在医疗紧急呼叫中计算中风敏感性,以及与中风疑似相关的因素:一项基于注册表的回顾性研究
Emil Iversen1, Hege Ihle-Hansen2, Kari Krizak Halle3
1Norwegian National Advisory Unit on Emergency Medical Communication, Haukeland University Hospital, Bergen, Norway; Oslo Emergency Medical Communication Centre, Pre-hospital Clinic, Oslo University Hospital, Oslo, Norway; Department of Clinical Medicine, University of Bergen, Bergen, Norway.
紧急医疗通信中心 (EMCC) 使用替代方法显示,使用替代方法提高了中风检测灵敏度. 这项研究确定了开发人工智能决策支持工具的关键因素,以加强在紧急呼叫中对中风的识别.
科学领域:
- 紧急医疗 紧急医疗
- 神经学 神经学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 在紧急医疗通信中心 (EMCC) 中,中风检测灵敏度差异很大.
- 有限的研究存在于医院外患者中风的途径.
- 准确的医院前中风鉴定对于及时治疗和改善患者结果至关重要.
研究的目的:
- 评估一种用于估计EMCC中风检测灵敏度的替代方法.
- 在紧急医疗呼叫中识别中风的相关因素.
- 建立开发人工智能 (AI) 决策支持工具用于中风检测的基础.
主要方法:
- 包括1,164名来自Bergen EMCC的中风患者 (2018-2019).
- 手动建立的EMCC数据与挪威中风登记处联系在一起进行分析.
- 在838名主要由EMCC评估的患者中使用了描述性分析和多变量逻辑回归.
主要成果:
- 另一种方法产生了76.8%的中风检测灵敏度,与传统方法相比为63.4%.
- 缺血性中风和唤醒性中风与中风的怀疑有积极的关联.
- 失言症/失联症与中风的怀疑有正相关性,而腿和头则显示出负相关性.
结论:
- 成功地使用了一种用于估计EMCC中风敏感性的替代方法.
- 确定了影响中风怀疑的特定症状 (失声症/脱节症,腿,头).
- 这些发现与为EMCC开发和测试人工智能驱动的决策支持工具相关.
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