匈牙利初级保健模式项目中急诊救护服务模式的变化 Bernadett Szilágyi, János Sándor, Zoltán ónodi-Sz?cs, Karolina Kósa

《Healthcare》：Changes in the Patterns of Emergency Ambulance Care During a Primary Care Model Programme in Hungary Bernadett Szilágyi, János Sándor, Zoltán ónodi-Sz?cs and Karolina Kósa

　　**摘要**
**背景：** 2013年至2017年间，匈牙利在四个贫困地区实施了一项以公共卫生为重点的初级卫生服务模式项目，该项目扩展了预防性和社区服务。本研究旨在评估该项目在一个地区内的实施效果，以及该项目实施前（2012年）和所有服务全面可用后（2016年）紧急救护车服务模式的变化情况。

**方法：** 研究纳入了在指定地区内、在医疗机构服务范围内接受紧急救护车治疗的患者。从纸质记录中提取去标识化的人口统计数据、急救服务原因、现场诊断结果和医院诊断结果，并将这些数据录入电子数据库。诊断结果根据全球疾病负担项目（GBD）的分类标准进行了编码。

**结果：** 2012年至2016年间，需要紧急救护车治疗的患者比例显著增加了0.85%（p = 0.013）。男女患者比例大致相当，但男性患者接受紧急救护车服务的平均年龄比女性患者年轻7岁。在参与该项目的全科医生（GP）所服务的患者中，因非传染性疾病需要紧急救护车治疗的比例降低了3.41%；同时，这些患者从医院急诊室转诊到其他机构的比例也降低了1.98%（所有比较项均具有统计学意义，p < 0.001）。

**结论：** 该地区紧急救护车服务的使用情况与全球趋势一致，表明单纯扩大初级卫生服务可能不足以减少对紧急救护车服务的需求。有必要进一步研究影响紧急救护车使用的个体和系统性因素，包括患者在使用急性及预防性初级卫生服务方面的差异，以及工作时间之外初级卫生服务的可用性。

**1. 背景**
紧急救护车服务存在的诸多问题源于其不适当使用（过度使用）。这一现象一方面是由于缺乏或难以获得初级卫生服务，另一方面则是因为能够立即接触到医疗专家、诊断技术要求高以及等待时间较短[1,2,3,4]。对于欧洲经济区内的移民而言，难以获得初级卫生服务是导致紧急救护车服务过度使用的主要原因之一[5,6]。即使在能够获得初级卫生服务的公民中，也存在大量不必要的紧急就诊情况。在法国，14-27%[7]的紧急就诊属于不合理情况，而在罗马尼亚这一比例高达72%[8]，这些情况本应在初级卫生机构得到解决。不必要的紧急就诊不仅会延长患者等待时间、浪费资源、降低医疗服务的质量，还可能引发各种长期负面后果[9,10]。尽管紧急救护车服务是医疗体系的重要组成部分，但它不能也不应取代其他形式的医疗服务，尤其是初级卫生服务。根据世界卫生组织[11]的建议，作为第一线响应者的初级卫生工作者不仅应能处理健康紧急情况，还应承担一些基本的公共卫生职能[12]，如防范健康风险、在疾病早期阶段进行预防或检测、提升医疗服务质量，并通过动员和教育当地社区来促进健康与福祉。理想中的初级卫生服务应涵盖广泛的疾病预防和健康促进措施，为所有人提供医疗服务——这一理念最早在《阿拉木图宣言》中提出，并得到后续世卫组织文件的重申[14]。然而，即使在发达国家，这一理念的落实也充满挑战[15]。为了符合世卫组织以预防为导向的初级卫生服务原则，匈牙利于2013年在四个贫困地区启动了以社区为中心的服务项目[16]。该项目获得了瑞士和匈牙利政府的巨额资助，建立了称为“GP Cluster”的基层医疗团队。除了常规医疗服务外，这些团队还利用额外资金提供了此前当地居民无法获得的服务，如健康状况评估、生活方式咨询和社区健康促进活动，旨在提高预防服务的利用率并减少社会不平等[17]。

