对肥胖患者进行重症监护运输的体重预测工具的前景开发和验证,使用宽度和手臂周长进行运输

科学领域:

• 紧急医疗 紧急医疗
• 生物医学工程 生物医学工程
• 公共卫生 公共卫生

背景情况:

• 肥胖率的上升使重症监护的运输物流复杂化.
• 准确的患者体重对于选择合适的空中救护车资产和及时发送至关重要.
• 不准确的重量估计导致严重的延误和低效的资源分配.

研究的目的:

• 开发和验证一种新的体重预测工具,用于在航空运输过程中患有肥胖症的重症患者.
• 将新工具的性能与现有的克兰道尔体重预测工具进行比较.

主要方法:

• 一项前性观察性研究,涉及由Ornge空中救护车运输的成人患者 (>100公斤) (2022年5月至2023年4月).
• 评估了四种使用高度,手臂周长,宽度和周长测量的预测模型.
• 模型性能使用平均平方误差,平均绝对误差 (MAE),R平方和F统计数据进行评估,男性和女性分别分析.

主要成果:

• 欧恩格模型,包括手臂周长和宽度,在两种性别中都表现出卓越的准确性和稳定性.
• 这个模型实现了最低的MAE (12.2公斤) 和预测的重量在20%的误差内91.2%的时间.
• 该模型的表现优于其他模型,整体假负误差为6.9%.

结论:

• 基于Ornge手臂周长和宽度的模型提供了一种可靠的方法来估计空中救护车设置中的患者体重.
• 实施可以通过最大限度地减少因不准确的重量数据造成的延迟来提高传输效率和安全性.
• 建议在更大,更多样化的群体中进一步验证.