sem bong da

  • Sự đóng góp
  • Thời gian cập nhật 07/10/2021
  • 3 readings
  • Rating 0
  • great
  • Step on

Giới thiệu về sem bong da

nhan dinh bong da keo nha cai

【Tóm tắt】 Mục tiêu Phương pháp đo lường mức độ đông đúc trong khoa cấp cứu là điểm nghẽn của nghiên cứu hiện nay về tình trạng đông đúc trong khoa cấp cứu. Nghiên cứu này sử dụng thang điểm chủ quan về mức độ đông đúc trong khoa cấp cứu (Thang điểm tương tự trực quan, VAS) và điểm mức độ đông đúc của Khoa cấp cứu quốc gia (NEDOCS) để phân tích tương quan và xác minh tính nhất quán, nhằm mục đích ban đầu xây dựng hệ thống đánh giá mức độ đông đúc trong khoa cấp cứu của Trung Quốc. Phương pháp Một nghiên cứu kéo dài 6 tháng được thực hiện tại khoa cấp cứu của một bệnh viện giảng dạy lâm sàng với lưu lượng bệnh nhân cấp cứu hàng năm là 110.000 và 2.000 giường nội trú. Khoa cấp cứu được thu thập cứ sau 8 giờ (1:00, 9:00, 17:00 ) trong thời gian nghiên cứu. Phần dữ liệu đánh giá mức độ đông đúc, phân tích tương quan của phương pháp đo mức độ đông đúc và phương pháp Bland-Altman để kiểm tra tính nhất quán.Kết quả Trong thang điểm tương tự hình ảnh (VAS), giá trị VAS (VAS-p) của bác sĩ thấp hơn đáng kể so với giá trị VAS (VAS-n) của y tá[(6.49±1.82)vs.(7.12±1.78),P<0.01]; Kiểm tra độ tin cậy (Kappa test) cho thấy giá trị Kappa là 0,112 (P <0,01), cho thấy mức độ nhất quán giữa hai yếu tố này là yếu. Giá trị trung bình VAS (VAS-m) của bác sĩ và y tá có tương quan đáng kể với NEDOCS (r = 0,714, P <0,01), nhưng kết quả kiểm tra độ nhất quán của phương pháp Bland-Altman cho thấy giới hạn độ nhất quán 95% là -32,47 đến 71,42 Phạm vi của nó rõ ràng là hơn 40 điểm (thang đánh giá mức độ đông đúc), điều này cho thấy rằng tính nhất quán của hai phương pháp là kém. Kết luận Phương pháp tính điểm tương tự trực quan có những thiếu sót rõ ràng và tính nhất quán của điểm số VAS giữa bác sĩ và y tá là kém; tính nhất quán giữa hai phương pháp đo lường của VAS và NEDOCS là không lý tưởng, điều này cho thấy rằng giá trị điểm số NEDOCS không phù hợp với cảm nhận chủ quan của nhân viên khoa cấp cứu về việc chen chúc trong khoa cấp cứu.Cần điều chỉnh lại mô hình đánh giá NEDOCS.
