）占伤害的81%（3）。MSKIs继续给美国陆军士兵带来重大负担，影响他们参与战斗和执行任务的能力（即备战状态）。保持医疗备战状态是持续任务准备的一部分，要求士兵全年进行体能训练。身体训练和其他类型的训练是MSKIs的风险因素，可能影响职业任务能力。当士兵因受伤寻求医疗护理时，医疗服务提供者可能会通过分配医疗状况来规定其职责限制。2002年，美国国防部（DoD）的军事伤害指标工作组提出了记录和报告因伤害导致的限制工作日（LDDs）的方法，以指导军事伤害减少目标的制定和监测（4）。后来，美国国防部军事伤害预防优先事项工作组提供了用于优先考虑伤害预防活动的LDDs的首批估计数据（5）。当时，公共卫生从业者通过医疗记录审查和临时调查来估计LDDs；也就是说，LDDs没有集中的数据系统。对于美国陆军士兵，超过七天的职责限制需要记录为电子医疗状况，称为e-Profile（9）。E-Profile是美国陆军医疗保护系统（MEDPROS）的一部分，该系统包含在军事运营数据系统中。美国陆军的医疗保护系统e-Profile模块记录了描述能力、训练和职责限制的临时和永久医疗状况（例如允许的身体活动，如俯卧撑、跑步等）（10）。医疗服务提供者在医疗就诊时记录医疗状况，这些状况可能是临时的（在规定的时间结束后自动失效），也可能是永久的。在e-Profile系统中，提供者还记录系统类别（SCs）、受影响的身体部位、受伤机制、具体的职责和训练限制以及推荐的LDD数量。E-Profile数据每天更新，并在指挥官门户上显示，以便传达下属士兵的职业限制（9）。E-Profile数据不直接与医疗记录关联，也不包含诊断代码。为了与伤害诊断对齐，必须将e-Profile数据与医疗就诊数据关联起来。本研究的目的是总结现役美国陆军士兵的临时医疗状况中的LDD，并通过将其与医疗记录匹配来验证这些状况，时间跨度为2019年至2021年，重点关注伤害情况。本文描述了验证医疗状况与医疗记录的方法，并评估了伤害对医疗备战状态的影响，这些信息可用于未来的工作。

方法：美国陆军的e-Profile数据由美国陆军外科医生办公室收集和维护。E-Profile数据是根据数据使用协议提供给DCPH-A的。2019年至2021年的医疗就诊数据来自军事健康系统数据仓库（MDR），其中包含由军事健康系统支付的所有现役美国陆军人员的住院和门诊医疗记录，包括在军事治疗设施和外部购买的护理设施中接受的护理。医疗记录中的国际疾病分类第10版临床修改诊断代码根据伤害类型和身体部位进行了汇总（11,12）。伤害分类是常规分类现役士兵受伤的框架（3,13）。本文中，限制工作定义为医疗提供者在e-Profile中记录的职责限制时间段，与先前的研究一致（5）。限制工作类似于国防部政策中提到的轻度工作，即“服务成员报到工作岗位但被免除某些军事职责”的时期（14）。e-Profile数据中记录的LDD按系统类别（SCs）进行汇总，如肌肉骨骼、行为健康和怀孕等，尽管某些“SC”类别似乎基于具体情况（例如，陆军战斗体能测试（修改）。同时有多个SC的士兵被记录并在多个SC类别中报告。初步分析显示，伤害主要记录在以下SC类别中：肌肉骨骼、足病学、神经学、神经外科、初始军事训练（IMT）、初始入队训练/一站单位训练（IET/OSUT）和陆军战斗体能测试修改。这些与伤害相关的SC此后统称为“伤害”。同一SC和身体部位的后续医疗状况被视为初始医疗状况的延续，无论相关医疗状况之间的时间间隔如何。对于每位士兵，由同一SC和身体部位指定的多个医疗状况记录的LDD被合并成一个综合医疗状况（CIP）。这种合并方式可以捕捉与某一事件伤害相关的所有LDD，并避免重复计算同一伤害的记录天数。然后，将CIP与电子医疗记录数据进行合并，以确定伤害状况的诊断来源。使用伤害分类（11）识别与伤害相关的医疗就诊。如果医疗记录中的总体部位字段（例如上肢、下肢等）与e-Profile中的相应字段匹配，则保留医疗就诊数据中的第一或第二个诊断位置的伤害诊断代码。在初始医疗状况后30天内具有伤害诊断的CIP被视为“已验证”并纳入 further 分析。没有相关伤害诊断代码的CIP被视为未验证并从进一步分析中排除。这并不意味着该医疗状况无效，只是无法确定其与电子医疗记录中的伤害诊断有信心地关联。已验证的伤害状况（VIPs）按伤害类型和具体身体部位进行汇总，这些数据是根据伤害分类对诊断代码进行分类的。对于VIP队列，将所有三年的CIPs汇总在一起。为了减少极端异常值的影响，排除了VIPs中前10%的最高LDD（15）。此外，怀孕或产后的士兵也被排除在外，因为怀孕或产后的士兵可能有不同的风险因素和不同的伤害恢复体验。具体来说，如果怀孕或产后医疗状况的开始日期早于VIP的结束日期，则该VIP被排除。按伤害类型、具体身体部位和性别计算总LDD、平均值和中位数。此外，刘易斯麦克乔德联合作战基地和蒙特雷普雷西多基地的士兵也被排除在分析之外，因为这些地点已迁移到军事健康系统Genesis系统，分析时无法可靠地获取医疗数据（16）。使用Kolmogorov–Smirnov和Quantile–Quantile（Q–Q）图来评估按性别划分的士兵年龄分布的正态性。t检验用于比较不同性别群体之间的相对年龄。2019年至2021年的现役士兵年中人口数量来自国防人力数据中心（DMDC）。使用Cochran–Mantel–Haenszel χ2检验比较年中（6月）陆军人口与e-Profile人口之间的差异。统计显著性标准为P ≤ 0.05。2019年至2021年的平均每年现役士兵人口和总可用工作日（DD）是通过DMDC年中人口数量估计的。每年因伤害而受限的工作日比例计算为（LDD/DD）× 100。每年因伤害而受限的工作日比例计算为（Injury LDD/DD）× 100。所有统计分析均使用SAS统计软件9.4版本（SAS Institute）进行。

