乌鲁木齐市2011-2018年院前急救现状及未来五年预测

张婷婷,李树林，哈斯也提·艾合买提江,冯燕玲

(乌鲁木齐市急救指挥中心，乌鲁木齐 830002)

院前急救指人在遇到伤害、事故或突发疾病时，在现场或送往医院途中所采取的紧急救护或医疗措施[1]，是医疗卫生服务的重要组成部分。由于其不确定性、复杂性、时间紧迫性等特点，院前急救一直是国际关注的热点问题。我国的院前急救医疗正处于起步发展阶段，在整个医疗卫生事业中发挥着不可替代的作用，同时也存在一些问题和挑战。目前，国内北京[2]、上海[3]、重庆[4]等地区对院前急救现状以及未来预测的研究成为卫生部门决策的重要依据，对今后院前急救资源的合理配置有较好的指导意义。已有研究分析了乌鲁木齐市院前急救患者疾病谱、分布特征等[5-7]，但是这些研究仅局限于短期的数据分析，对于院前急救患者总量的长期数据分析及未来趋势预测的研究未见报道。本研究以乌鲁木齐市院前急救中心2011-2018年院前急救数据为基础，拟对乌鲁木齐市院前急救现状和未来五年的情况做分析和预测。

1 资料与方法

1.1 一般资料从乌鲁木齐市120院前急救调度指挥系统数据库中收集2011年1月1日-2018年12月31日共427 754例院前急救患者病例信息。总人口数、男女性人口数、各年龄段人口数、人均GDP、人均可支配收入、人均医疗保健支出增比、老龄人口数、医护人员数等所用数据均来自乌鲁木齐市统计年鉴。

1.2 疾病分类参照国际疾病分类标准ICD-10，将疾病分为免疫系统疾病、消化系统疾病、呼吸系统疾病等类别，并对疾病类型进行编码。

1.3 分组根据乌鲁木齐市统计年鉴，将年龄分为≤17岁、18～34岁、35～59岁、≥60岁4组；按照乌鲁木齐市行政区划分为9个地区。根据乌鲁木齐市气象局标准，将季节分为春(3～5月)、夏(6～8月)、秋(9～11月)、冬(12～2月)。

1.4 研究方法

1.4.1 院前急救现状研究 采用流行病学方法对2011-2018年乌鲁木齐市院前急救疾病类型、人群、时间、地区分布特征进行描述和分析。

1.4.2.2 多因素灰色模型 多因素灰色预测模型考虑到多种因素对因变量的影响，结合了多重线性回归模型与GM(1,1)模型，预测的结果更具实际意义。本研究中院前急救总量受到多种因素如总人口数、人口老龄化等的影响，因此，我们采用该模型对2019-2023年院前急救总量进行年预测。

1.4.2.3 移动平均MA模型 移动平均(Moving average model,MA)模型是常用的时间序列分析预测模型，其公式为：yt=εt-θ1εt-1-…-θqεt-q，其中εt为白噪声序列，θ1…θq为模型系数，q是移动平均模型的阶数。本研究中院前急救患者总量的年预测也选用了该模型。

1.4.2.4 季节性差分自回归移动平均SARIMA模型 季节性差分自回归移动平均(Seasonal autoregressive integrated moving average model,SARIMA)模型是常用的季节预测模型，模型表达式为：SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s,其中p为非季节性自回归阶数，d为非季节性差分次数，q为非季节性移动平均阶数，P为季节性自回归阶数，D为季节性差分次数，Q为季节性移动平均阶数，s为周期。本研究选用该模型进行院前急救患者总量的季节预测。

1.5 统计学处理采用Excel 2010建立数据库录入数据并进行核对，应用SPSS 20.0软件进行统计描述和分析。单因素灰色GM(1,1)模型和多因素灰色模型预测在Excel 2010中完成，MA模型和SARIMA模型预测在SPSS 20.0统计软件中进行。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 乌鲁木齐市2011-2018年院前急救现状研究

2.1.1 疾病类型分布 2011-2018年乌鲁木齐市院前急救总量共427 754人次，发病前5位疾病为常见损伤(433.35/10万)、心脑血管疾病(420.34/10万)、中毒(199.04/10万)、呼吸系统疾病(165.42/10万)和神经系统疾病(165.42/10万)。其中，常见损伤87 413人次，占20.44%；心脑血管疾病84 788人次，占19.82%；中毒40 148人次，占9.39%；呼吸系统疾病33 367人次，占7.80%；神经系统疾病33 367人次，占7.80%。与2011年相比，发病前5位的疾病均呈现快速增长趋势。其中，呼吸系统疾病增幅最大，高达65.52%；其次为心脑血管疾病，增加了32.31%；常见损伤增幅达19.22%；中毒增加了14.23%；神经系统增幅达8.89%，见表1。

