如何快速准确地识别出院前环境中的急性中风患者？

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如何快速准确地识别出院前环境中的急性中风患者？

By 新闻中心 On 2020 年 7 月 2 日

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急性中风是与时间有关的疾病。如果它发生在院前环境中，医生必须知道如何以最佳和最快的方式治疗患者。这是在热那亚（意大利）进行的一项初步研究的结果。

本文将报告由热那亚Policlinico San Martino医师Andrea Furgani博士领导的一项试点研究，旨在确定如何快速识别和治疗院前环境中的急性中风，以及神经科医生对医院中风的评估有何不同。

为什么在院前和院内环境中立即识别中风很重要？

作为整个科学界的富加尼博士，在他的研究中宣称，对中风的早期识别和治疗可以极大地减少即时损害和长期残疾。赢得的挑战是快速，准确地识别中风患者。

急性中风的最终治疗是在发病后尽快进行血栓溶解。 EMS 的使用，与在会议上的自发演示相比急诊室（ER），改善时间测量和指数得分。根据美国国立卫生研究院中风量表 (NIHSS) 和 Barthel 指数，派遣的急救小组可能会降低并发症和死亡率。另一方面，它也减少了组织纤溶酶原激活剂的给药时间。

在2019年，几项试验表明，使用支架取出器进行血管内治疗（ET）相对于单独使用IV t-PA的患者在大血管闭塞（LVO）患者中通常表现出NIHSS（美国国立卫生研究院卒中量表）评分高或相等至6.9。

文献对此有何评论？

当前文献表明，中风仅由紧急求救者识别，大约占时间的三分之一至一半。 Furgani博士解释说，中风Genova网络使用了通过MPDS（医疗优先调度系统）制成的第一个电话“检查站”。然后，当急救人员和病人在一起时，他们将执行辛辛那提中风量表。如果第二个“检查点”为肯定，则紧急医疗通讯中心（EMCC）在运送到医院期间会激活“中风队”。

该小组通过电话传达患者的性别和年龄，预计的症状发作时间以及预计的到达时间。对于网络而言，在医疗优先派发系统卒中诊断工具（SDxT）与NIHSS之间建立关联非常重要，因为NIHSS> 10的患者很有可能必须接受ET。在紧急呼叫期间，检测可能的NIHSS> 10的患者绝对重要。这将使网络将患者送至能够提供最佳治疗方法的医院，从而节省时间和脑部（在圣马蒂诺医院，热那亚）。

在信息收集时，使用了MPDS（Priority Dispatch Corp.，MPDS版本12.1，2012年，美国犹他州盐湖城）。回放并审查了紧急医疗调度质量保证（EMD-Q），并有两个具体目标，即由神经科医生确认但在紧急呼叫期间未识别的中风病例。他们以这种方式确定所选择的首席投诉人是否正确（使用国际应急调度学会（IAED〜）标准，版本9a），并确定呼叫者在会议期间是否提供了与中风有关的任何自发信息。呼叫。对人口研究的考虑至关重要。 Genova 118 EMS覆盖了736,235居民（女性占52.4％），面积1,127.41平方公里（653人/平方公里）； 28.2岁及以上的人口占65％。

快速识别急性中风。结果如何？

为了进行分析和绘图，他们使用了SPSS的Statistics软件（IBM Corp.，2016年发布。用于Windows的IBM SPSS Statistics，版本24.0。纽约州，阿蒙克：IBM Corp.）。他们使用独立样本的Kruskal-Wallis检验评估了统计学显着性，显着性水平为0.05。对于NIHSS值的分析，使用平均值，标准偏差和置信区间（Cl），而对于时间间隔的分析，使用中位数（括号内表示第25和75个百分位数）。

在结果中，他们发现在登记的 438 例疑似卒中中，有 353 例（80.6%）称为 EMS。其他病例包括：自我介绍，64例（14.6%）；来自其他医院的21例（4.8%）。呼叫 EMS 的患者在到达医院时的 NIHSS 为 10.9 (Cl: 9.5 – 12.3)，而自我介绍的 NIHSS 为 6.0 (Cl: 2.0 – 10.0) 急救, 和 15.1 (Cl: 9.3 – 20.9) 用于从其他医院转移的患者（图 1）。在呼叫 EMS 的患者中，205 名 (58.1%) 在紧急呼叫期间被 EMD 确定为疑似中风。

在其余的148例中，有104例怀疑中风是由救护车救援人员，在其中44起案件中，首席申诉人在派遣时失踪了。在104个案例中，最常见的首席投诉是病人（n = 31，29.8％），无意识/晕倒（n = 28，26.9％），未知问题（n = 16,15.4％）和跌倒（n = 15）； 14.4％）（表1）。 SDxT用于129（62.9％）例：5（3.9％）无证据； 87（67.4％）部分证据； 5（3.9％）强有力的证据；和32（24.8％）清除证据。

