使用机器学习来评估救护车拥挤程度及其对救护车响应时间的影响:一项回顾性观察性研究
Lars Eide Næss1,2,3, Andreas Jørstad Krüger1,2,3, Oddvar Uleberg2,4
1Department of Research and Development, The Norwegian Air Ambulance Foundation, Oslo, Norway.
PloS one
|January 5, 2024
概括
繁忙的救护车大大延迟了紧急响应时间,特别是在农村地区. 这项研究量化了救护车可用性对关键医疗事件响应的影响.
科学领域:
- 紧急医疗 紧急医疗
- 医疗服务研究 医疗服务研究
- 运营研究 运营研究
背景情况:
- 救护车响应时间对于患者的结果至关重要.
- 救护车可用性对响应时间的影响尚不清楚.
研究的目的:
- 量化挪威中部繁忙的救护车的流行情况.
- 评估繁忙的救护车对紧急医疗响应时间的影响.
主要方法:
- 使用机器学习进行回顾性观察研究.
- 对216,787起事件 (2013-2022) 评估了候选救护车被占用的概率.
- 估计的响应时间差异基于繁忙的救护车概率.
主要成果:
- 在所有事件中,有26.7%的救护车繁忙的可能性.
- 每增加10%的繁忙概率与0.60分钟的延迟相关.
- 农村地区的繁忙概率较低 (21.6%),但延误时间较长 (0.81分钟/10%的增加).
- 城市地区的繁忙概率较高 (35.0%),但延误较短 (0.30分钟/10%的增加).
结论:
- 繁忙的救护车的高普及率导致反应时间延迟.
- 农村地区更容易受到伤害,因为当救护车忙碌时,延误时间更长.
- 调查结果强调,需要制定战略来优化救护车的可用性,减少响应延迟.
