董 蘭，胡娟娟

（海軍軍醫(yī)大學(xué)第二附屬醫(yī)院，上海 200003）

急診是危重癥患者聚集的地方，急診患者多具有發(fā)病急、進展快、病死率高等特點。因此，急診預(yù)檢分診對于患者疾病的早期識別、及時救治有非常重要的臨床意義［1-2］。急診預(yù)檢分診護士的主要任務(wù)是迅速、準(zhǔn)確地判斷患者的病情嚴(yán)重程度，并對患者進行準(zhǔn)確分診。但目前我國醫(yī)院急診患者中往往涌入大量非急診患者，這給急診預(yù)檢分診護士的工作帶來很大的難度，繼而造成分診不準(zhǔn)確、患者候診時間延長，甚至錯過最佳搶救時機，造成患者死亡等嚴(yán)重后果［3-4］。海軍軍醫(yī)大學(xué)第二附屬醫(yī)院急診科在采用智能化的語言云急診預(yù)檢分診系統(tǒng)后，在急診分診方面取得了較好的臨床效果，現(xiàn)報道如下。

1 智能化的語言云急診預(yù)檢分診系統(tǒng)

1.1 概述智能化的語言云急診預(yù)檢分診系統(tǒng)是基于語言云而建立的預(yù)檢分級指標(biāo)電子檔案庫，系統(tǒng)可根據(jù)檔案庫內(nèi)信息進行智能判斷，從而進行智能化的急診預(yù)檢分診，并給出相應(yīng)的急診分診級別。該系統(tǒng)電子檔案庫內(nèi)包括患者一般信息和分診相關(guān)信息2 部分內(nèi)容。一般信息由就診卡自動導(dǎo)入，包括患者姓名、性別、年齡等一般資料。分診相關(guān)信息包括發(fā)病時間、主訴/癥狀、個人史、既往史及手術(shù)史等，是由醫(yī)護人員通過語音系統(tǒng)錄入。該語音系統(tǒng)通過建立無線語音傳輸網(wǎng)，連接相關(guān)醫(yī)護人員和各醫(yī)療部門。

1.2 功能該急診預(yù)檢分診系統(tǒng)共包括7 個功能模塊。①患者基本信息錄入模塊：患者掛號時，通過刷就診卡可實現(xiàn)患者一般信息的自動錄入，包括患者姓名、性別及年齡等一般資料。②生命體征自動導(dǎo)入模塊：該模塊的端口為護士端，患者生命體征數(shù)據(jù)由護士通過監(jiān)護儀采集，采集的數(shù)據(jù)直接同步至該系統(tǒng)，患者可通過監(jiān)護儀顯示屏幕了解自己的基本生命體征。③評估工具模塊：該模塊的端口在護士端，包括格拉斯哥昏迷評分表、疼痛評分表、創(chuàng)傷評分及快速病情評分表，評估工具均參考《急診預(yù)檢快速分診評估單》［5］設(shè)定，均由急診預(yù)檢分診護士通過問診的形式完成。④智能分級模塊：系統(tǒng)自動根據(jù)患者年齡、癥狀、嚴(yán)重程度、各類評分表結(jié)果、生命體征等數(shù)據(jù)進行整合分析，智能給出急診預(yù)檢分級及分區(qū)?；颊叩姆衷\級別不是固定不變的，急診預(yù)檢分診人員需要密切觀察患者的病情變化并作出調(diào)整。⑤患者主訴錄入模塊： 該模塊端口在醫(yī)師端，共有3 部分內(nèi)容，第1 部分為系統(tǒng)分類；第2 部分為癥狀描述，包括10 大類系統(tǒng)的癥狀描述；第3 部分為嚴(yán)重程度判斷，使用輕、中、重度等詞語或短句描述疾病嚴(yán)重程度。該錄入模塊由問診醫(yī)師完成問診、錄入，并對癥狀及嚴(yán)重程度進行判斷和描述。⑥統(tǒng)計模塊：系統(tǒng)可根據(jù)患者的資料進行相關(guān)統(tǒng)計。⑦質(zhì)控模塊：系統(tǒng)可自動生成各類報表，如各時段急診患者人數(shù)、各級別患者人數(shù)、護士分診時間、患者等候時間、患者年齡分布、患者疾病譜分布等，并自動生成相應(yīng)的圖表等。