由于在理想情况下初级卫生服务能够减少对紧急救护车服务的需求，我们研究了该项目在一个特定地区（Berettyóújfalu）内的救护车服务使用量和模式的变化。同时，我们还假设当所有预防性服务全面实施后，医院的救治结果会有所改善。研究分析了2012年（项目启动前）和2016年（项目所有服务全面实施后）的救护车服务数据。

**2. 方法**
**2.1. 匈牙利的紧急救护车服务**
根据《1997年医疗保健法》，匈牙利的紧急医疗服务（EMS）向所有公民提供，不论其国籍或健康保险状况如何。患者可以选择前往急诊诊所看全科医生或前往医院内的集中式急诊室（A&ED）。患者也可以通过电话在所在地点请求紧急救护车服务，此类服务通常由急救人员提供[19]。2013年，匈牙利的紧急救护车服务由7个区域单位负责，共设有231个服务站点[20]。急救服务包括现场提供最终治疗或将患者转运至最近医院的急诊室接受进一步治疗。医院治疗可能产生五种结果：（1）提供最终治疗后出院；（2）临时观察最多24小时；（3）手术；（4）住院治疗；（5）转诊至其他医疗机构。2012年和2016年，紧急救护车服务的组织和管理方式没有变化，因为该项目并未涉及这些方面的调整。

**2.2. 数据来源**
数据依据先前协议和各方伦理许可从医院获取。研究人员与医院管理层签订了书面协议，允许在指定医院区域内研究救护车服务的纸质记录，但禁止复制、拍照或带走任何文件，也不允许复制任何可识别个人身份的信息。研究中使用的患者记录包括2012年和2016年所有通过救护车服务抵达Berettyóújfalu医院的患者信息。医院管理员从2012年和2016年的纸质记录中选取了符合条件的数据。每份医院记录包含患者的人口统计信息（年龄、性别、居住地）和医疗相关数据，均由第一作者在医院监督下手动录入数据库。

**2.3. 数据录入与编码**
所有数据均手动录入电子数据库。呼叫原因、现场诊断结果和医院诊断结果均根据纸质记录进行录入；在确认无误后，将这些数据分类为全球疾病负担项目（GBD）定义的三大健康问题类别[22]（一级：传染性疾病、母婴及营养疾病；二级：非传染性疾病；三级：伤害），并作为单独变量进行编码。所有诊断结果也按照GBD分类标准进行了编码。编码工作由第一作者完成，最终由第二作者核对。根据患者的永久居住地，记录被标记为是否属于该项目覆盖范围；同时根据中央统计局的定义，记录还被标记为是否来自具有隔离居住区的社区[24]。医院记录中的信息包括救护车患者护理报告（包含人口统计信息、发现地点、呼叫原因、派遣时间、到达时间、救护车人员信息、响应方式、检查情况、所施治疗、总结及NAS使用的统计编码）和现场诊断结果（不含ICD代码）。

**2.4. 统计分析**
描述性统计分析采用t检验和方差分析处理连续变量，卡方检验处理分类变量。通过泊松回归分析识别影响救护车服务使用情况的相关因素（如性别、年份、全科医生是否参与该项目以及患者年龄）。缺失值在分析中予以处理。统计分析使用MS Excel 365版和Stata BE 19版软件，泊松回归分析则使用IBM SPSS Statistics 23版软件。