结果：经过去除所有SC的重复数据后，3年间共有330,989名士兵记录了831,335个临时医疗状况。在此期间，261,521名士兵记录了563,414个临时伤害状况。在合并与伤害相关的SC后，244,916名士兵中有318,982个医疗状况可以通过医疗就诊进行验证（89%在7天内，5.2%在30天内），另有5.8%的CIP未得到验证。2019年有医疗就诊记录的士兵中略超过一半（53%）在e-Profile中有相应的记录，2020年和2021年的比例相似。考虑到年中军队人员数据，2019年至2021年年中军队人员名录中的女性士兵比例在15.2%至15.6%之间。获得临时医疗状况的女性士兵比例高于所有年份年中人员名录中的女性士兵比例，2019年为21.6%，2020年为23.3%（P < 0.0001）。年轻士兵在e-Profile数据中也占比较大比例。具体来说，有临时医疗状况的男性士兵比年中DMDC人员名录中的男性士兵更年轻。有医疗状况的男性士兵的平均年龄为27.9岁，而人员名录中的男性士兵平均年龄为28.8岁（P < 0.001）；有医疗状况的女性士兵的平均年龄为27.3岁，而人员名录中的女性士兵平均年龄为28.2岁（P < 0.001）。e-Profile数据库中的士兵年龄分布（男女均）呈右偏态，即非正态分布（所有年份P < 0.01），这一点通过Q–Q图得到确认。从2019年到2021年，士兵被分配了近4500万天的LDD（表1）。三年期间，伤害状况占LDD的27,397,023天（60.8%），其次是行为健康和怀孕。前十名SC占每年LDD的近90%。2020年的总LDD明显较低（减少了17.2%），这主要是由于2019年的伤害状况天数减少了23%（10,183,455天 vs 7,830,809天）。2021年与伤害相关的限制工作日反弹至9,382,759天。有怀孕医疗状况的8,069名士兵占所有年份中第三高的总LDD。携带怀孕/产后相关信息的士兵在整个研究期间共有4,811,170天（占10.7%）的有限任务时间（LDD）。表1显示了2019-2021年间美国陆军士兵因10种主要系统健康问题导致的总有限任务天数。

| 系统健康问题 | 2019年LDD（%） | 2020年LDD（%） | 2021年LDD（%） | 所有年份LDD（%） |
|----------------|------------|------------|------------|------------|
| 神经肌肉骨骼系统 | 9,413 | 575 | 7,335 | 8,730 | 25,478 |
| 行为健康 | 1,619 | 1,466 | 1,796 | 4,881 |
| 怀孕/产后 | 1,594 | 1,549 | 1,666 | 4,811 |
| 神经系统 | 309 | 260 | 318 | 888 |
| 刮胡子 | 281 | 263 | 306 | 851 |
| 足病 | 276 | 199 | 229 | 705 |
| 眼科 | 241 | 131 | 213 | 586 |
| 皮肤病 | 235 | 220 | 334 | 790 |
| 普通外科 | 221 | 180 | 189 | 591 |
| 心脏病学 | 213 | 175 | 248 | 637 |
| 其他系统健康问题 | 1,478 | 1,361 | 1,930 | 4,771 |