表1 乌鲁木齐市2011-2018年院前急救疾病谱发病率(1/10万)

2.1.2 人群分布特征

2.1.2.1 性别分布 乌鲁木齐市2011-2018年院前急救患者中，男性共254 730人次，女性共173 024人次，男女比为1.47∶1。男性发病率(2 296.12/10万)明显高于女性(1 621.49/10万)，且差异有统计学意义(χ2=10 867.508，P<0.001)，男性发病率是女性的1.42倍。在男性患者中，常见损伤、心脑血管疾病和中毒为高发疾病，而在女性患者中，以心脑血管疾病、常见损伤和神经系统疾病为主。2018年男、女性呼吸系统疾病较2011年分别增加63.3%和68.9%。与2011年相比，2018年女性常见损伤增幅52.07%，男性增长不明显(5.07%)。2018年男、女性心脑血管疾病比2011年分别增长31.9%和32.87%，见表2。

表2 乌鲁木齐市2011-2018年院前急救患者不同性别发病情况/例

2.1.2.2 年龄分布 乌鲁木齐市2011-2018年院前急救患者总体的平均年龄为(51.09±23.37)岁。≥60岁人群为院前急救的主要对象(39.15%)，其次分别为35～59岁人群(34.67%)和18～34岁人群(19.33%)，院前急救患者中≤17岁人群最少(6.85%)。各年龄组间发病率差异有统计学意义(χ2=253 843.852，P<0.001)。对于年龄<60岁人群，院前急救以常见损伤为主，≥60岁人群主要为心脑血管疾病，见表3。

表3 乌鲁木齐市2011-2018年院前急救各年龄段患者发病情况/例

2.1.3 时间分布特征

2.1.3.1 年份分布 从2011-2018年，每年院前急救患者总人次呈现上升的趋势，院前急救量已由2011年46 901人次(10.96%)增长到2018年65 051人次(15.21%)。各年份间发病率存在统计学差异(χ2=8 654.425，P<0.001)，见图1。

图1 2011-2018年乌鲁木齐市院前急救发病率的变化

2.1.3.2 季节和月份分布 研究显示，在夏季院前急救患者人次最多(110 730人次，占25.9%)，其次是秋季(109 055人次，占25.5%)和春季(105 690人次，占24.7%)，冬季最少(102 279人次，占23.9%)。一年中7月份院前急救量最大(37 677人次，占8.81%)，2月份院前急救量最小(29 966人次，占7.01%)。

2.1.4 地区分布特征 新市区(高新区)的院前急救总量最多(111 831人次，占26.14%)，其次为沙依巴克区(102 260人次，占23.91%)。除乌鲁木齐以外的地区，达坂城区院前急救总量最少(3 992人次，占0.93%)，见图2。

2.2 基于2011-2018年院前急救总量对未来五年情况的预测

2.2.1 院前急救总量的年预测

图2 乌鲁木齐市2011-2018年各地区院前急救总量的分布

2.2.1.2 多因素灰色模型 (1)令y为院前急救总量，X1为总人口数，X2为人均GDP，X3为人均可支配收入，X4为人均医疗保健支出增比，X5为老龄人口数，X6为医护人员数。采用逐步回归分析法建立多重线性回归方程，最终X1、X3进入方程，其回归方程为：

y(t)=64 978.320-113.304×总人口数+0.611×人均可支配收入

2.2.1.3 移动平均MA模型 经过反复尝试和比较，本研究最终选定MA1模型，其数学表达式为yt=-5 349 577.661+εt-0.51εt-1,R2=0.93，BIC=16.26，说明所选模型拟合效果较好。通过对残差自相关系数的白噪声检验来对模型的适用性进行评价，χ2检验结果P均>0.05，因此接受残差序列是不相关的零假设，可以认为残差的分布是随机的，所建的预测模型合理，可以进行外推预测。结果见表4和图3。对比3种模型预测误差发现，多因素灰色模型的预测精度更高，因此以该模型数据作为最终的年预测结果。

