Скрининговые инструментальные методы в процессе сортировки в стационарном отделении скорой медицинской помощи

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Оптимизация медицинской сортировки в стационарном периоде оказания скорой медицинской помощи с помощью скрининговых инструментальных методов обследования позволяет улучшить результаты лечебного процесса. На сегодняшний день актуально применение таких методов, как автоматическая интерпретация электрокардиограммы и фокусированное ультразвуковое исследование. Однако эффективность такой оптимизации в нашей стране глубоко не изучена.

Цельопределение эффективности трехуровневой системы медицинской сортировки, оценка влияния на нее автоматической интерпретации электрокардиограммы и фокусированного ультразвукового исследования.

Методология. Был проведен ретроспективный анализ 1000 эпизодов у пациентов, поступавших по экстренным и неотложным показаниям в стационарное отделение скорой медицинской помощи Первого Санкт-Петербургского государственного медицинского университета им. акад. И.П. Павлова. Данной группе пациентов проводили медицинскую сортировку на основе шкалы, разработанной в Санкт-Петербургском научно-исследовательском институте скорой помощи им. И.И. Джанелидзе. Все случае были распределены по исходам госпитализации на «выписан» и «госпитализирован», проведены оценка времени нахождения в отделении и результатов медицинской сортировки. Полученные результаты подвергнуты статистическому анализу.

Результаты и их анализ. Медиана пребывания пациента в стационарном отделении скорой медицинской помощи, сортированного в «зеленый» поток, составила (229 ± 12) мин, «желтый» поток – (398,5 ± 19) мин, «красный» поток – (233 ± 16) мин при асимптотической значимости р < 0,05. Анализ AUC-ROC показал статистически значимое повышение дискриминационной способности сортировочной системы при интеграции в ее структуру автоматической интерпретации электрокардиограммы и фокусированного ультразвукового исследования; площадь под кривой в этом случае составила 0,752 против 0,581 для сортировки без применения инструментальных методов (p < 0,005).

Заключение. Проведенное исследование показало, что оптимизация процесса медицинской сортировки с помощью включения методов автоматической интерпретации электрокардиограммы и фокусированного ультразвукового исследования в структуру трехуровневой системы медицинской сортировки позволяет существенно повысить ее качество.

Об авторах

Вадим Михайлович Теплов

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова

Автор, ответственный за переписку.
Email: vadteplov@mail.ru

д-р мед. наук проф., руков. отд. скорой мед. помощи, каф. скорой мед. помощи и хирургии повреждений

Россия, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6–8

Никита Дмитриевич Архангельский

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова

Email: arhanikmd@yandex.ru

врач скорой медицинской помощи, ассистент каф. скорой мед. помощи и хирургии повреждений

Россия, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6–8

Екатерина Андреевна Цебровская

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова

Email: tserina@bk.ru

канд. мед. наук, мл. науч. сотр. лаборатории организации Науч. исслед. центра, ассистент каф. скорой мед. помощи и хирургии повреждений

Россия, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6–8

Сергей Федорович Багненко

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова

Email: bagnenko_spb@mail.ru

д-р мед. наук проф., академик РАН, ректор

Россия, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6–8

Список литературы

  1. Алимов Р.Р. Научное обоснование совершенствования оказания скорой медицинской помощи в условиях многопрофильного стационара: автореф. дис. … д-ра мед. наук. СПб., 2018. 50 с.
  2. Багненко С.Ф., Миннуллин И.П., Мирошниченко А.Г [и др.]. Направления совершенствования организации скорой, в том числе скорой специализированной, медицинской помощи, специализированной медицинской помощи в экстренной и неотложной формах и медицинской эвакуации в субъекте Российской Федерации // Вестн. Росздравнадзора. 2019. № 3. С. 70–74. doi: 10.35576/article_5d135f4a72 8e49.79827942.
  3. Багненко С.Ф., Полушин Ю.С., Мирошниченко А.Г. [и др.]. Организация работы стационарного отделения скорой медицинской помощи: метод. рекомендации. СПб. : ГЭОТАР-Медиа, 2015. 80 с.
  4. Рахимова Р.А., Дадамьянц Н.Г., Нодирхонова А.А. RUSH-протокол в практике врача экстренной медицинской помощи // Вестн. экстрен. медицины. 2024. Т. 17, № 1. С. 83–92. doi: 10.54185/tbem/vol17_iss1/a12.
  5. Теплов В.М. Концепция трехуровневой системы оказания скорой медицинской помощи в субъекте Российской Федерации в режиме повседневной деятельности и при чрезвычайных ситуациях биологосоциального характера: автореф. дис. … д-ра мед. наук. СПб., 2022. 50 с.
  6. Abagaro A.M., Barki H., Ayana G. [et al.]. Automated ECG Signals Analysis for Cardiac Abnormality Detection and Classification // J. Electr. Eng. Technol. 2024. Vol. 19. P. 3355–3371. doi: 10.1007/s42835-024-01902-y.
  7. Chung C.T., Lee S., King E. [et al.]. Clinical significance, challenges and limitations in using artificial intelligence for electrocardiography-based diagnosis // Int. J. Arrhythm. 2022. Vol. 23, Art. 24. DOI: 10.1186/ s42444-022-00075-x.
  8. Osterwalder J., Polyzogopoulou E., Hoffmann B. Point-of-Care Ultrasound – History, Current and Evolving Clinical Concepts in Emergency Medicine // Int. J. Medicina. 2023. Vol. 59, N 12. P. 2179. doi: 10.3390/medicina59122179.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».