TY - Jour A2 - Kam,Chak W. Au - Chaou,Chung-Hsien Au - Chiu,Te-Fa Au - Pan,Shin-Liang Au - Yen,Amy Ming-Fang Au - Chang,Shu-Hui Au - Tang,Petrus Au - Lai,Chao-Chih Au - Wang,Ruei-Fang Au - Chen,Hsiu-HSI Py - 2020 DA - 2020/12/07 Ti - 量化动态急诊肿(ED)患者管理:多态模型方法SP - 2059379 VL - 2020 AB - 背景。紧急部门(ED)拥挤和长时间的住宿时间继续成为重要的医疗问题。很难应用传统方法同时分析ED患者管理过程的多个流。本研究的目的是开发一种统计模型,以描绘ED内的动态患者流动,并分析相关因素对不同患者运动率的影响。 方法。本研究使用了电子医疗数据可用的回顾性队列。收集了2013年1月至12月期间所有患者的重要时间点和相关的协变量。一个新的五州马尔可夫模型由专家小组构建,包括三个中级国家:分类,医师管理和观察室和两个最终国家:入场和排放。一天进一步分为四个六小时的时间,以评估患者运动的动态随着时间的推移。 结果。分析了149,468名患者记录,中位数总长度为2.12(四分位数范围= 6.51)小时。估计各州之间的患者运动率,还测量了年龄组和分类水平对这些运动的影响。患者患者更快地回家(相对率(RR):1.891,95%CI:1.881-1.900)但必须等待更长时间的医生(RR:0.962,95%CI:0.956-0.967)和入场床(RR:0.673,95%CI:0.666-0.679)。虽然受访者更快地看到了老年患者(RR:1.134,95%CI:1.131-1.139),但他们花了更多的时间等待最终状态(入场费:0.830,95%CI:0.821-0.839;用于排放RR:0.773,95%CI:0.769-0.776)。比较患者运动率的差异在24小时内显示,患者在晚上被医生看到之前等待更长时间,并且他们通常从ED移动到入场下午。预测动态插图显示,患者进入后六个小时,仍在ED系统的概率从晚上的28%到早上38%。 结论。五态模型良好地描述了动态ED患者流程,并分析了不同状态相关影响因素的影响。该模型可用于类似的医疗环境或合并不同的重要协变量,以开发单独量身定制的方法,以提高卫生职业的效率。SN - 2090-2840 UR - https://doi.org/10.1155/2020/2059379 Do - 10.1155 / 2020/2059379 JF - 紧急医学国际PB - Hindawi KW - ER -