2. 上海市医疗急救中心, 上海 200233
2. Shanghai Medical Emergency Center, Shanghai 200233, China
院前急救服务是指在急危重症患者发病初期给予及时有效的现场抢救,维持生命,防止再损伤,减轻痛苦[1]。准确、合理、快速的院前急救措施对挽救患者生命、减少伤残率和死亡率起着举足轻重的作用[2]。目前,国内一般是通过回顾性分析的方式对院前急救疾病谱进行分析,在获取一定样本量的基础上,分析院前急救疾病构成[3-7],或是进行分年份、季节、小时的统计分析[8-9],描述疾病构成和时间分布规律,而应用地理信息系统(geographic information system,GIS)技术和卫星定位系统(satellite positioning system,GPS)技术,将急救呼叫数据进行空间化的研究非常少。本研究描述各类疾病的急救呼叫发生的时空分布规律,并进行可视化表达。空间分布研究的主要目的是描述不同地区各急救疾病的发病情况,探索该地区某疾病急救呼叫发生的空间特征。时间分布研究的主要目的是描述不同季节、不同时间段(每年12个月,每天24 h)各种疾病的发病分布,为进一步探索疾病发病的时间特征提供线索。研究结果可为急救资源的合理配置提供一定的科学依据。
1 资料与方法 1.1 资料来源 1.1.1 急救呼叫数据数据来源于2017年1月1日—2017年12月31日上海市医疗急救中心所有的急救呼叫(到达急救现场)数据。数据字段包括呼救地址、经纬度信息,以及电子病历信息。电子病历信息包括事件类型、患者姓名、性别、年龄、站点名字、首次呼救时间、病种分类等。
1.1.2 地理信息基础数据行政区划数据来源于上海市测绘院,数据时间为2015年。坐标系统均采用GCS_Beijing_1954地理坐标系。
1.2 研究方法以地理事物的空间位置和形态为基础,以地学原理为依托,以空间运算为特征,提取和产生新的空间信息技术和过程,如获取关于空间分布、空间形成及空间演变的信息。
1.3 统计学分析使用SAS 14.0软件进行数据整理和统计分析。使用构成比及顺位来描述救治呼叫的基本情况和疾病谱特征。通过描述疾病或健康状况的时空分布情况,研究疾病发病或健康状况的时空特征。
2 结果 2.1 上海市市区院前急救疾病谱 2.1.1 呼叫类型2017年1月1日—2017年12月31日,上海市区范围内院前急救呼叫共356 622次。急救呼叫分为不同类型,总急救呼叫中,救治类型的急救呼叫177 722次,占49.83%,一般转院呼叫占22.35%,回家呼叫占15.21%,空车呼叫占12.17%,取暖箱呼叫占0.26%,急救转院呼叫占0.10%,跨省急救呼叫占0.08%。多数院前急救疾病谱的研究都使用总呼叫数作为基数,然而,考虑到回家、一般转院、空车、取暖箱等不能反映居民实际的急救需求,跨省急救也不能反映上海市居民的需求,因此均予剔除。虽然急救转院可以体现居民的实际需求,然而,空间分布主要研究居民常住地址与急救呼叫之间的关系,因此也予剔除。根据研究目的,真正体现本市院前急救疾病谱的仅为本市范围内救治类型的急救呼叫。因此,仅选取本市范围内救治类的急救呼叫,统称为救治呼叫。
2.1.2 上海市市区院前急救疾病谱根据急救中心的病种分类信息统计数据,将救治呼叫根据不同病种进一步细分,以描述不同疾病救治呼叫病种构成。如表 1所示,上海市院前急救疾病呼叫数量从高到低依次排名为损伤性疾病、循环系统疾病、呼吸系统疾病、消化系统疾病、脑血管疾病等。
| 表 1 2017年上海市救治呼叫病种构成 |
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救治呼叫空间分布是通过呼叫密度指标来表达1年内各疾病救治呼叫的空间分布。首先需要空间定位所有的救治呼叫,然后按照街道/乡镇的行政区划汇总数量,进而统计行政区划内的呼叫密度,最后再按照不同的疾病病种(脑血管病、损伤性疾病、循环系统疾病、呼吸系统疾病等)分别给出特定时点的空间分布图,实现可视化表达。
2.2.1 定位救治呼叫通过ArcGIS软件平台,将177 722次救治呼叫地址的经纬度定位到上海市市区数字地图。
2.2.2 救治呼叫强度表达指标每一次救治呼叫在地图上都以点来表示,然而,由于点呼叫分布密集,无法一目了然地通过点状分布来得到呼叫强度的信息。为揭示院前急救疾病在不同地区发病率的区别,消除人口数对救治呼叫的影响,以救治呼叫密度指标来表示呼叫强度。以乡镇/街道的行政区划为范围,统计该乡镇/街道内总人口数和救治呼叫数,救治呼叫密度=该范围内救治呼叫数量/该范围内总人口数×1 000‰。
2.2.3 可视化表达救治呼叫疾病空间分布基于以上方法,绘制了院前急救救治类呼叫的总体分布,以及呼叫数前9种疾病救治呼叫的空间分布图(图 1)。总体来说,上海市所有救治呼叫的密度分布呈现北部高于南部、东部高于西部的特征。脑血管疾病、循环系统疾病、呼吸系统疾病和消化系统疾病在空间分布上类似,呼叫集中在上海市区的东北部。但是损伤中的车祸伤(上海市医疗急救中心的疾病分类系统中,损伤包括车祸伤和跌打伤两大类,由于跌打伤发生的地点随机性较高,本文仅描述车祸伤)呼叫主要发生在上海市区的中西部地区,肿瘤救治呼叫空间分布较为随机,理化因素所致疾病(主要为中毒,包括农药中毒、药物中毒和化学中毒)集中在上海市区中部地区,妇产科疾病救治呼叫在上海市西部地区较为集中。由于已经排除了人口数量的影响,因此疾病发生可能与其他因素有关,如人口年龄结构、居住环境、体育设施分布等,有待于后续研究进行深入探索。