**3. 结果**
2012年，该地区共有16,617名患者（占总人口的18.32%）在医疗机构范围内接受了紧急救护车服务；2016年这一比例上升至19,441名（占22.10%），增幅为3.78%（p < 0.001）。其中，2012年有20.18%的患者、2016年有21.03%的患者通过国家救护车服务转诊，显示出显著增长（2012年占比3.70%，2016年占比4.65%，p = 0.013）。其余患者则通过其他方式前往医院。在通过救护车服务转运的患者中，2012年和2016年18岁以下患者的比例分别为2.83%和2.52%，两年间没有显著变化（p = 0.403）。18岁以下女性患者比例从2012年的三分之一增加到接近一半，而男女比例则基本保持稳定（p = 0.000）。在2012年和2016年，接受紧急救护车服务的男性患者比女性患者年轻超过7岁（2012年：平均年龄差7.93岁；2016年：平均年龄差7.24岁；两年均p < 0.001）（表2）。在那些家庭医生参与该模式计划的患者中，接受紧急救护车服务的人数增加了20.00%；而在那些家庭医生未参与该计划的患者中，这一比例增加了22.21%（p = 0.792）。表2显示了由NAS送往医院急诊科的紧急服务患者的人口统计特征。就接受救护车紧急服务的患者的平均年龄而言，从2012年到2016年，无论是参与还是未参与该模式计划的患者组，平均年龄均未发生显著变化。呼叫原因主要由请求紧急救护车服务的人提供，其中大多数是普通人。到2016年，未记录的呼叫原因减少了2.33%。更令人担忧的是，2012年有近12%的现场诊断结果缺失，但到2016年这一比例显著下降，而且两年间只有极少数医院诊断结果缺失。按GBD主要类别划分的诊断结果显示，因非传染性疾病导致的呼叫比例增加了3.63%，这一增长在现场诊断（3.97%）和医院诊断（3.13%）中也有所体现。因传染性疾病需要紧急救护车服务的比例增加不到0.8%，而因受伤需要紧急救护车服务的比例则有所下降（表3）。表3进一步展示了按GBD主要类别划分的呼叫原因、现场诊断和医院诊断的分布情况。2012年（图1顶部）和2016年（图1底部）的流式图示中，第一个节点显示了当年接受紧急救护车服务的患者总数，第二个节点显示了根据呼叫原因划分的患者分布，第三个节点显示了由急救人员做出的现场诊断分布，第四个节点显示了由专家做出的医院诊断分布，所有分类均基于GBD一级标准。对比急救人员在患者现场作出的诊断与医院专家作出的诊断发现，2012年有80.11%的患者在GBD主要类别上两者一致；到2016年这一比例上升至83.83%（p < 0.001）（图1）。接下来，我们分析了2016年参与模式计划的家庭医生与未参与的家庭医生所治疗的患者的医院诊断分布情况。在参与模式计划的家庭医生指导下，因非传染性疾病需要紧急救护车服务的患者减少了3.41%；因传染性疾病需要紧急救护车服务的患者增加了0.51%，而因受伤需要这种类型护理的患者增加了2.83%。参与模式计划的家庭医生与未参与的家庭医生所治疗的患者的医院诊断分布存在显著差异（表4）。表4显示了2016年接受紧急救护车服务的患者按GBD主要类别划分的医院诊断分布情况，其中参与模式计划的患者与未参与的患者相比存在显著差异（p < 0.001）。此外，我们还比较了2016年参与模式计划的家庭医生与未参与的家庭医生所治疗的患者的医院诊断情况。图2按发生病例数从多到少的顺序展示了各GBD子类别中的医院诊断比例。非传染性疾病子类别中的诊断结果用蓝色条形表示，颜色深浅反映了在不同家庭医生指导下患者中这些诊断结果出现的频率差异：蓝色条形越长，表示在该组患者中该诊断结果出现频率越高；红色条形则表示在其他家庭医生指导下患者中该诊断结果出现频率更高。卡方检验用于比较两组患者的分布情况，结果显示两组之间存在显著差异（p < 0.001）。最后，我们研究了2016年由NAS送往医院的患者在接受紧急救护车服务后最终结果的分析。