《Academic Emergency Medicine》：Assessing Risk of Early ICU Admission or Death at Emergency Department Triage: Clinical Judgment Versus Early Warning Scores
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背景：早期预警评分（EWS）被广泛用于标准化识别临床恶化，但其在急诊科（ED）分诊中与临床判断的比较性能仍不确定。研究人员旨在评估常用EWS在预测早期不良结局方面是否与临床判断相当或更优。方法：研究人员进行了一项回顾性观察性研究，纳入2015年至2024年在一
背景：早期预警评分（EWS）被广泛用于标准化识别临床恶化，但其在急诊科（ED）分诊中与临床判断的比较性能仍不确定。研究人员旨在评估常用EWS在预测早期不良结局方面是否与临床判断相当或更优。方法：研究人员进行了一项回顾性观察性研究，纳入2015年至2024年在一家三级医疗学术中心就诊的361,927名成人ED患者。临床判断被操作化为初始评估时分配的分诊类别。使用ED就诊时记录的生命体征计算五种EWS（NEWS、NEWS2、MEWS、REMS和ViEWS）。主要结局是24小时死亡率或重症监护病房（ICU）入院的复合终点。使用区分度、校准度、决策曲线分析和重分类指标比较模型。结果：主要结局发生率为1.17%。区分性能最高的是ViEWS（AUC 0.875）和临床判断（AUC 0.872），两者之间无显著差异。其他EWS的AUC显著较低。在精确率-召回率和基于阈值的分析中，临床判断在较高风险阈值下保持了更高的特异性，同时保持了足够的敏感性。决策曲线分析显示，在所有临床相关阈值下，临床判断的净获益与所有测试的EWS相当或更大。重分类指标显示，EWS相对于临床判断没有改善。结论：常用EWS在预测早期ICU入院或死亡方面并未明显优于分诊临床判断。这些发现支持进一步研究结构化评分和临床判断如何提供互补信息，特别是在识别那些可能通过及时升级护理而改变风险的患者方面。
研究背景：早期预警评分（Early Warning Scores, EWS）被广泛用于标准化识别临床恶化，但在急诊科（Emergency Department, ED）分诊中，与临床判断的比较性能仍不确定。现有研究结果不一致，有的显示EWS预测性能相当，有的显示临床判断更优。因此，研究人员开展了一项大规模回顾性研究，旨在评估常用EWS是否优于或等同于分诊护士的临床判断，在预测早期不良结局（24小时内重症监护病房（Intensive Care Unit, ICU）入院或死亡）方面的表现。该论文发表在《Academic Emergency Medicine》。
关键技术方法：研究人员采用回顾性观察性研究设计，数据来源于意大利罗马Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS（三级医疗学术中心）2015-2024年间的ED电子健康记录。临床判断通过初始分诊类别（Emergency、Urgency、Non-Urgency）操作化。五种EWS，包括National Early Warning Score（NEWS）、NEWS2、Modified Early Warning Score（MEWS）、Rapid Emergency Medicine Score（REMS）和VitalPAC Early Warning Score（ViEWS），根据就诊时记录的生命体征计算。主要结局为24小时全因死亡或ICU入院的复合终点。采用受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic, ROC）下的面积（Area Under the Curve, AUC）评估区分度，Brier评分评估校准度，决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA）评估临床效用，净重分类改善（Net Reclassification Improvement, NRI）和综合区分改善（Integrated Discrimination Improvement, IDI）进行重分类分析。
研究结果：研究人员围绕多个维度比较了EWS与临床判断的性能。
3.1 研究对象的特征：共纳入361,927例成人ED就诊，主要结局发生率为1.17%（4238例）。发生结局的患者年龄更大（中位73岁 vs 55岁）、男性占比更高（55.24% vs 47.99%），且其EWS值和临床判断类别均显著更高。
3.2 风险评分按结局分布：小提琴图显示，发生结局的患者评分分布向更高范围偏移，各评分系统（NEWS、MEWS、REMS、ViEWS、NEWS2及临床判断）的中位数和上四分位数均高于未发生结局组，但低分区间存在部分重叠。
3.3 区分性能：ROC分析显示ViEWS的AUC最高（0.875，95% CI 0.869-0.881），临床判断次之（0.872，95% CI 0.866-0.877），两者差异无统计学意义。其他EWS的AUC显著较低（如NEWS 0.853，NEWS2 0.852，MEWS 0.822，REMS 0.844）。精确率-召回率曲线表明，在临床相关敏感性范围内，临床判断和ViEWS表现出更高的精确率。基于阈值的分析（表2）显示，在较高阳性预测值（Positive Predictive Value, PPV）阈值（如≥5%或≥10%）下，临床判断的特异性（如96.5%）显著高于多数EWS，同时保持可比的敏感性。
3.4 校准度：校准图显示各模型预测概率与观察概率接近，校准-截距（Calibration-in-the-Large, CITL）均接近零，校准斜率接近1，表明校准良好。Brier评分分析显示所有模型均优于零模型，其中临床判断的Brier评分最低（具体数值见表S2），表示其整体概率准确性最佳。
3.5 临床效用与决策曲线分析：决策曲线分析（图5）显示，在大多数临床相关阈值概率下，临床判断的净获益与ViEWS相当或更高，而MEWS和REMS的净获益持续较低。临床判断在低阈值区间（如1-5%）及高阈值区间（如10-20%）均表现出优势。
3.6 重分类分析：重分类指标（NRI和IDI）均为负值，表明在临床判断基础上添加任何EWS均未显著改善分类性能。大多数错误分类涉及非事件，反映了结局的低发生率。
3.7 次要结局：单独分析时，临床判断在预测24小时ICU入院方面优于所有EWS（AUC更高），但在预测24小时死亡方面劣于所有EWS（除MEWS外），提示临床判断对需要升级护理的急性患者识别更精准。
讨论与结论：讨论部分指出，常用EWS并未明显优于ED分诊中应用的细致、部分结构化或非结构化的专家判断。临床判断可能在识别具有可改变临床轨迹的患者方面更优，因其整合了症状、外观、基线状态等情境信息，而单次生命体征的EWS难以捕捉此类动态风险。此外，分诊决策可能影响后续护理，从而部分预测自身结局。研究结论翻译如下：总之，研究人员的发现表明，现有EWS并未明显优于ED分诊中应用的细致、部分结构化或非结构化的专家判断。值得注意的是，临床判断可能在识别具有可改变临床轨迹的患者方面优于EWS。未来研究应评估这一可能性，探索EWS与临床判断的重叠程度，并确定其预测差异的临床情境。更好地理解每种方法在何时提供最大临床价值，可能支持在常规急症护理中更有效地整合结构化评分与临床判断。