[Từ khóa]khoa cấp cứu; hiện tượng đông đúc; phương pháp chấm điểm tương tự trực quan; điểm mức độ đông đúc của khoa cấp cứu quốc gia; phương pháp Bland-Altman
Phân tích Bland-Altman để xác định sự trùng hợp giữa hai phương pháp đo lường mức độ đông đúc của khoa cấp cứu: thang đo tương tự trực quan so với thang đo quá tải của khoa cấp cứu quốc gia
Zhou Wenhua, Sun Hong, Liu Jihai, Du Tiekuan, Yu Xuezhong, Xu Tengda. Khoa Cấp cứu, Bệnh viện Đại học Y Liên hiệp Bắc Kinh, Cao đẳng Y tế Công đoàn Bắc Kinh, Học viện Khoa học Y tế Trung Quốc, Bắc Kinh 100730, Trung Quốc
Tác giả tương ứng: Xu Tengda, Email: xutd@pumch.cn
Tóm tắt: Mục tiêu Thiết lập một hệ thống đánh giá tình trạng quá tải tại khoa cấp cứu (EDO) khả thi và dễ dàng làm chủ phù hợp với thiết lập ED trong nước bằng cách xác định tính hợp lệ và hữu ích của công cụ nghiên cứu tình trạng quá đông đúc tại khoa cấp cứu quốc gia (NEDOCS) trong một cơ sở giáo dục đại học 2000 giường ở Trung Quốc so với thang điểm tương tự trực quan (VAS) nhằm giải quyết mối quan tâm nghiêm trọng trên toàn thế giới về EDO. 17:00) được thu thập. Dữ liệu được phân tích bằng phương pháp Bland-altmann và thử nghiệm Kappa để xác định sự trùng hợp giữa các đánh giá VAS và NEDOCS.[(6.49±1.82)vs.(7.12±1.78),P<0.01]Phân tích độ tin cậy cho thấy giá trị Kappa thấp tới 0,112 (P <0,01) cho thấy có sự khác biệt lớn giữa giá trị VAS-p và giá trị VAS-n. VAS-m (giá trị trung bình của VAS-p và VAS-n) là được lấy để so sánh các hệ thống đánh giá khác nhau. Mối tương quan có ý nghĩa được tìm thấy giữa VAS-m và NEDOCS (r = 0,714, P <0,01). Tuy nhiên, biểu đồ Bland-Altman cho thấy giới hạn trùng hợp 95% là trong một phạm vi rộng (- Nghiên cứu hiện tại cho thấy có sự khác biệt đáng kể giữa hai đánh giá chủ quan về sự đông đúc ED (VAS-p so với VAS-n). phương pháp VAS ban đầu để đo EDO. Sử dụng phân tích lô Bland-Altman, kết quả cho thấy NEDOCS không phản ánh trung thực cảm giác quá tải của nhân viên trong EDO. Việc thiết lập một hệ thống đánh giá EDO khách quan và hiệu quả là rất quan trọng và cấp bách đối với ED năng lượng gement.Sự đông đúc của khoa cấp cứu có nghĩa là nhu cầu về các dịch vụ y tế khẩn cấp vượt quá nguồn lực mà các khoa cấp cứu, bệnh viện hoặc cả hai có thể cung cấp cho bệnh nhân; định nghĩa này cho thấy rằng sự đông đúc của khoa cấp cứu có thể được phân tích định lượng bởi mối quan hệ giữa hai biến của "nhu cầu dịch vụ" và "tài nguyên y tế" [1]. Các phương pháp chính hiện tại để đánh giá tình trạng đông đúc trong khoa cấp cứu là [2]: ①Các cảm nhận chủ quan của nhân viên y tế cấp cứu, cụ thể là thang điểm tương tự trực quan (VAS); ② Chỉ số đánh giá khách quan duy nhất (như tỷ lệ sử dụng giường cấp cứu, v.v.); ③ Chỉ số chấm điểm đa chiều, chủ yếu bao gồm khoa cấp cứu quốc gia Mức độ đông đúc điểm số (thang điểm quá tải của bộ phận khẩn cấp quốc gia, NEDOCS) và chỉ số công việc của bộ phận khẩn cấp (EDWIN), v.v. Hai phương pháp sau có các vấn đề như khả năng áp dụng chung trong thực hành lâm sàng kém. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc sử dụng NEDOCS nên được giới hạn trong khoa cấp cứu của các bệnh viện giảng dạy và tính nhất quán của NEDOCS trong các cấp cơ sở y tế khác nhau là kém. >[3]. Trên thế giới vẫn còn thiếu các phương pháp đánh giá mức độ đông đúc một cách khoa học và khách quan, hiện nay phương pháp đánh giá chủ quan là chấm điểm analog trực quan vẫn được sử dụng để đánh giá mức độ đông đúc.
Chủ quan nhận biết sự đông đúc trong khoa cấp cứu không khó, khi xảy ra các sự cố sau thì phải xem xét vấn đề quá đông [4]: ① Lối đi và hành lang đông đúc bệnh nhân và kê thêm giường; ② Thời gian chờ đợi và thời gian nằm cấp cứu của bệnh nhân bị kéo dài đáng kể; ③ Ít bệnh nhân đến khám không có giường mở; ④ Khi bệnh nhân cần nhập viện thì phải Chờ giường đã lâu. Tuy nhiên, rất khó để định lượng một cách khách quan mức độ đông đúc trong khoa cấp cứu hoặc theo dõi nó trong thời gian thực. Vào năm 2011, Hwang và cộng sự ở Hoa Kỳ [2] Một báo cáo đánh giá có hệ thống cho thấy có 71 chỉ số "ứng cử viên" để đánh giá tình trạng đông đúc trong khoa cấp cứu, nhưng không có chỉ số đo lường mức độ đông đúc có thẩm quyền, tức là thiếu "tiêu chuẩn vàng".