图3的第一个节点显示了当年通过紧急救护车送往医院的患者总数，第二个节点显示了他们的医院诊断分布，第三个节点显示了医院护理的结果类型。在方法部分描述的五种潜在护理结果中，医院急诊科最常见的护理类型是门诊护理后出院；两年中约有三分之一的患者接受了这种护理（2012年：31.25%；2016年：33.70%）。其次常见的护理类型是转诊至其他机构（2012年：24.03%；2016年：23.58%），其次是手术（2012年：20.24%；2016年：16.70%）。约八分之一的患者需要住院治疗（2012年：13.77%；2016年：13.82%）或观察24小时以上（2012年：10.70%；2016年：12.20%）。我们还分析了2016年参与模式计划的家庭医生与未参与的家庭医生所治疗的患者的医院诊断分布情况（表4）。2012年和2016年非传染性疾病子类别中的医院诊断分布存在显著差异（p < 0.001）。图2进一步展示了2016年参与模式计划的家庭医生与未参与的家庭医生所治疗的患者的医院诊断分布情况。最后，我们研究了NAS送往医院的患者在急诊护理后的最终结果。图3的第一个节点显示了当年通过紧急救护车送往医院的患者总数，第二个节点显示了他们的医院诊断分布，第三个节点显示了医院护理的结果类型。在方法部分描述的五种潜在结果中，医院急诊科最常见的护理类型是门诊护理后出院；两年中大约三分之一的患者接受了这种护理（2012年：31.25%；2016年：33.70%）。其次是转诊至其他机构（2012年：24.03%；2016年：23.58%），其次是手术（2012年：20.24%；2016年：16.70%）。2012年有大约八分之一的患者需要住院治疗（2012年：13.77%；2016年：13.82%）或观察24小时以上（2012年：10.70%；2016年：12.20%）。我们还分析了2016年参与模式计划的家庭医生与未参与的家庭医生所治疗的患有非传染性疾病的患者接受的护理类型（基于医院诊断结果）。结果发现，参与模式计划的家庭医生所治疗的患者中转诊至其他机构的比例减少了近2%。相比之下，参与模式计划的家庭医生所治疗的患者中接受长期或确定性护理（如住院治疗和转诊）的比例明显高于未参与的家庭医生（57.32%，而未参与的家庭医生所治疗的患者中这一比例为56.21%；p < 0.001）（表5）。表5显示了2016年根据患者是否参与模式计划而划分的患有非传染性疾病患者的医院护理结果分布情况。讨论部分指出，我们的研究旨在分析在匈牙利一个贫困地区实施初级保健模式计划前后（2012年和2016年），急救救护车服务模式可能发生的变化。该模式计划的目标、组织结构、服务内容及效果已在其他文献中报道[16,17,24,25]，但这是首次研究该计划在某一地理区域（四个区域中的一个）提供的额外预防服务是否对同一区域内急救救护车服务模式的变化产生了影响。总体来看，2012年至2016年间，该地区的患者数量增加了21%；两年中男性患者接受紧急救护车服务的年龄平均比女性年轻7岁；四分之三的患者因非传染性疾病需要急救救护车服务，约五分之一的患者因受伤需要急救救护车服务。总共80%的现场诊断结果（由急救人员作出）和医院诊断结果（由医院急诊科医生作出）在GBD主要类别上一致，且这些诊断结果在2016年的一致性显著提高了近4%。最常见的急救救护车服务原因是意外伤害，其次是各种心血管疾病。虽然参与模式计划的家庭医生（其患者可以享受到所有额外服务）与未参与的家庭医生之间的患者数量在2012年和2016年之间没有显著差异，但参与模式计划的家庭医生指导下因非传染性疾病需要紧急救护车服务的患者显著减少；然而，这一组中最常见的原因仍然是心血管疾病，且参与模式计划的家庭医生指导下从医院急诊科转诊到其他机构的患者也显著减少。但由于这些变化幅度较小，需要更详细的分析来证实或反驳其实际影响。考虑到研究年份和是否参与模式计划的联合效应，泊松回归分析并未发现该模式计划对需要紧急救护车服务风险有显著影响。由于该模式计划具有准实验设计，无法确定初级保健服务与结果之间的因果关系，只能进行推测。