表4 3种模型的年预测结果及精度比较

2.2.2 院前急救患者总例数季节预测

对比2种模型预测误差可知，单因素灰色GM(1,1)模型的预测精度更高，因此以该模型数据作为最终的季节预测结果。

图3 院前急救患者人次数MA1模型预测

表5 2种模型的季节预测结果及精度比较

图4 院前急救患者人次数SARIMA模型预测

3 讨论

院前急救是医疗卫生事业的重要领域，是一个国家应对突发公共卫生事件能力的体现，在降低人群死亡率、维持和促进人群健康中有着重要意义。近年来，院前急救的现状和需求备受关注。我国的院前急救近几年取得一定的进展，但仍面临院前急救服务地区分布不合理、院前急救卫生服务可及性差、模式发展不平衡等诸多挑战[8-9]。因此，有关院前急救现状及预测方面的研究将有利于卫生部门做出更加科学的决策。本研究发现，乌鲁木齐市2011-2018年院前急救总量均呈快速增长趋势，疾病类型以常见损伤、心脑血管疾病、中毒、呼吸系统疾病和神经系统疾病为主，男性、老年人为主要发病人群，夏季为高发季节。单因素灰色模型GM(1,1)、多因素灰色模型、移动平均MA1模型预测结果提示未来仍然保持增长的趋势，这将为乌鲁木齐市院前急救服务相关卫生决策提供参考。

张婷婷等[10]研究报道了乌鲁木齐市院前急救疾病谱的特征，本次发病前5位疾病类型与已有报道一致，且描述了发病率逐年增加的趋势，这提示乌鲁木齐市院前急救患者疾病谱没有发生较大的变化，应该重视这些疾病的预防工作，加大院前急救服务资源的配置和供应。与2011年相比，2018年呼吸系统疾病增幅高达65.52%，这可能与近年来气候变化、环境污染等有关。人群分布特征上，老年人、男性成为院前急救服务的重点对象，这与国内外的研究结果相符合[10-12]。其中，老年人以心脑血管疾病常见，男性以常见损伤多见，应有针对性地开展健康教育工作。

国内外的研究显示，院前急救总量上升、需求增大是一个全球性的普遍趋势。有研究报道，美国卡罗莱纳州老年人对医疗急救服务需求量较高，且每6名老年急救服务需求者中会有1名患者在30天内还会再次需要急救服务[13]。从2001-2009年，美国[14]院前急救患者人次从1 590万增至1 980万，增加了24.5%。在中国，北京、上海等城市的院前急救总量以每年10%～15%的比例增长[15]。本研究结果显示，乌鲁木齐市的院前急救现状也具有相同的趋势。预计到2023年，院前急救患者将增至90 761人次。这可能与乌鲁木齐经济发展带来的流动人口增加、总人口数的增加、交通事故频繁所导致创伤人数增加等有关。此外，随着社会人口老龄化加剧，老年人比例增加以及慢性病的患病率增加等也是重要的影响因素。每年夏季尤其是7月份院前急救人次数最多，这可能由于7月是夏季最热的时期，高温易造成人体体温调节中枢、神经调节、水电解质代谢紊乱等，中暑人数也会增加。同时，受高温天气的影响，人们更容易产生烦躁、焦虑等负面情绪，也是交通事故、人际矛盾冲突的敏感期。

根据本研究数据的特点，单因素灰色GM(1,1)模型、多因素灰色模型、移动平均MA1模型均可以进行年预测，以多因素灰色模型预测最好，并且该模型考虑了多种因素对院前急救量的影响，其预测结果更有意义；单因素灰色模型GM(1,1)和SARIMA模型也是常见的季节预测模型，以单因素灰色GM(1,1)模型预测效果最佳。但院前急救总量还受到很多其他因素的影响，当前的预测还不够全面，今后应纳入更多因素进行预测和完善。

综上所述，乌鲁木齐市院前急救总量疾病以常见损伤、心脑血管疾病为主，男性、老年人为主要发病人群，夏季为高发季节，未来五年院前急救需求量会持续增加，卫生行政部门应加大对常见损伤、心脑血管疾病等高发疾病的院前急救资金投入和抢救仪器设备的支持，专业急救人员应加强相关知识和技能培训，同时，应做好基本急救知识的公众宣传工作。加强老年人、男性健康院前急救知识宣讲以及模拟突发状况的应急处理。根据现状及预测结果合理配置院前急救资源。本研究主要依据现有的院前急救调度指挥系统的数据对院前急救进行分析，在数据上并没有患者后续情况的追踪调查，研究结果还有待于根据随访结果验证。