有效之醫療品質管理工具-加護病房預後評分系統

謝青華
Ching-Hua Hsieh

加護病房外傷病患多為病情嚴重且生理變化劇烈之危急患者,其存活率差異相當大。有效的加護病房預後評分系統,可以根據客觀多面向及連續性的變化,用以作為監測治療成效之參考,並成為有效之醫療品質管理工具,可據以擬定醫療決策,提供疾病間及醫療體系間客觀可比較之標準。對於加護病房外傷病患而言,傳統用以評估外傷病患存活率最常用的創傷和嚴重程度評分(the Trauma and Injury Severity Score, TRISS)則被證明預測能力較為受限。

大多數加護病房評分系統多是根據在加護病房第一天所收集的數據計算的,譬如說最常用之急性生理學和慢性健康評估(acute physiology and chronic health evaluation, APACHE),簡化急性生理學評分(simplified acute physiology score, SAPS)和死亡率預測模型(mortality prediction model II, MPM II)於24小時。但是只根據第一天入加護病房時所收集之數據所做出的預測,可能會有所偏頗,而無法反映出病人狀況之動態變化。因此有許多利用重複性評分方式或在加護病房住院期間之前3天所收集數據來做出預測。譬如,死亡率預測模型於48及72小時,連續性器官衰竭評估(sequential organ failure assessment, SOFA)、多器官功能障礙評分(multiple organs dysfunction score, MODS)、邏輯斯器官功能障礙系統(logistic organ dysfunction system, LODS)、三天重新校準ICU結果(three-day recalibrating ICU outcomes, TRIOS)。雖說許多研究已顯示出這些評分系統在預測病患死亡率之有效性,目前以上各項預測模式之建立與驗證,多來自於國外資料,其公式之建立也都源至於國外之病患及醫療環境,不見得適用於國人。

我們過去三年間收集了住入加護病房之1554位外傷重症病患,比較了上述的11種評分系統,結果發現,死亡率預測模型於24小時有最佳的預測能力(AUC: 0.9213),其次是死亡率預測模型於48小時(AUC: 0.9105)。
相關論文由謝青華醫師指導下,發表於Int J Environ Res Public Health. 2020 Oct 2;17(19):7226。

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  • 加護病房預後評分系統
謝青華
現職
高雄長庚醫院外科部部長
高雄長庚醫院整形外科主治醫師
學歷
台大醫學院醫學系
長庚大學臨床醫學研究所博士班
經歷
台大醫院整形外科住院醫師總醫師
高雄長庚外傷科主治醫師

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