对大规模伤亡事件的二次分拣算法的验证:基于模拟的研究-英语版本
Axel R Heller1, Tobias Neidel2,3, Patrick J Klotz2
1Department of Anesthesiology and Operative Intensive Care Medicine, Faculty of Medicine, University of Augsburg, Stenglinstraße 2, 86156, Augsburg, Germany. Axel.Heller@uni-a.de.
Die Anaesthesiologie
|October 12, 2023
概括
这项研究评估了针对大规模伤亡事件的医院分拣算法,发现柏林分拣算法和约旦-德国算法在检测危急患者方面表现最好. 然而,这些算法需要更多的决策步骤.
科学领域:
- 紧急医疗 紧急医疗
- 灾害管理 灾害管理
- 医疗保健信息学 医疗保健信息学
背景情况:
- 由于资源有限,大规模伤亡事件 (MCI) 需要医院分拣.
- 在接收医院有效的二次分拣在运输后至关重要.
- 这项研究旨在评估MCI各种选算法的诊断质量.
研究的目的:
- 为分类类别创建一个经过验证的参考患者标签集.
- 通过计算机辅助评估多个分拣算法的诊断质量.
- 为了比较不同医院内和医院前选算法的性能.
主要方法:
- 从210个经过专家验证的患者简历中开发了一个黄金标准的分类数据库.
- 评估了 7 种分拣算法:MTS 模块 MCI,ESI,BER,PRIOR,mSTaRT,JORD 和 PETRA. 这些算法包括:
- 通过使用每个算法来比较测试质量结果的微图的计算机分类.
主要成果:
- 柏林分类算法 (BER) 和约旦-德国项目算法 (JorD) 在T1检测方面表现最高 (Youden指数为0.89和0.88).
- PRIOR算法具有最高的过量选,而MTS MCI模块具有最高的不足选.
- 对于T1决策的算法步骤有所不同:ESI (1),JORD (1),PRIOR (3),BER (3),mSTaRT (3),MTS (4),PETRA (6). 这两个算法步骤是不同的.
结论:
- 证明了临床前和临床分拣算法结果的可转移性.
- 柏林分拣算法 (BER) 为二次分拣提供了最高的诊断质量.
- 约旦-德国项目算法 (JorD) 也表现良好,但需要更多的步骤.