1.3 使用流程患者到達(dá)急診室掛號后系統(tǒng)自動導(dǎo)入患者基本信息，急診預(yù)檢護士對其進行生命體征監(jiān)測及相關(guān)評估，并進行相關(guān)信息錄入，電腦自動根據(jù)分診標(biāo)準(zhǔn)確定分診級別； 患者在確定急診預(yù)檢分診級別后至相應(yīng)區(qū)域等待就診； 急診醫(yī)師看診過程中可直接通過智能化的語言云系統(tǒng)獲取患者的基本信息及生命體征。另外，系統(tǒng)內(nèi)還設(shè)置腦出血、心血管、急性心梗、創(chuàng)傷等一些特殊人群的綠色通道模塊； 急診分診護士接待患者時，需對患者進行信息化系統(tǒng)適用性的評估，與患者及家屬做好及時有效的溝通，妥善安排患者，做好動態(tài)評估，根據(jù)患者病情變化及時作出調(diào)整。

2 效果評價

2.1 評價對象選取2017 年1 月—2018 年6 月期間在海軍軍醫(yī)大學(xué)第二附屬醫(yī)院急診就診的7 282 例患者作為研究對象。根據(jù)入院的先后時間進行分組，將2017 年 1—9 月就診的3 641 例患者設(shè)為對照組，將2017 年 10 月—2018 年 6 月就診的 3 641 例患者設(shè)為觀察組。納入標(biāo)準(zhǔn)：神志清楚；無心理、精神疾??；能配合完成急診的預(yù)檢分診；自愿參與本研究，并簽署知情同意書。排除標(biāo)準(zhǔn)：自動轉(zhuǎn)院或放棄治療；有精神病史。對照組患者中，男性 1 900 例（52.18%），女性 1 741 例（47.82%）；年齡 18～84 歲，平均年齡（50.16±5.30）歲；既往本院就診次數(shù) 1～3 次，平均就診（1.40±0.50）次；初中及 以 下 學(xué) 歷 1 600 例 （43.94%），高 中 1 300 例（35.70%），大專及以上 741 例（20.35%）。觀察組患者中，男性 1 850 例（50.81%），女性 1 791 例（49.19%）；年齡 17～82 歲，平均年齡（51.58±5.70）歲；既往本院就診次數(shù) 1～3 次，平均就診（1.30±0.40）次；初中及以下學(xué)歷1 700 例（46.68%），高中 1 240 例（34.06%），大專及以上701 例（19.25%）。兩組患者性別、年齡、學(xué)歷、既往本院就診次數(shù)比較，差異沒有統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）。

2.2 方法對照組患者由急診分診護士采用常規(guī)四級分診模式進行分診，即通過“一看、二問、三查”的方式，根據(jù)《急診預(yù)檢快速分診評估單》上的內(nèi)容綜合分析患者的臨床資料，初步判斷患者病情，將患者劃分至相應(yīng)的搶救區(qū)域或普通診室進行診治。觀察組采用智能化的語言云急診預(yù)檢分診系統(tǒng)進行急診分診。

2.3 評價指標(biāo)①分診準(zhǔn)確率：責(zé)任護士于每天下午4 時統(tǒng)計兩組患者分診準(zhǔn)確例數(shù)。根據(jù)席淑華等［5］制訂的急診預(yù)檢分診分級標(biāo)準(zhǔn)界定急診分診準(zhǔn)確率，將分科錯誤、分級不準(zhǔn)確列為分診不準(zhǔn)確，其他為分診準(zhǔn)確。分診準(zhǔn)確率(%)=正確分診例數(shù)/總例數(shù)×100%。②搶救成功率（通過搶救使危及生命體征的危險解除，病情平穩(wěn)達(dá)到24 h 以上）、死亡率、候診意外（候診期間出現(xiàn)病情加重或緊急情況）發(fā)生率：責(zé)任護士于每日下午5 時進行統(tǒng)計。③患者滿意度：于患者就診后離院時，由責(zé)任護士對急診就診患者或家屬進行滿意度調(diào)查，采用醫(yī)院自制的滿意度評價表，評價內(nèi)容主要包括分診護士工作態(tài)度、專業(yè)技能、應(yīng)急處理等，滿分為100 分。根據(jù)總分將其分為非常滿意（＞80 分）、滿意（60～80 分）、不滿意（＜60 分），滿意度=（非常滿意患者數(shù)+滿意患者數(shù)）/總例數(shù)×100%。

2.4 統(tǒng)計學(xué)方法采用Epidata 3.1 中文版雙人錄入數(shù)據(jù)，采用SPSS 19.0 軟件進行統(tǒng)計分析，計數(shù)資料以頻數(shù)、構(gòu)成比描述，組間比較采用 χ2檢驗，以 P＜0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