士兵可能同时受到多种系统健康问题的影响。LDD表示有限任务时间；百分比表示占比。

鉴于平均每年有1,415,343名美国陆军士兵在岗365.25天，三年期间总共有516,954,031天的有限任务时间。电子档案（e-Profile）记录了44,990,493天的LDD。因此，从2019年到2021年，士兵们每年平均有32天的任务能力受限，大约占全年的8.7%。此外，2019年至2021年间，有27,397,023天的LDD与受伤有关。

在2019年，与受伤相关的系统健康问题中，神经肌肉骨骼系统的LDD天数最多（9,413天），其次是行为健康（1,619天）、怀孕/产后（1,594天）和神经系统（309天）。表2进一步展示了2019-2021年间美国陆军士兵因不同受伤原因导致的总有限任务天数。

**表2：2019-2021年间美国陆军士兵因受伤相关系统健康问题导致的总有限任务天数**

| 受伤相关系统健康问题 | 2019年LDD（%） | 2020年LDD（%） | 2021年LDD（%） | 所有年份LDD（%） |
|----------------|------------|------------|------------|------------|
| 神经肌肉骨骼系统 | 9,413 | 7,335 | 8,730 | 25,478 |
| 神经系统 | 309 | 260 | 318 | 888 |
| 足病 | 276 | 199 | 229 | 705 |
| 刮胡子 | 281 | 263 | 306 | 851 |
| 眼科 | 241 | 131 | 213 | 586 |
| 皮肤病 | 235 | 220 | 334 | 790 |
| 普通外科 | 221 | 180 | 189 | 591 |
| 心脏病学 | 213 | 175 | 248 | 637 |
| 其他系统健康问题 | 1,478 | 1,361 | 1,930 | 4,771 |

所有系统健康问题的总LDD天数为15,883,224天，占总天数的100.0%。平均每年有13,145,282天的LDD。

需要注意的是，士兵可能因多种系统健康问题同时受到影响。由于平均每年有1,415,343名美国陆军士兵在岗365.25天，三年期间总共有516,954,031天的有限任务时间。电子档案记录了44,990,493天的LDD，这意味着士兵每年平均有32天的任务能力受限。

在2019年，与受伤相关的系统健康问题中，神经肌肉骨骼系统的LDD天数最多（9,413天），其次是行为健康（1,619天）和怀孕/产后（1,594天）。与受伤相关的系统健康问题中，神经系统的LDD天数在三年期间保持稳定（309天）。不同年份中，MSKI（肌肉骨骼损伤）的LDD天数有所变化（2019年为309天，后续年份有所减少）。

从2019年到2021年，与受伤相关的系统健康问题中，神经肌肉骨骼系统的LDD天数在所有年份中占最大比例（92.4%），其次是行为健康（10.2%）和怀孕/产后（10.0%）。表格还显示了不同年份中不同受伤原因的LDD天数分布。

**讨论：**
从2019年到2021年，美国陆军士兵共有超过4500万天的LDD。其中，与受伤相关的LDD占到了2740万天（61%），对军事准备状态产生了显著影响。2020年的LDD天数较少，可能是因为COVID-19大流行期间医疗就诊次数减少。一些训练项目被暂停，作战节奏放缓以降低感染风险，这导致2020年的受伤率和LDD天数下降。

电子档案（e-Profile）数据补充了医疗记录，其受伤趋势与医疗记录分析结果一致。主要导致LDD的受伤类型包括神经肌肉骨骼系统损伤、扭伤或关节损伤以及骨折。此外，“跑步”、“军事职业任务”和“跌倒、滑倒或绊倒”也是常见原因。这些数据有助于确定受伤预防工作的重点和评估预防政策的效果。

先前的流行病学研究表明，应将肌肉骨骼损伤（MSKI）纳入军事伤害调查和监测中，因为高达70%的肌肉骨骼损伤是由于累积性微创伤造成的。2020年中引入的“逐渐或隐匿性发病”这一新的受伤机制，在2021年成为第三大常见原因。医疗验证的电子档案数据证实，这种逐渐或隐匿性发病的肌肉骨骼损伤是导致美国陆军士兵受伤的主要原因。

