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    改良智能化急診分級分診系統(tǒng)的臨床應用研究

    2019-07-01 13:30:03何沛蘭溫冬娣尹冬梅
    中國實用醫(yī)藥 2019年2期

    何沛 蘭溫冬娣 尹冬梅

    【摘要】 目的 分析改良智能化急診分級分診系統(tǒng)的臨床應用效果。方法 選取100例急診科接受治療的患者作為研究對象, 均應用改良智能化急診分級分診系統(tǒng), 統(tǒng)計患者急診分級分布情況、就診時間分布情況和二次分診情況。結果 100例患者中, 1級患者最少, 僅為3例(3%), 2級患者18例(18%), 3級患者34例(34%), 4級患者最多, 為45例(45%)。急診患者的就診時間主要集中在8:00~22:00, 其中就診患者人數(shù)最多的時間為10:00~12:00, 共有48例(48%)患者;其次是16:00~18:00, 共有32例(32%)患者;就診患者人數(shù)最少時間為6:00~8:00, 有4例(4%)患者;其余16例(16%)患者分布在其他時間段。二次分診治療的患者僅有8例患者, 三次及以上分診治療患者有3例(3%), 其余89例(89%)患者均為一次分診治療。結論 在急診科患者治療中應用改良智能化急診分級分診系統(tǒng)能夠提升分診工作效率, 準確、快速地輔助識別病情, 實時共享就診數(shù)據(jù), 優(yōu)化急診醫(yī)療資源配置和排班, 提升分診質(zhì)量, 實現(xiàn)輔助決策分診, 應用價值高。

    【關鍵詞】 改良智能化;分診分級;分診系統(tǒng)

    DOI:10.14163/j.cnki.11-5547/r.2019.02.111

    急診科是醫(yī)院第一治療科室, 接受治療的患者大多病情危急, 需要立即安排治療, 由于急診科每天接收治療的患者數(shù)量非常多, 易出現(xiàn)就診時間長等問題, 影響患者的治療。隨著網(wǎng)絡技術和現(xiàn)代科技的發(fā)展, 醫(yī)院在治療中也應用智能化信息系統(tǒng), 逐漸完善醫(yī)院信息系統(tǒng)。急診分級分診是體現(xiàn)科室醫(yī)療服務體系質(zhì)量的重要環(huán)境, 需要借助急診信息化系統(tǒng)的優(yōu)勢實現(xiàn)對患者病情數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析, 建立共享數(shù)據(jù)庫, 實現(xiàn)高效治療[1]。本文分析了改良智能化急診分級分診系統(tǒng)的臨床應用價值, 為急診科治療提供參考, 總結如下。

    1 資料與方法

    1. 1 一般資料 選取本院2017年1月~2018年6月在急診科接受治療的100例患者作為研究對象, 年齡均>18周歲, 符合急診就診標準, 按照常規(guī)要求掛號和接受治療;排除患者信息不全、不符合急診治療標準、掛號后退號等情況?;颊呔鈪⑴c本次研究, 其中男60例, 女40例, 平均年齡(50.49±0.34)歲。

    1. 2 方法

    1. 2. 1 系統(tǒng)分級標準 參照急診分診遇見指引制定改良智能化急診分級分診系統(tǒng)分級標準[2], 1級:患者需要立即進行搶救, 將患者送往搶救室或復蘇室;2級:搶救時間<10 min, 需要送往搶救室或復蘇室;3級:搶救時間<30 min,?可將患者送入優(yōu)先診室;4級:患者無需立即搶救, 救治時間<4 h, 可在一般診室接受治療。

    1. 2. 2 分診系統(tǒng)應用 改良智能化急診分級分診系統(tǒng)主要分為4個操作模塊, 分別為患者信息(用于記錄和描述患者信息)、智能分級系統(tǒng)(對患者疾病進行分級)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(患者就診去向分配)和數(shù)據(jù)共享(實現(xiàn)患者數(shù)據(jù)共享功能)。①患者信息:包括患者的個人基本信息、病情信息(主訴和檢查)和各項生命體征;②智能分級系統(tǒng):系統(tǒng)中帶有格拉斯哥昏迷評分、疼痛評分、創(chuàng)傷評分等多個評估量表, 17項主要臨床癥狀和11項常見急癥和危重癥疾病主訴癥狀;③數(shù)據(jù)統(tǒng)計:分診護士將患者的主訴癥狀與生命體征錄入系統(tǒng)后, 勾選系統(tǒng)中相應的提示欄, 系統(tǒng)自動對患者病情進行分級, 并提供給分診護士, 將患者轉(zhuǎn)送至對應的治療科室[3];④數(shù)據(jù)共享:系統(tǒng)會自動將患者的臨床癥狀和生命體征等信息傳送至科室醫(yī)生診療系統(tǒng), 醫(yī)生根據(jù)患者病情嚴重程度和表現(xiàn)進行二次分級并排號, 叫號順序為急診患者接受治療的順序。