在76种情况下，SDxT未使用或未完成。在SDxT中收集的发病时间分为以下几类：少于4小时的93例（72.1％）； 4至6小时4例（3.1％）； 6小时以上10例（7.8％）; 未知22例（17.1％）

医院的神经科医生确认了260例中的353例（73.7％）；其中91.5％（n = 238）缺血，而8.5％（n = 22）出血。在EM D鉴定的205例病例中，神经科医生确认了154例（75.1％），而在急救人员鉴定的104例病例中，医院确诊了78例（75.0％）（图2）。紧急呼叫期间症状发作时间的报告与医院神经科医生对EMD报告的58例中的97例的评估一致（59.8％）；在EMD分类为未知的其余20例病例中（2例失踪），医院将其识别为65.0小时内发生了13％（n = 4）。

通话和到达医院之间的平均时间为31分钟（25 – 43）；当EMD识别出可疑的中风时，时间为31分钟（25 – 42），而如果现场救援人员识别出中风，则为33（25 – 44）。如果怀疑是EMD或急救人员中风，则从发病到首次神经接触的间隔没有显着差异：EMD中风识别为126.5分钟（64 – 316），而急救人员识别为120分钟（64）。 – 360）。在EMS和自我陈述之间的首次神经接触时间中发现了显着差异：称为EMS的患者为123.5分钟（64 – 329）与自我陈述为317.5分钟（107 – 2033）（p <0.000）（图3）。

有关NIHSS与SDxT之间相关性的研究未发现明显的结果（表2）：具有部分证据的患者急救时的NIHSS为9.7（Cl：7.4 -12.0），而对于STRONG或CLEAR证据的NIHSS为10.9（ Cl：7.3 – 14.4）。由神经科医生确认但在紧急呼叫期间未识别的中风病例（n = 78）已重播，其具有两个特定目标：确定所选的首席投诉是否正确，以及在通话期间是否提供了与中风相关的任何自发信息由呼叫者（图4）。在17个案例中（21.8％），无法找到紧急呼叫记录。在剩余的61例案件中，有11例（18.0％）选择了除中风以外的首席投诉人。选定的主要投诉包括病者（n = 6，54.5％），无意识/昏厥（n = 3，27.3％）和未知问题（n = 2，18.2％）。在其余34例病例中的68.0例（50％）中，回放过程中可以识别出至少由呼叫者自发提供的有关中风症状的信息：21例中提及42.0例（12％），24.0例中有2.0例案例（16％），三分一案例（32.0％）（无信息，n = 17，11％）。自发信息包括说话困难（n = 5），平衡或协调问题（n = 4），无力或麻木（n = 3），头痛（n = XNUMX）和视觉问题（n = XNUMX）。

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快速识别急性中风：关于结果的讨论

结果表明，EMD具有良好的能力。在紧急呼叫期间，EMD识别出了58.1％的因怀疑中风而被转运到医院的中风病例。所获得的结果证明了救援人员进行的额外“面对面”评估的关键作用，他们能够在研究的案例中37.9％识别出中风。

这项研究确定了在紧急呼叫期间中风不明的患者中，跌倒，有病的人和无意识/晕倒是最常见的主要投诉。即使呼叫者声明的中风投诉不同于中风，紧急呼叫的严格审查也显示，在呼叫过程中有时会出现涉及中风症状的自发信息。

此外，通过EMS进入医院通常可以确保首次神经接触的时间得到改善，并且大概还可以保证获得明确的疗法。

快速识别急性中风：有哪些局限性？

这是一项试点研究，这意味着时间和案例数量有限。此外，由于缺少大量值，结果已更改。仅根据首席投诉官的甄选，才根据IAED标准对案件进行审查。此外，进行审查的EMD-Q被告知，这些病例与中风患者有关：这可能影响了他们对正确的首席投诉人的确定。

并增加了他们在回放过程中识别与笔画有关的自发信息的可能性。该信息来自非ACE的中心，并且仅限于特定的地理和文化区域（热那亚市）。

本研究结论中关于急性中风的想法

MPDS显示了在紧急呼叫期间识别中风患者的出色能力。在分析的横截面中，大多数疑似中风的患者称为EMS（80.6％），将其运送到医院。在EMD确认的205例病例中，医院的神经科医生确认了75.1％。

进一步的研究应深入研究EMD报告发病时间为“未知”的中风病例。 EMS大大减少了症状发作和首次接触神经科医生之间的时间。 SDxT和NIHSS之间的相关性似乎对NIHSSalO患者的电话筛查很有用，但该研究对该主题尚无定论。

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