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摘要
目的基于广州医科大学附属第二医院急诊科大数据探究临床规律, 建立急诊临床科研一体化平台最终应用于临床实践。方法基于广州医科大学附属第二医院的医院信息系统(HIS)、实验室信息系统(LIS)、急诊专科系统、影像归档和通信系统(PACS)及电子病历系统, 将2019年3月至2022年4月急诊科就诊患者的结构及非结构化信息通过抽取融合、标化归一、脱敏质控等手段建立数据库。此外, 从数据库中提取2019年3月至2022年4月急诊就诊的预检分诊Ⅲ级及以下成人患者的数据, 如人口学特征、预检分诊时生命体征、诊疗特征、诊断和分级、时间指标和结局指标等, 分析患者不良预后的独立危险因素。结果①广州医科大学附属第二医院急诊数据库记录2019年3月至2022年4月急诊科就诊患者共计338 681人次, 就诊信息包括人口学信息、分诊信息、就诊信息、绿通和抢救、诊断信息、病历信息、检验检查概况、检验信息、检查信息、微生物信息、用药信息、治疗信息及住院信息、胸痛管理及卒中管理等15个模块数据, 数据库保证了数据的可视化和可操作性。②从急诊数据库中筛选出预检分诊Ⅲ级及以下患者140 868例, 纳入患者的性别、年龄、来院方式、脉搏、血压、格拉斯哥昏迷评分(GCS)等指标, 以急诊入手术室、急诊入介入室、急诊入重症监护病房(ICU)或急诊死亡为不良预后, 构建预检分诊Ⅲ级及以下患者预后不良预测模型。通过受试者工作特征曲线和森林图结果表明, 该模型具有较好的预测效能, 用于临床有利于降低急诊预检分诊不足的风险。结论基于急诊科大数据建立高质量的临床数据库, 有利于挖掘大数据中的临床价值, 并辅助临床决策, 提高临床诊治质量。
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