    1. 3 觀察指標 統(tǒng)計患者急診分級分布情況、就診時間分布情況和二次分診情況。

    2 結果

    2. 1 急診分級分布情況 100例患者中, 1級患者最少, 僅為3例(3%), 2級患者18例(18%), 3級患者34例(34%), 4級患者最多, 為45例(45%)。

    2. 2 就診時間分布情況 急診患者的就診時間主要集中在8:00~22:00, 其中就診患者人數(shù)最多的時間為10:00~12:00, 共有48例(48%)患者;其次是16:00~18:00, 共有32例(32%)患者;就診患者人數(shù)最少時間為6:00~8:00, 有4例(4%)患者;其余16例(16%)患者分布在其他時間段。

    2. 3 二次分診分布情況 二次分診治療的患者僅有8例(8%), 三次及以上分診治療患者有3例(3%), 其余89例(89%)患者均為一次分診治療。見表1。

    3 討論

    隨著醫(yī)療行業(yè)的信息化、數(shù)字化發(fā)展, 醫(yī)院信息系統(tǒng)(HIS)、電子病歷系統(tǒng)(EMRS)逐漸應用于醫(yī)療過程中, 國家科研機構和科技公司所研發(fā)的醫(yī)院信息系統(tǒng)發(fā)揮了獨特的優(yōu)勢?;诖舜髷?shù)據(jù)環(huán)境下, 本院引進改良智能化急診分級分診系統(tǒng), 結合本院的急診特點, 應用于急診科室中發(fā)揮了積極的作用。改良智能化急診分級分診系統(tǒng)的應用優(yōu)勢如下。

    3. 1 完善分診資料, 規(guī)范文書管理 患者進入急診科室治療后, 護士將患者的各項信息錄入系統(tǒng), 系統(tǒng)自動統(tǒng)計和計算, 對患者進行分級分診, 并將患者分診時間、科室去向和量表評分等形成報表[4]。分診護士可按照“科室”“分級”和“時間”等進行分級劃分, 觀察不同科室不同時間段的接診情況, 合理分配患者的治療科室, 減少等待時間。系統(tǒng)化自動生成報表為分診文書管理提供了便捷, 分診將各信息匯總后點擊“導出”即可將所選擇內(nèi)容打印出來, 大大節(jié)省了手寫分診資料的時間, 避免漏診、漏記等情況, 規(guī)范了急診分診文書管理[5]。

    3. 2 采用彈性排班制度 急診科室白天診治的患者數(shù)量非常多, 很多“非急診”患者分為急診, 因急診治療快、就診人數(shù)少、費用與門診相似, 因此選擇急診號, 占用搶救資源。當門診號不足時, 也會導致急診科室患者數(shù)量增加。應用改良智能化急診分級分診系統(tǒng)能夠掌握患者治療高峰時間, 在此時間段內(nèi)增加護士排班, 在患者治療數(shù)量少的時間段內(nèi)減少排班, 合理調(diào)配醫(yī)療資源[6, 7]。護士長要通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計了解就診量與時間的關系, 采用彈性排班制度, 對于交接班等事件出現(xiàn)的分診高峰階段增加護理人員, 滿足患者治療的需要。

    3. 3 動態(tài)、即時分診記錄 改良后分診系統(tǒng)注重患者病情的再次評估, 當患者初次分診后癥狀有變化時要再次評估, 采用動態(tài)管理和可靠追蹤方式來準確評估患者病情變化情況[5]。通過本次研究發(fā)現(xiàn), 對患者進行二次分診有助于識別潛在危重患者, 動態(tài)調(diào)整患者的就診科室, 避免延誤最佳治療時間[8]。綜上所述, 改良智能化急診分級分診系統(tǒng)的應用取代了傳統(tǒng)護士手工測量和采集數(shù)據(jù), 利用電子設備采集患者生命體征數(shù)據(jù), 實現(xiàn)智能信息化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析與評估。改良智能化急診分級分診系統(tǒng)能夠完善分診文書, 為疾病分級提供客觀數(shù)據(jù), 優(yōu)化急診流程, 縮短患者的等待時間, 保障患者的治療安全。

    參考文獻

    [1] 王蕾, 謝小華, 譚薇, 等. 改良智能化急診分級分診系統(tǒng)的臨床應用研究. 護理研究, 2018, 32(1):63-66.

    [2] 王蕾, 謝小華, 熊文舉, 等. 改良智能化急診分級分診系統(tǒng)的構建與應用評價. 中國數(shù)字醫(yī)學, 2017, 12(10):57-59.

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    [7] 梁瀟, 劉越. 改良的早期預警評分系統(tǒng)在急診預檢分級分診中應用. 醫(yī)學臨床研究, 2013, 30(7):1419-1420.

    [8] 潘璐意, 萬光明, 顏美瓊, 等. 校正改良式早期預警系統(tǒng)在心胸??萍痹\分診中的應用. 解放軍護理雜志, 2016, 33(24):72-75.

    [收稿日期:2018-07-05]

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