Nghiên cứu này sử dụng thang điểm VAS chủ quan của tình trạng đông người trong khoa cấp cứu và NEDOCS, được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới, làm tiêu chuẩn tham chiếu để đánh giá tình trạng đông người. Mục đích của nghiên cứu này là: ①Trong phương pháp tính điểm VAS, kiểm tra tính nhất quán của VAS điểm số của bác sĩ và y tá được thực hiện và điểm số VAS được thảo luận sơ bộ. Những hạn chế có thể có của phương pháp; ② Thông qua phân tích mối tương quan giữa NEDOCS và VAS, khám phá một phương pháp hoặc chỉ số đánh giá khách quan phù hợp với khoa cấp cứu của bệnh viện đa khoa hạng ba ở Trung Quốc.
1 Vật liệu và phương pháp
1.1 Thông tin chung
Đối tượng nghiên cứu là khoa cấp cứu của bệnh viện giảng dạy lâm sàng với lưu lượng bệnh nhân cấp cứu hàng năm là 110.000 và 2.000 giường nội trú, khoa cấp cứu được bố trí 75 giường và 12 ghế truyền dịch. Thời gian nghiên cứu từ ngày 01/7/2011 đến ngày 31/12/2011.
1.2 Thu thập dữ liệu
Trong suốt thời gian nghiên cứu, các nhà điều tra độc lập đã thu thập dữ liệu liên quan đến các biến số cần thiết để tính NEDOCS cứ sau 8 giờ (1:00, 9:00, 17:00). Thực hiện đồng thời cho điểm VAS tại thời điểm lấy mẫu trên. Các dữ liệu như số lần khám bệnh cấp cứu và đặc điểm nhân khẩu học của bệnh nhân được hệ thống thông tin của bệnh viện (Công ty TNHH Công nghệ Thông tin Y tế Tengji Weiye Bắc Kinh) thu thập tự động.
1.3 Phương pháp đánh giá tình trạng đông đúc tại khoa cấp cứu
1.3.1 Phương pháp tính điểm tương tự trực quan (VAS) VAS là phương pháp tính điểm chủ quan, trong thời gian nghiên cứu, mức độ đông đúc của khoa cấp cứu được đánh giá sau mỗi 8 giờ (1:00, 9:00, 17:00) và mỗi điểm đo được chia cho 1 Bác sĩ cao cấp và y tá phụ trách sử dụng cùng một bảng điểm để hoàn thành việc đánh giá một cách độc lập cùng một lúc. Trong thời gian nghiên cứu, 4 bác sĩ cao cấp (2 bác sĩ trưởng khoa cấp cứu, 2 bác sĩ trực khoa cấp cứu) và 4 y tá trưởng khoa cấp cứu (bàn phân tích) đã tham gia chấm điểm VAS.
Tính điểm VAS sử dụng nguyên tắc mô phỏng trực quan và được trình bày dưới dạng một trục số được chia tỷ lệ. Phương pháp đánh giá cụ thể: Tại mỗi thời điểm nghiên cứu, điều tra viên đánh giá ngay mức độ đông đúc của khoa cấp cứu tại thời điểm đó và ghi vào thang điểm (kẻ một đường thẳng đứng mà điều tra viên cho rằng mức độ đông đúc có thể có). Điểm VAS nằm trong khoảng từ 0 đến 10. Để phù hợp với phạm vi điểm của NEDOCS, sáu thang điểm trên được chuyển đổi lần lượt thành 0, 40, 80, 120, 160 và 200 điểm. Điểm VAS của bác sĩ và y tá được ghi là VAS-p và VAS-n, và điểm trung bình của cả hai được ghi là VAS-m.
