《Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases》：Prehospital time efficiency in the Portuguese Stroke Fast-Track pathway: a nationwide observational study
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背景：及时的院前管理对于通过最小化再灌注时间来改善急性卒中结局至关重要。尽管实施了卒中快通道（Stroke Fast-Track pathway），系统响应时间的改善仍然有限。本研究旨在描述葡萄牙全国性卒中快通道（Stroke Fast-Track pathw
背景：及时的院前管理对于通过最小化再灌注时间来改善急性卒中结局至关重要。尽管实施了卒中快通道（Stroke Fast-Track pathway），系统响应时间的改善仍然有限。本研究旨在描述葡萄牙全国性卒中快通道（Stroke Fast-Track pathway）中从紧急呼叫到入院前的系统响应时间，并识别患者水平、地理和结构性决定因素。方法：在这项横断面研究中，研究人员分析了2017年至2023年葡萄牙国家前瞻性卒中快通道登记（National Prospective Stroke Fast-Track Registry）的数据。纳入符合卒中路径激活标准的病例，以评估紧急呼叫与入院之间的间隔（系统响应时间）。使用多变量广义线性模型评估人口统计学、临床、地理、结构、时间因素与系统响应时间之间的关联；结果以调整后的估计值和95%置信区间（CIs）报告。结果：共纳入32,506例患者。中位系统响应时间为61分钟（四分位距[IQR] 49–77）；仅48%的病例达到呼叫到入院60分钟内的国家目标。矛盾的是，每10万居民中较低的急救车辆密度和较低的卒中单元可用性与较短的调整后系统响应时间独立相关（与最高可用性类别相比，分别减少4-8分钟和5分钟）。较高的人口密度也与较短的时间独立相关（每单位增加对数人口/km2减少1分钟；95% CI: ?1.68至?0.42；p=0.001）。这些反向关联表明，在高资源环境中，调度复杂性可能抵消邻近优势。结论：在一个全国性的卒中网络中，简单的资源可用性并不能预测更快的院前反应。操作因素可能影响院前卒中表现。路径优化应关注急诊网络组织。
**论文解读**
**研究背景、问题与意义**
在欧洲，卒中负担在不同地区差异显著且预计将增加。在葡萄牙，卒中作为首要死亡原因，治疗率仍不理想，尤其是静脉溶栓的应用率较低。院前间隔——从症状出现到入院的时间——占缺血性和出血性卒中治疗前总延迟的大部分，因此缩短该间隔对改善临床结局至关重要。自2005年起，葡萄牙建立了全国性卒中快通道（Via Verde Acidente Vascular Cerebral – VVAVC）系统，由国家医疗急救研究所（INEM）协调，涵盖症状识别、分诊、急救车辆派遣、现场处置及院内转运等环节，并设定转运至卒中单元时间＜30分钟、总呼叫至入院时间≤60分钟的国家目标。然而，针对院前响应时间影响因素的研究尚不充分。本研究旨在描述葡萄牙全国性卒中快通道（VVAVC）中从紧急呼叫到入院（系统响应时间）的现状，并识别与实现更快呼叫至入院目标相关的地理和结构性因素。该研究发表在《Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases》。
**研究方法与技术路线**
本研究为全国性横断面研究，数据来源于2017年至2023年葡萄牙国家前瞻性卒中快通道登记（National Prospective Stroke Fast-Track Registry）及INEM iTeams系统，样本队列覆盖葡萄牙大陆所有符合路径激活标准的成年（≥18岁）疑似卒中患者。主要结局为系统响应时间（T3），即从紧急呼叫接收到入院的时间。关键变量包括：急救车辆密度（每10万居民INEM车辆数，按区分类为三分位数）、卒中单元可用性（每10万居民＜1 vs ≥1）、人口密度（每km2居民数的对数转换）、事发地至医院距离（Google Maps API计算并分为五等分），以及人口统计学、临床、时间因素。采用多变量广义线性模型（GLM，高斯分布与恒等链接）评估调整后的关联，并以95%置信区间（CIs）报告。敏感性分析使用伽马GLM验证结果的稳健性。
**研究结果**
**系统响应时间描述**：32,506例患者的中位系统响应时间为61分钟（四分位距[IQR] 49–77），仅48%的病例达到国家目标（≤60分钟）。院前时间在各地区差异显著：北部（中位数58分钟）和里斯本及特茹河谷（60分钟）最短，阿连特茹（77分钟）最长。距离每增加一个五等分，系统时间从49分钟增至85分钟，呈单调梯度。矛盾的是，急救车辆密度较低（56分钟）和卒中单元可用性较低（61分钟）的区域，系统时间反而比高密度区域（75分钟和68分钟）更短。夜间（0–8时）系统时间（64分钟）高于白昼（61分钟）。
**系统响应时间的预测因素**：多变量广义线性模型显示，距离是系统时间的最强预测因素，最短距离类别相比最远类别调整后减少36–37分钟。地区差异持续存在：所有区域均比里斯本及特茹河谷更短（调整后减少6–9分钟）。较低的急救车辆密度（低密度 vs 高密度：?7.8分钟）和较低的卒中单元可用性（＜1 vs ≥1：?5.4分钟）与更短的调整后系统时间独立相关。人口密度每单位增加（对数变换）与系统时间减少1.1分钟相关（B=?1.05；95% CI ?1.68至?0.42；p=0.001）。时间因素中，夜间与较长系统时间相关，年度间变化较小。年龄仅有微小独立效应：＜60岁患者比≥80岁患者短2–3分钟；性别和临床特征与系统时间关联甚微。
**讨论与结论**
在本项全国性分析中，院前卒中系统响应时间主要受结构和地理因素驱动——尤其是距离、地理区域和急救资源配置，而非个体患者特征，这与国际证据一致。路径激活次数在2017至2023年间几乎翻倍（从3,003增至6,048），覆盖比例从10%升至20%，但系统时间保持稳定，表明仅扩大路径覆盖并不能提高运行效率。矛盾性资源密度关联（低资源区域时间更短）可能是由于高资源区域调度复杂性较高、城市交通拥堵、社会经济及健康素养梯度等未测量因素所致。个体特征（年龄、性别、卒中严重程度）的独立关联很弱，支持VVAVC反应的标准性质。
研究结论：在这项纳入32,506例葡萄牙卒中快通道（VVAVC）患者的全国性横断面研究（2017–2023年）中，院前系统响应时间主要与结构和地理因素相关。事发地至医院距离是最强预测因素，呈现明显单调梯度，且多变量调整后地区差异持续存在。每10万居民中较低的急救车辆密度和较低的卒中单元可用性矛盾地与较短的调整后系统时间相关，表明资源密度本身并不能决定运行效率，反而可能反映高资源环境中的调度和转诊复杂性。较高的人口密度与较短的系统时间相关，与城市邻近优势一致。路径优化应关注急诊网络组织，而非单纯增加资源。
