【摘 要】
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目的 应用Logistic模型探讨急诊分级分诊各监测指标对病情级别判别的影响及作用.方法 回顾性分析2017年1-7月我院500例急诊分诊病例,对比传统法监测指标(模型1)、“传统+早期
【机 构】
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广东省深圳市第二人民医院,广东深圳,518000;广州医科大学,广东广州,510182;广东医科大学,广东东莞,523000;安徽医科大学,安徽合肥,230032
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目的 应用Logistic模型探讨急诊分级分诊各监测指标对病情级别判别的影响及作用.方法 回顾性分析2017年1-7月我院500例急诊分诊病例,对比传统法监测指标(模型1)、“传统+早期预警评法(MEWS)+数字疼痛评分量表(NRS)”(模型2)两种方法建模的拟合优度,分析各指标对病情分级的临床意义.结果 根据Logistic回归模型分析显示,对Ⅰ～Ⅳ级患者均有显著相关的监测指标有年龄、呼吸、NRS,其中对Ⅱ级患者有显著差异的有年龄(OR=1.053,95％CI 1.026～1.082)、呼吸(OR=1.504,95％CI1.211～1.868)、NRS(OR=1.372,95％CI 1.156～1.628);Ⅲ级患者有年龄(OR=1.037,95％CI 1.021～1.053)、呼吸(OR=1.373,95％CI 1.142～1.651)、NRS(OR=1.395,95％CI1.266～1.538);模型拟合优度比较显示,模型2拟合优度(OR=0.465)高于模型1 (OR=0.387).结论 联合评估式分诊有利于优化传统预检分诊监测模式,建立更加便捷、准确、科学的监测指标模型,从而确保急危重症患者及时有效的救治.
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