1.3.2 Điểm số tắc nghẽn của Bộ Khẩn cấp Quốc gia (NEDOCS) NEDOCS được phát triển bởi Weiss và cộng sự. [5] Được đề xuất vào năm 2004. Mục đích của nó là xây dựng một công cụ sàng lọc đơn giản để xác định nhanh chóng và dễ dàng sự đông đúc của các khoa cấp cứu trong các bệnh viện giảng dạy đông đúc. Các kết quả nghiên cứu mới nhất cho thấy NEDOCS cũng có thể được sử dụng như một công cụ dự báo tình trạng đông đúc trong khoa cấp cứu [6]. Công thức tính NEDOCS là [5]:
NEDOCS = (Pbed / Bt) × 85,8 + (Padmit / Bh) × 600 + Wtime × 5,64 + Atime × 0,93 + Rn × 13,4-20
Trong đó, Pbed là tổng số bệnh nhân nằm trên giường trong khoa cấp cứu (bao gồm cả bệnh nhân điều trị trên xe phẳng và ghế truyền dịch trong phòng cấp cứu; không bao gồm bệnh nhân ở khu vực chờ); Bt là số giường điều trị cấp cứu (giường được cơ quan quản lý y tế phê duyệt); Padmit là giường chờ Số bệnh nhân nội trú (số bệnh nhân nằm trong khoa cấp cứu); Bh là số giường bệnh; Wtime là thời gian chờ của bệnh nhân cuối cùng trên giường cấp cứu; Atime là thời gian chờ đợi nhập viện lâu nhất; Rn là số bệnh nhân thở máy.
Ý nghĩa của điểm NEDOCS: 0-20 có nghĩa là "không bận", 20-60 có nghĩa là "bận", 60-100 có nghĩa là "đặc biệt bận rộn nhưng không đông đúc", 100-140 có nghĩa là "đông đúc", 140-180 có nghĩa là "đông đúc nghiêm trọng", 180 đến 200 là "đám đông nguy hiểm".
Cứ sau 8 giờ (1:00, 9:00, 17:00), y tá của bộ ba thu thập thông tin về các biến cần thiết để tính NEDOCS. Biến Atime được đặt thành 24 khi Atime ≥ 24 h; khi Atime When <24 h, dữ liệu thu thập thực tế sẽ được ưu tiên.
1.4 Phương pháp thống kê
Phần mềm thống kê Spss 17.0 được sử dụng để phân tích thống kê dữ liệu. Kiểm định t-mẫu ghép đôi được sử dụng để so sánh từng cặp dữ liệu biến liên tục. ANOVA một chiều kiểm tra xem có sự khác biệt đáng kể về mức độ đông đúc của khoa cấp cứu (VAS và NEDOCS) được đo tại các thời điểm khác nhau hay không. Nghiên cứu sử dụng bài kiểm tra độ nhất quán Kappa để đánh giá độ tin cậy của điểm số VAS "mức độ đông đúc" của các bác sĩ và y tá. Giá trị Kappa từ 0 đến 1,0. Giá trị này càng lớn thì độ nhất quán càng mạnh. Việc đánh giá tính nhất quán giữa phương pháp đo NEDOCS và VAS sử dụng kiểm định t theo cặp, phân tích tương quan đơn giản, phân tích tương quan trong nhóm (ICC) và phương pháp Bland-Altman để đánh giá liệu dữ liệu được đo có tính nhất quán tốt hay không. Giá trị giới hạn chuyên nghiệp của giới hạn nhất quán 95% của phương pháp Bland-Altman được đặt thành 40 (40 là thang đánh giá tắc nghẽn) và điểm <40 cho thấy tính nhất quán tốt. Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi P <0,05.
2 kết quả
2.1 Thông tin cơ bản
Trong thời gian nghiên cứu kéo dài 6 tháng, có tổng số 52 440 bệnh nhân cấp cứu được tiếp nhận và số lượt nhập viện trung bình hàng ngày là 285 người, trong đó nữ là 29.890 người (57,0%) và tuổi của họ là (37,8 ± 18,6) tuổi. . Người dân địa phương chiếm 83,8% số bệnh nhân cấp cứu.
Tổng cộng có 552 điểm lấy mẫu thay đổi mức độ đông đúc của khoa cấp cứu, mỗi điểm lấy mẫu sử dụng cả hai phương pháp VAS và NEDOCS để đánh giá mức độ đông đúc của khoa cấp cứu. VAS bao gồm VAS-Physician (VAS-p), VAS-Nurse (VAS-n) và VAS.[VAS-m=(VAS-p+VAS-n)/2]. Trong quá trình kiểm tra tính nhất quán của VAS và NEDOCS, điểm VAS được chuyển đổi thành 0-200 điểm theo tỷ lệ bằng nhau, tức là, chuyển đổi VAS (VAS-t) = VAS-m × 20.