历史上，与受伤相关的军事任务限制受到的关注不足。在电子档案出现之前，这类调查主要依赖调查问卷进行。电子档案数据提供了美国陆军士兵在非战斗环境下最完整的任务或工作限制记录。虽然电子档案数据被广泛接受为准确的限制记录，但由于缺乏与医疗诊断的关联，某些信息缺乏详细性。幸运的是，只有不到6%的伤害记录无法与医疗记录匹配。

本研究通过将电子档案数据与医疗记录关联，扩展了之前的分析。将电子档案数据与医疗记录挂钩是有价值的，因为它将伤害类型与具体的身体部位联系起来。医疗代码指明了受伤部位，这在电子档案中可能不够明确。通过验证伤害细节，电子档案数据的总结更加准确。

需要注意的是，LDD值可能适用于年龄和体能水平与美国陆军士兵相似的其他军种人员。目前，只有美国陆军维护着完整的临时伤害记录系统。由于美国陆军士兵的平均年龄较轻、体重指数较低且整体体能水平较高，因此研究结果不能直接应用于更广泛的人群。

**局限性：**
- 本研究基于公共卫生监测数据，而非科学研究。
- 研究对象是2019-2021年间受伤或受限任务的美国陆军士兵。
- 由于整个研究群体的医疗和档案数据完整，未进行统计调整。
- 电子档案数据的汇总可能存在偏差，如某些伤害类型的诊断数量在不同类别中差异较大。
- 电子档案中缺少某些伤害类型的明确标识字段。
- 长期存在的档案（超过1年的档案）可能是由于行政错误或数据转换问题导致的。内部（未发表）分析将有无电子病历（e-Profile）的受伤诊断进行了比较，发现没有电子病历的受伤情况中没有明显的规律可循。其他研究人员（21,23,24）也不同程度地记录了没有电子病历的受伤情况。这些研究中关于无电子病历受伤情况的估计存在差异，可能是由于方法不同和/或使用e-Profile系统的时期不同所致。并非所有受伤情况都需要限制军事职责（21），而且不记录电子病历的原因可能有很多，包括医护人员时间有限、无法访问e-Profile系统，或是部队指挥部的要求或惯例。当受伤情况较轻时，初步治疗和咨询可能可以减少进一步限制职责的必要性（23）。目前尚无审计机制来确保电子病历的填写始终符合规定，也没有针对不合规行为的处罚措施。因此，电子病历可能无法全面反映陆军人员临时限制职责所带来的影响。需要进一步研究不同类型受伤情况在电子病历记录中的分配差异。

e-Profile数据虽然复杂，但该行政系统在评估士兵医疗准备状态方面的价值显而易见。士兵是指挥官用于执行战斗任务的宝贵资源。直到最近，陆军领导层一直依赖对医疗人员的调查来估算各种受伤后的复职时间。e-Profile分析通过数千份记录在案的医疗建议，提供了更精确的士兵恢复时间估计，这对任务规划和执行至关重要。这项工作为未来将医疗状况与士兵准备状态相关联的分析奠定了基础。

从系统角度出发，更新用于记录和分类电子病历数据的类别，使其与医学诊断相匹配，将提高电子病历的数据价值和准确性。例如，用于军事公共卫生监测的离散且互斥的评分标准（SC field values）（3）能够更好地支持随时间比较不同的评分标准、受伤类型和原因，并确保对限制军事职责（LDD）的记录更加一致。电子病历数据摘要提供了关于受伤情况的背景信息，并提供了量化按受伤机制、类型和身体部位划分的恢复情况的指标（LDD）。这些信息在其他地方难以获得。结合医疗记录，电子病历数据可以用于制定伤害预防计划和活动，并评估伤害预防政策的变化，以减少因医疗问题导致的非战斗状态。此外，电子病历数据还可以用于描述性报告、成本估算和预测建模。

本文表达的观点仅代表作者本人，并不一定反映国防部、国防卫生局或美国政府的官方立场。文中提及任何非联邦实体及其产品，并不意味着这些实体或其产品得到了联邦政府的认可。此处呈现的结果和观点也不代表美国运动医学会的认可。

本研究生成和分析的数据集属于国防部的专有资料，不向公众公开。作者声明没有任何利益冲突，也没有需要披露的资助来源。