3 結(jié)果

3.1 智能化的語言云預(yù)檢分診系統(tǒng)實施前后急診分診準(zhǔn)確率、搶救成功率、死亡率、候診意外發(fā)生率的比較見表1。

表1 智能化的語言云預(yù)檢分診系統(tǒng)實施前后急診分診準(zhǔn)確率、搶救成功率、死亡率、候診意外發(fā)生率的比較 ［n（%）］

3.2 智能化的語言云預(yù)檢分診系統(tǒng)實施前后急診患者滿意度的比較見表2。

表2 智能化的語言云預(yù)檢分診系統(tǒng)實施前后急診患者滿意度的比較 ［n（%）］

4 討論

4.1 智能化的語言云預(yù)檢分診系統(tǒng)的應(yīng)用可提高急診預(yù)檢分診質(zhì)量急診科作為高風(fēng)險科室，容易發(fā)生醫(yī)療糾紛，這與急診患者的構(gòu)成、疾病特點有著直接關(guān)系，而引發(fā)醫(yī)療糾紛的主要原因與護理工作沒有緊密銜接、護患溝通不暢等因素有關(guān)［5］。有研究顯示，急診科的分診流程直接影響科室護理質(zhì)量，這可能與科室護理規(guī)章制度不完善、科室環(huán)境較差，以及患者及家屬、護士等因素有關(guān)［6］。本研究采用智能化的語言云急診預(yù)檢分診系統(tǒng)后，提高了急診預(yù)檢分診準(zhǔn)確率 （P＜0.05）。智能化的語言云急診預(yù)檢分診系統(tǒng)建立了預(yù)檢分級指標(biāo)電子檔案庫，根據(jù)急診分診評估項目對急診分診級別進行智能判斷，整個實施流程完善了患者信息錄入、信息查詢等功能；對病情評價指標(biāo)進行量化，做到分診有據(jù)可依；分診設(shè)施齊全，通過生命體征監(jiān)護儀可采集患者病情相關(guān)客觀指標(biāo)，再結(jié)合分診護士的專業(yè)知識及分診能力，從而確保了急診分診的準(zhǔn)確率［7］。

4.2 智能化的語言云預(yù)檢分診系統(tǒng)的應(yīng)用可提高急診患者的滿意度本研究結(jié)果顯示，觀察組搶救成功率得以提高、死亡率及候診意外發(fā)生率均降低、患者滿意度得以提升（P<0.05），說明智能化的語言云預(yù)檢分診系統(tǒng)能夠提高急診就診患者的搶救成功率，從而提升患者滿意度。急診四級分診標(biāo)準(zhǔn)相對籠統(tǒng)，分診護士多依據(jù)自身經(jīng)驗進行分診，缺乏客觀性評價指標(biāo)，同時存在患者主訴不清等問題，導(dǎo)致過度分診或分診不足的情況出現(xiàn)。而智能化的語言云預(yù)檢分診系統(tǒng)優(yōu)化了分診流程，患者掛號時可通過就診卡直接導(dǎo)入患者基本信息，分診護士在采集患者生命體征數(shù)據(jù)后利用評估工具進行評估及信息錄入，此時醫(yī)師端即可看到患者的基本信息及自動導(dǎo)入的生命體征、患者主訴等，醫(yī)師可通過工作站查詢患者生命體征及相關(guān)評分指標(biāo)，根據(jù)病情進行區(qū)域間的轉(zhuǎn)診，所有患者資料均可通過系統(tǒng)進行查詢，從而提高急診分診管理效能及患者滿意度。

5 小結(jié)

智能化的語言云預(yù)檢分診系統(tǒng)應(yīng)用于急診預(yù)檢分診，能提高分診準(zhǔn)確率、搶救成功率，降低候診意外發(fā)生率及死亡率，從而提高患者滿意度?；谖以褐悄芑恼Z言云預(yù)檢分診系統(tǒng)的應(yīng)用效果，建議有關(guān)各方推進各大醫(yī)療機構(gòu)之間急診分診信息的共享，使急診患者能夠享受到更便捷、更有效、更人性化的醫(yī)療服務(wù)。但該系統(tǒng)還處于推廣應(yīng)用階段，仍然有部分內(nèi)容需要完善，如該系統(tǒng)如何與輔助檢查科室等對接，尚需今后進一步研究。