Điểm 2.2VAS
Ở khoa cấp cứu, điểm số VAS ở mức độ đông đúc (0-10 điểm), VAS-p là (6,49 ± 1,82), VAS-n là (7,12 ± 1,78), sự khác biệt giữa cả hai là có ý nghĩa thống kê (t = -11,04, P <0,01). VAS-m là (6,80 ± 1,67). Phân tích sâu hơn cho thấy có mối tương quan có ý nghĩa giữa VAS-p và VAS-n (r = 0,72, P <0,01). Kiểm tra Kappa được thực hiện trên VAS-p và VAS-n, và kết quả cho thấy giá trị Kappa là 0,112, P <0,01, cho thấy mức độ nhất quán giữa hai yếu tố (giá trị Kappa nằm trong khoảng từ 0 đến 0,2) . Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về điểm số VAS tại mỗi thời điểm (Bảng 1).
2.3 Điểm NEDOCS
Điểm NEDOCS (phạm vi tham chiếu 0-200 điểm) tối thiểu là 63 điểm, tối đa là 277 điểm và trung bình là (155,5 ± 36,4). Trong số 552 điểm NEDOCS, 0 điểm ≤60; 6,2% được cho điểm 60-100 (đặc biệt bận rộn nhưng không đông đúc); 27,7% đạt điểm 100-140 (đông đúc); 42,5 điểm 140-180 (đông đúc nghiêm trọng)%;> 180 (đông người nguy hiểm) chiếm 23,6% (trong đó NEDOCS> 200 chiếm 11,4%).
Phân tích phương sai một chiều cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về điểm NEDOCS tại mỗi thời điểm (Bảng 1). Phân tích tương quan Pearson cho thấy VAS-m và NEDOCS có mối tương quan có ý nghĩa (r = 0,714, P <0,01) (Hình 1). Thử nghiệm t mẫu được ghép đôi cho thấy điểm NEDOCS cao hơn đáng kể so với điểm số VAS-m quy đổi 20 lần, (155,5 ± 36,4) so ​​với (136,0 ± 33,4), t = 17,26, P <0,01.
2.4 Kiểm tra tính nhất quán VAS và NEDOCS-Phương pháp Bland-Altman
Nguyên tắc của phương pháp Bland-Altman là thực hiện phân tích ảnh hưởng ngẫu nhiên đến sự khác biệt giữa hai phương pháp đo để giải thích vấn đề nhất quán. Phương pháp kiểm tra chủ yếu là quan sát sự khác biệt giữa hai phương pháp đo thông qua biểu đồ Bland-Altman. Trục hoành là giá trị trung bình (A) của kết quả đo của hai phương pháp và trục tung là hiệu số (D) của kết quả đo của hai phương pháp.
Giá trị trung bình của hai kết quả đo VAS-m và NEDOCS, cần được kiểm tra tính nhất quán, được lấy làm áp suất và sự khác biệt được lấy làm đại số để thu được biểu đồ Bland-Altman (Hình 2). Đường giữa trong biểu đồ Bland-Altman là giá trị trung bình của sự khác biệt, đường trên và đường dưới là giới hạn tin cậy trên 95% trên và dưới của chênh lệch và khoảng này là giới hạn nhất quán 95%. Kết quả của nghiên cứu cho thấy giới hạn nhất quán 95% của đồ thị Bland-Altman của VAS-m và NEDOCS là -32,47 đến 71,42, cao hơn đáng kể 40 điểm (thang đánh giá mức độ đông đúc), cho thấy rằng tính nhất quán của hai phương pháp kém (Bảng 2, Hình 2).