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图 1 2017年上海市急救救治呼叫疾病空间分布 |
时间分布是指根据不同时间维度,分别统计不同疾病在不同时间维度下的呼叫发生数量。
2.3.1 不同疾病救治呼叫的单日分小时分布将1年的呼叫次数分疾病按小时统计,可见,除了理化因素所致疾病和妇产科疾病呈现白天少、夜晚增多的趋势外,其他疾病呼叫基本均在早上8点左右达到高峰,白天发生数显著较夜晚多。车祸伤、呼吸系统疾病、消化系统疾病、肿瘤、脑血管疾病表现尤为明显。见图 2。
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图 2 2017年上海市救治呼叫疾病分小时分布 |
由图 3可见,上海市所有救治呼叫在冬季(12、1月份)、夏季(7、8月份)偏高,春(4、5、6月份)、秋季(9、10、11月份)偏高。分疾病来看:车祸伤救治呼叫在1、2月份显著降低;循环系统疾病救治呼叫在冬季(12月份)发生数较高;呼吸系统疾病救治呼叫在冬季(12、1月份)有明显的1个高峰期;消化系统疾病救治呼叫在夏季(7、8月份)有明显的1个高峰期;脑血管疾病救治呼叫在冬季(12、1、2、3月份)显著增高;泌尿系统疾病救治呼叫在冬季(1月份)、夏季(7月份)较高;理化因素所致疾病救治呼叫在夏季(7月份)和冬季(1月份)显著升高;肿瘤救治呼叫发病无明显的高峰期;妇产科疾病救治呼叫无明显的高峰期。见图 4。
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图 3 2017年上海市所有救治呼叫月分布 |
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图 4 2017年上海市救治呼叫疾病月分布 |
课题组应用上海市医疗急救中心2017年全年急救呼叫数据,对上海市市区急救呼叫中的救治类呼叫的疾病谱进行了时空分布研究。研究基于上海市所有急救呼叫的数据,真实、全面地反映上海市居民的急救服务需求情况;在此基础上聚焦急救呼叫中救治类型的呼叫,集中反映居民的院前急救服务需求。本研究应用GIS技术和GPS技术,探讨了救治呼叫的空间分布特征,实现了呼叫数据空间可视化。
从研究结果总结上海市院前急救特征如下:上海市市区救治呼叫占全部急救呼叫的比例为49.83%,提示相关部门可采取措施降低无效呼叫。
上海市市区救治呼叫数前几位的疾病为损伤性疾病(22.0%)、循环系统疾病(15.9%)、呼吸系统疾病(11.5%)、消化系统(9.2%)、脑血管疾病(8.9%)等。上海市院前急救疾病谱与赵思宇等[8]对北京市2013—2017年院前急救疾病谱分析的结果和周海斌等[10]对浙江杭州的研究以及李红等[11]对上海市青浦区的研究结果都较为一致,均以损伤性疾病、循环系统疾病、呼吸系统疾病、消化系统疾病、脑血管疾病等为主,主要区别是上海市呼吸系统疾病救治呼叫占比较其他地区高。
总体来说,上海市所有救治呼叫的密度分布呈现北部高于南部、东部高于西部的特征,车祸伤、脑血管疾病、循环系统疾病、呼吸系统疾病、消化系统疾病、理化因素所致疾病、妇产科疾病救治呼叫分布呈现了一定的空间聚集性,肿瘤疾病空间聚集特征并不明显。
上海市所有救治呼叫时间分布中,单日按小时分布分析结果显示,理化因素所致疾病和妇产科疾病呈现白天少、夜晚增多的趋势,其他疾病救治呼叫白天发生数显著较夜晚多。按月份分布结果显示,上海市所有救治呼叫在冬季(12、1月份)、夏季(7、8月份)偏高,春季(4、5、6月份)、秋季(9、10、11月份)偏低,除了肿瘤和妇产科疾病外,其他疾病救治呼叫均呈现出一定的季节特征。
本文描述了2017年上海市不同疾病救治呼叫的时间和分空间布情况。在时间分布中,呼吸系统疾病救治呼叫在冬季(12、1月份)有明显的1个高峰期。研究表明,呼吸系统疾病的发生与空气污染程度、气候、季节性变化、人口老龄化等因素密切相关[12],提示今后的研究可以进一步结合不同日期空气指数深入探讨呼吸系统疾病发生数量与空气指数之间的量化关系等。
在空间分布中,通过可视化地图,可以清晰地显示车祸伤的发生主要集中在上海市中西部地区。研究表明,道路交通安全事故的发生与人、车辆及道路环境、法律法规、管理等因素密切相关[13]。由于使用的是呼叫密度数据,去除了人口数的影响,所以可以进一步探讨管理因素、道路环境等对车祸伤发生的影响,可以为降低某地区车祸发生提供有效的政策建议。
值得注意的是,由于空间分布中消除了人口数的影响,因此空间分布更多的是反映疾病发病与地理位置之间的关系,如果主要的研究目的是为急救资源配置提供依据,则更为合适的是应用所有救治呼叫数量进行空间分析。
·作者声明本文无实际或潜在的利益冲突
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