此外，分析仅限于模式计划中的四个区域之一（一个家庭医生集群），因为所研究的家庭医生集群所在的地区只有一个医院急诊科。因此，该地区的观察结果可能与其他地区的结果不同。另一个局限可能是由于分配偏差，因为参与模式计划的患者与未参与的患者是根据他们的永久居住地址来识别的。如果他们的实际居住地与官方记录的不同，或者他们选择了不同于永久居住地分配的家庭医生，这可能会影响他们对模式计划服务的实际使用情况。由于患者更有可能转诊给提供额外服务的家庭医生，这种偏差可能导致低估了参与模式计划与急救救护车服务模式之间的关系。然而，这种转诊情况通常非常罕见。由于该模式计划的准实验性质以及其中的社区健康促进项目涵盖了广泛的当地居民（即使那些家庭医生未参与该计划），可能存在干预效果的泄漏或干扰（例如健康通讯或患者教育），从而减少了模式计划内外的患者之间的差异。尽管如此，本研究有几个优势：首先，它基于两年间纸质记录创建的综合性电子数据库。据我们所知，匈牙利尚无类似的电子格式数据，因为国家救护车服务中的电子记录系统直到2018年才启用[21]，也未对该模式计划进行过类似分析。本研究仅限于通过NAS送往医院的患者，以排除自我转诊的情况。另一个优势是，由于匈牙利的健康保险普遍覆盖以及选择的地理位置（主要是贫困地区的农村定居点），因此使用紧急护理服务的人数极少（如没有健康保险的人、无家可归者、移民等）。此外，研究期间（2012-2016年）早于全球COVID-19大流行的爆发；因此，这些结果可以作为解释近期紧急救护车使用趋势的疫情前参考。类似的使用电子文档数据对该国救护车服务的研究发现，可避免的死亡率（即通过适当的医疗护理和救护车服务可以避免的死亡原因）在匈牙利各县之间存在显著差异，尤其是在急性心肌梗死和出血性及缺血性中风方面[26]。在我们的研究中，心血管疾病和其他循环系统疾病构成了医院急诊护理的第三大常见病因类别，而中风则是第九大常见原因。如图2所示，在模型计划中，前者在全科医生患者中更为常见，而后者则相反。紧急服务的质量参差不齐以及地理上的不平等获取似乎是国家救护车服务长期存在的问题，解决这一问题需要一个全面的监测和评估系统[18,27,28]。我们的论文旨在探讨的主要问题是初级保健与急诊护理之间的关系，目前对此还没有明确的答案。世界卫生组织的一份相关文件强调了加强初级保健以改善应急管理的重要性，但其重点是国家级（而非个人层面的）卫生突发事件[11]。西班牙作者发现，1992年至1997年间，初级保健中心和医院急诊科的就诊次数有所增加，对时间序列的整合分析显示这两种就诊方式之间存在长期关系，但并未提供证据表明初级保健中心的急诊服务会减少医院的急诊科就诊量[29]。美国也报告称，2003年至2009年间急诊科的就诊次数有所增加，其中大多数患者并不需要住院治疗[30]。另一方面，英国作者研究了初级保健与急诊护理之间的关系，发现全科医生将患者转诊到伦敦的急诊科的情况在初级保健改革后有所减少，但非本地居民、无家可归者以及其他无法获得伦敦初级保健服务的人群自行前往急诊科的情况并未减少[31]。还有研究指出，便捷型初级保健的普及减少了医院急诊科的就诊次数[32]。同样，在英国实施全科医生诊所7天开放的试点项目后，也观察到了急诊科就诊次数的减少[33]。基于这些发现，最合理的结论似乎是，尽管以预防为主的初级保健至关重要，但其对急诊护理的影响受到许多其他因素的强烈影响，包括非工作时间的服务可用性。然而，鉴于全球范围内初级保健医生[34,35,36]和医疗工作者[37]的短缺，以及欧盟范围内工作时间的限制[38]，扩大初级保健服务的可用性似乎是一个真正的挑战。

5. 结论
在一个匈牙利贫困地区实施的以公共卫生为重点的初级保健模式项目并未在三年期间减少整体的紧急救护车服务使用率。参加该模式项目的全科医生登记的患者因非传染性疾病需要紧急救护车护理和住院转诊的情况明显少于未参加该项目的患者。单靠扩大初级保健服务可能不足以遏制急诊护理的需求，这突显了提高非工作时间初级保健服务的可及性以及解决其他系统性问题的必要性。