3 Thảo luận
Thiết lập một phương pháp đánh giá mức độ đông đúc khoa học của khoa cấp cứu có ý nghĩa lâm sàng quan trọng để theo dõi tình trạng đông đúc của khoa cấp cứu, triển khai hợp lý nguồn nhân lực, nghiên cứu và can thiệp hiện tượng đông đúc trong khoa cấp cứu [7]. Ở giai đoạn này, các phương pháp đo lường mức độ đông đúc của khoa cấp cứu vẫn đang được nghiên cứu liên tục và có rất ít tài liệu về phân tích định lượng mức độ đông đúc trong khoa cấp cứu [8-10]. Các phương pháp đánh giá chính bao gồm: cảm nhận chủ quan của nhân viên y tế; chỉ số đơn biến; chỉ số cho điểm đa chiều [2]. Phương pháp thứ hai dựa trên ba liên kết của mô hình đông đúc trong khoa cấp cứu (vào, quy trình điều trị và xuất cảnh) để sàng lọc các biến đánh giá mức độ đông đúc và xây dựng chỉ số điểm toàn diện, đây là xu hướng phát triển của phương pháp đo mức độ đông đúc trong Tương lai.
Chỉ số cho điểm đa chiều hiện tại chủ yếu bao gồm: NEDOCS và EDWIN, v.v. Tuy nhiên, nền tảng xây dựng chỉ số chấm điểm đa chiều dựa trên mô hình hoạt động cấp cứu của Mỹ. một cách hợp lý, và thậm chí bắt đầu lại. Một phương pháp đánh giá sự đông đúc của bộ phận khẩn cấp phù hợp với điều kiện quốc gia của Trung Quốc. Hiện tại, các nghiên cứu liên quan vẫn chưa được thực hiện ở Trung Quốc.
3.1 Các vấn đề với các phương pháp đánh giá chủ quan
Phương pháp đánh giá chủ quan vẫn là chỉ số tham khảo chính cho sự đông đúc. Tuy nhiên, do sự phức tạp của cấu trúc không gian của khoa cấp cứu, hiện tượng đông đúc không thể hiểu đơn giản là "cái này hay cái khác". Có thể có sự khác biệt về mức độ đông đúc ở các khu vực và liên kết khác nhau, tức là " đồng thời tích cực và "tiêu cực" của vấn đề đông đúc. Hiện tượng có thể tồn tại đồng thời. Do đó, điểm chủ quan của VAS và một biến số liên quan đến mức độ tắc nghẽn đơn lẻ có sai sót về phương pháp luận trong việc đánh giá tình trạng đông đúc trong khoa cấp cứu.
Trong nghiên cứu này, có một mối tương quan đáng kể giữa điểm VAS của bác sĩ và y tá trong điểm VAS chủ quan của sự đông đúc trong khoa cấp cứu. Để phân tích thêm tính nhất quán của cả hai, một thử nghiệm t mẫu được ghép nối đã được thực hiện và kết quả cho thấy điểm VAS của y tá cao hơn đáng kể so với điểm VAS của bác sĩ; thử nghiệm Kappa được thực hiện lại và tính nhất quán của cả hai đều yếu. Số liệu trên cho thấy trong phương pháp đánh giá chủ quan, điểm số của bác sĩ và y tá có tương quan nhưng tính thống nhất kém, dễ xảy ra sai sót hệ thống. Sự khác biệt đáng kể giữa hai điểm số cần được nghiên cứu thêm, và nó có thể được suy ra từ quan điểm của bác sĩ và y tá về đánh giá đông đúc rủi ro (trọng tâm của đánh giá y tá là khối lượng công việc và trọng tâm của đánh giá bác sĩ là tác động tiềm ẩn đối với y tế chất lượng), và trọng tâm là Các yếu tố chẳng hạn như các khu vực khác nhau có liên quan.
3.2 Kiểm tra tính nhất quán của VAS và NEDOCS
NEDOCS là trọng tâm nghiên cứu hiện nay về đo lường sự đông đúc trong các khoa cấp cứu và nó cũng được sử dụng rộng rãi nhất. Trong thử nghiệm này, giá trị VAS của các bác sĩ và y tá được lấy làm giá trị thang đo trên thang VAS và là giá trị trung bình trong số hai được sử dụng làm giá trị điểm chủ quan (VAS-m), sau đó so sánh và xác minh với NEDOCS sau khi chuyển đổi tỷ lệ (× 20).
3.2.1 Kiểm định t mẫu ghép đôi Việc thu thập dữ liệu của hai phương pháp đo được thực hiện đồng thời, vì vậy kiểm định t mẫu ghép đôi về cơ bản là để kiểm tra "sự khác biệt" của giá trị trung bình, nhưng kết quả thử nghiệm vẫn không thể phản ánh tính nhất quán của dữ liệu. Các lỗi hệ thống có tác động lớn hơn đến "giá trị trung bình". Kết quả của nghiên cứu cho thấy sự khác biệt giữa VAS-p và VAS-n, VAS-m và NEDOCS là có ý nghĩa thống kê, và có thể có sai số hệ thống trong các phương pháp đo lường đông đúc.
