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智能预警系统在脑卒中患者院前院内衔接中的应用  期刊论文  

  • 编号:
    3031a023-4ba6-45d2-9ecc-985bde693300
  • 作者:
    张洪剑;刘团结;王文安;徐建华;解炯;蒋超;徐中杰;张永巍;杨鹏飞;邓本强;朱勤忠;刘建民;
  • 地址:
    海军军医大学(第二军医大学)长海医院脑血管病中心,上海,200433;上海交通大学附属第一人民医院宝山分院神经内科,上海,200940;上海交通大学医学院附属新华医院崇明分院神经内科,上海,200215;嘉定区中心医院神经内科,上海,201800;上海市医疗急救中心,上海,200003;闵行区医疗急救中心,上海,201199;
  • 语种:
    中文
  • 期刊:
    第二军医大学学报 ISSN:0258-879X 2018 年 9 期 (970 - 976)
  • 收录:
  • 关键词:
  • 摘要:

    目的 探讨智能预警系统在脑卒中患者院前院内衔接中的应用价值.方法 回顾性分析2017年11月至2018年6月在海军军医大学(第二军医大学)长海医院脑血病中心进行治疗并采用智能预警系统进行院前预警的所有患者的临床资料.将院前预警定义为120在将患者转运至目的医院之前通过软件向脑卒中团队发出预警.按照院内处理方式将患者分成非脑卒中组、保守治疗组、单纯溶栓组、单纯取栓组、桥接组和脑出血组.评价各组患者救治中智能预警系统各环节的效率,急救医师判定脑卒中的能力和应用凝视-面臂语言时间(G-FAST)量表识别重度脑卒中的能力,接诊医师急救响应速度,以及初级卒中中心急救效率[入院至出院(DIDO)时间].结果 共纳入患者248例,其中非脑卒中患者24例,脑卒中(包括出血性脑卒中和缺血性脑卒中)患者224例(保守治疗组101例、单纯溶栓组23例、单纯取栓组32例、桥接组22例、脑出血组46例).248例患者的中位初筛时间、预警时间、响应时间分别为28.0(13.0,92.5)、11.0(7.3,15.3)、19.0(13.0,35.0)s.6名院前急救医师应用G-FAST量表识别重度脑卒中的总体灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值以及准确度分别为84%、71%、83%、72%、79%.其中8例重度脑卒中患者通过软件实行院前救治全流程监测,中位转运时间为113(82,142) min,DIDO时间为84(12,125) min.结论 智能预警系统可实现对转运时间点数据采集自动化,使数据更全面、可信度高.该系统有助于分析脑卒中患者院前院内衔接环节中急救医师、驾驶员、脑卒中团队的效率及初级卒中中心院内救治效率等,从而不断缩短院前救治时间,提高院前救治效率.

  • 推荐引用方式
    GB/T 7714:
    张洪剑,刘团结,王文安, 等. 智能预警系统在脑卒中患者院前院内衔接中的应用 [J].第二军医大学学报,2018(9):970-976.
  • APA:
    张洪剑,刘团结,王文安,徐建华,&刘建民.(2018).智能预警系统在脑卒中患者院前院内衔接中的应用 .第二军医大学学报(9):970-976.
  • MLA:
    张洪剑, et al. "智能预警系统在脑卒中患者院前院内衔接中的应用" .第二军医大学学报,9(2018):970-976.
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