3.2.2 Kết quả hệ số tương quan và hệ số tương quan nội nhóm (ICC) cho thấy có mối tương quan có ý nghĩa giữa VAS-m và NEDOCS, nhưng hệ số tương quan phản ánh mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến hơn là nhất quán. Hệ số tương quan nội bộ nhóm (ICC) là một phương pháp quan trọng để kiểm tra tính nhất quán của phương pháp đo lường. ICC bằng độ biến thiên giữa các cá thể chia cho tổng độ biến thiên. ICC càng lớn thì vai trò của biến thể ngẫu nhiên trong tổng sai số đo càng lớn và tính nhất quán giữa các phép đo càng lớn. ICC là một chỉ số lý tưởng để đánh giá tính nhất quán. Người ta thường tin rằng hệ số độ tin cậy thấp hơn 0,4 cho thấy độ tin cậy kém và hệ số độ tin cậy lớn hơn 0,75 cho thấy độ tin cậy tốt [11]. Bộ dữ liệu này cho thấy VAS-m và NEDOCS có độ tin cậy so sánh chung (giá trị ICC <0,75).
3.2.3 Phương pháp Bland-Altman Phương pháp Bland-Altman là sự kết hợp hữu cơ giữa phân tích định lượng và phân tích định tính trong việc xác minh tính nhất quán của phương pháp đo lường [12]. Quan sát mối quan hệ giữa chênh lệch giá trị đo được D và giá trị đo được trung bình A thông qua biểu đồ Bland-Altman đã vẽ. Nếu D được phân phối chuẩn và hồi quy Bland-Altman P> 0,05, thì giới hạn nhất quán 95% có thể được sử dụng để phân tích định tính và định lượng. Hai phương pháp đo là nhất quán và sau đó giới hạn nhất quán được kết hợp với ý nghĩa chuyên môn lâm sàng để đánh giá thêm hai phương pháp đo Tính nhất quán và liệu nó có thể thay thế được hay không. Kết quả của bộ dữ liệu này cho thấy giới hạn nhất quán 95% của VAS-m và NEDOCS là 104 điểm (-32,47 đến 71,42), không thể chấp nhận được từ khía cạnh chuyên môn lâm sàng (điểm NEDOCS nằm trong khoảng từ 0 đến 200 điểm, và mỗi mức cho điểm là 40 điểm, giới hạn thỏa thuận 95% đã vượt quá hai mức cho điểm của NEDOCS).
Từ kết quả phân tích kiểm tra độ nhất quán ở trên, có một mối tương quan nhất định giữa hai phương pháp đo VAS-m và NEDOCS, nhưng độ nhất quán không phải là lý tưởng. Giá trị điểm NEDOCS không phù hợp với cảm nhận chủ quan của nhân viên khoa cấp cứu về việc chen chúc trong khoa cấp cứu, cho thấy cần sửa đổi mô hình đánh giá NEDOCS.
Hạn chế chính của nghiên cứu này là không có tiêu chuẩn vàng trong phương pháp đánh giá đông khoa cấp cứu hiện nay, trong nghiên cứu tác giả đã chọn VAS làm tiêu chuẩn tham chiếu để đánh giá đông khoa cấp cứu. Ngoài ra, một số biến đánh giá tắc nghẽn được sử dụng trong nghiên cứu, chẳng hạn như số lượng trường hợp quan sát khẩn cấp, dường như đã được định lượng một cách khách quan. Quan sát bệnh nhân) có các yêu cầu khác nhau đối với nguồn lực y tế khẩn cấp, tức là các loại trường hợp quan sát khác nhau có những "đóng góp" khác nhau cho sự đông đúc khẩn cấp. Ngoài ra, dự án này là một nghiên cứu đơn trung tâm, việc giải thích kết quả nghiên cứu vẫn cần thận trọng, chỉ mang tính chất tham khảo khi nghiên cứu hiện tượng đông đúc các khoa cấp cứu trong các bệnh viện đa khoa bậc đại học.
Xây dựng một phương pháp đánh giá khách quan và chính xác về mức độ đông đúc là một mắt xích quan trọng trong việc nghiên cứu hiện tượng đông đúc tại khoa cấp cứu và xây dựng chiến lược can thiệp. Phương pháp tính điểm chủ quan (phương pháp tính điểm tương tự trực quan) có những thiếu sót rõ ràng là tính nhất quán của điểm số VAS giữa bác sĩ và y tá kém, và tính nhất quán giữa hai phương pháp đo VAS và NEDOCS là không lý tưởng. Do sự khác biệt giữa mô hình y tế cấp cứu trong nước và mô hình y tế cấp cứu của Châu Âu và Mỹ nên việc xây dựng mô hình đánh giá đông khoa cấp cứu không thể sao chép mô hình của nước ngoài (như NEDOCS). chế độ hoạt động thực tế trong nước và khó khăn trong việc thu thập dữ liệu. Xác minh đối chiếu. Rất nhiều công việc cơ bản cần được thực hiện trong nghiên cứu về phương pháp đo lường mức độ đông đúc trong khoa cấp cứu.
người giới thiệu
  [1]Moskop JC, Sklar DP, Geiderman JM và các cộng sự. Sự đông đúc của khoa cấp cứu, phần 1 —— khái niệm, nguyên nhân và hậu quả đạo đức[J]Annpris Med, 2009, 53 (5): 605-611.
  [2]Hwang U, McCarthy ML, Aronsky D, và cộng sự. Các biện pháp về sự đông đúc trong khoa cấp cứu: một đánh giá có hệ thống[J]. Acadpris Med, 2011, 18 (5): 527-538.
  [3]Raj K, Baker K, Brierley S, và các cộng sự. Công cụ nghiên cứu về tình trạng quá tải của bộ phận cấp cứu quốc gia không hữu ích trong khoa cấp cứu Úc[J]. Khẩn cấp Med Australas, 2006, 18 (3): 282-288.
  [4]Olshaker JS. Quản lý tình trạng quá tải của bộ phận khẩn cấp[J]. Khẩn cấp Med Clin North Am, 2009, 27 (4): 593-603.
  [5]Weiss SJ, Derlet R, Arndahl J, và cộng sự. Ước tính mức độ quá tải của khoa cấp cứu tại các trung tâm y tế học thuật: kết quả của Nghiên cứu Tình trạng Quá tải ED Quốc gia (NEDOCS)[J]Acadpris Med, 2004, 11 (1): 38-50.
  [6]Cooney DR, Wojcik S, Seth N. Có thể sử dụng điểm số nedocs để dự đoán độ trễ giảm tải của xe cứu thương không?[J]Annpris Med, 2011, 58 (4): S217.
  [7]Higginson I. Sự đông đúc của khoa cấp cứu[J]. Khẩn cấp Med J, 2012, 29 (6): 437-443.
  [8]Weiss SJ, Ernst AA, Nick TG. So sánh thang đo tình trạng quá tải của khoa cấp cứu quốc gia và chỉ số công việc của khoa cấp cứu để đánh giá mức độ đông đúc của khoa cấp cứu[J]Acadpris Med, 2006, 13 (5): 513-518.
  [9]Medley DB, Morris JE, Stone CK, và các cộng sự. Mối liên quan giữa tỷ lệ lấp đầy trong khoa cấp cứu và tỷ lệ bạo lực đối với nhân viên[J]Jpris Med, 2012, 43 (4): 736-744.
  [10]Xu Tengda, Yu Xuezhong, Gai Xiaorong, và cộng sự. Một nghiên cứu hồi cứu có hệ thống về tình trạng đông đúc trong khoa cấp cứu[J]Tạp chí Y học Cấp cứu Trung Quốc, 2014, 23 (4): 406-410.
  [11]Lee J, Koh D, Ong CN. Đánh giá thống kê về sự thống nhất giữa hai phương pháp để đo lường một biến định lượng[J]Tính toán Biol Med, 1989, 19 (1): 61-70.
  [12]Bland JM, Altman DG. Thống kê nhất trí: so sánh phương pháp đo lường[J]. Thuốc gây mê, 2012, 116 (1): 182-185.
(Ngày nhận: 2014-11-28)
(Người viết bài này: Zheng Xintian)

Chúc các bạn đọc tin sem bong da vui vẻ!

Original text