急性内科手术。2023年1月至12月；10（1）：e00865。
2019年冠状病毒病的影响(冠‐19）疫情对紧急医疗服务运作效率的影响及其与院外心脏骤停存活率：A基于人口的日本神户的队列研究
,1,2 ,
1 ,1 ,1 ,1 ,三 ,1 ,1 ,1 ,2 ,2 ,2和1 Jun Sugiyama先生
1灾难与紧急和危重病护理医学部，神户大学医学研究生院，科比日本
2紧急医疗服务部，神户市消防局，科比日本
井上茂（Shigeaki Inoue）
1灾难与紧急和危重病护理医学部，神户大学医学研究生院，科比日本
稻田正美
1灾难与紧急和危重病护理医学部，神户大学医学研究生院，科比日本
宫崎优介
1灾难与紧急和危重病护理医学部，神户大学医学研究生院，科比日本
中野信夫
1灾难与紧急和危重病护理医学部，神户大学医学研究生院，科比日本
藤本义久
三急诊医学部，卡科加瓦中心城市医院，卡科加瓦日本
斋藤雅富米
1灾难与紧急和危重病护理医学部，神户大学医学研究生院，科比日本
小野洋子
1灾难与紧急和危重病护理医学部，神户大学医学研究生院，科比日本
富山县Kazushige
1灾难与紧急和危重病护理医学部，神户大学医学研究生院，科比日本
东田富史
2紧急医疗服务部，神户市消防局，科比日本
Tohru Shirotsuki先生
2紧急医疗服务部，神户市消防局，科比日本
Soushi Shiotani公司
2紧急医疗服务部，神户市消防局，科比日本
小谷佐治
1灾难与紧急和危重病护理医学部，神户大学医学研究生院，科比日本
1灾难与紧急和危重病护理医学部，神户大学医学研究生院，科比日本
2紧急医疗服务部，神户市消防局，科比日本
三急诊医学部，卡科加瓦中心城市医院，卡科加瓦日本
通讯作者。 *
通信
井上茂，神户大学医学研究生院灾难与急救及危重病护理医学系，日本兵库县神户县昭和区久雄町7‐5‐2，650‐0017。电子邮件：在00055fac条件下的最大流量
2023年3月2日收到；2023年5月22日修订；2023年6月4日验收。
版权©2023作者。急性医学与外科由John Wiley&Sons Australia，Ltd代表日本急性医学协会出版。 - 补充资料
表S1–S2
GUID:6B626AB9-AFE6-40BA-8BD3-1850BFC38212
- 数据可用性声明
神户市消防局提供了支持本研究结果的数据。限制适用于这些数据的可用性，这些数据是根据本研究的许可证使用的。经神户市消防局许可，可从作者处获得数据。
摘要
目标
确定2019年冠状病毒病（COVID‐19）大流行是否影响院前急救医疗服务（EMS）的运作效率和院外心脏骤停（OHCA）的存活率。
方法
我们于2020年3月1日至2022年9月31日在日本神户进行了一项基于人口的队列研究。在研究1中，比较了大流行期和非大流行期EMS的运行效率，如救护车的总停用时间、EMS的每日占用率和响应时间。在研究2中，对OHCA患者的EMS操作效率变化的影响进行了调查，以1个月生存率为主要结果，以恢复自然循环、24小时生存率、1周生存率和良好的神经预后为次要结果。对OHCA患者进行Logistic回归分析，以确定与生存相关的因素。
结果
在大流行期间，总服务时间、入住率和响应时间显著增加(第页 < 0.001). 大流行期间，每一波大流行的应对时间都显著增加。关于OHCA结果，与非流行期相比，大流行期的1个月存活率显著下降（大流行3.7%对非流行5.7%；第页 < 0.01). 同样，大流行期间，24小时生存率（9.9%对12.8%）和良好的神经预后显著下降。在logistic回归分析中，反应时间与所有结果中OHCA存活率较低相关(第页 < 0.05).
结论
新冠肺炎疫情与EMS的运行效率降低和OHCA存活率降低有关。需要进一步研究以提高EMS和OHCA存活率的效率。
关键词：紧急医疗服务、运营效率、院外心脏骤停、院前、反应时间
将手术效率和院外心脏骤停（OHCA）结局与2019年冠状病毒病（COVID-19）大流行期和非流行期进行比较。新冠肺炎疫情导致紧急医疗服务的运作效率降低，从而导致OHCA患者的反应时间延长，生存率降低。
简介
2019年12月出现了2019年冠状病毒病（COVID‐19），并在全球迅速传播。世界卫生组织报告了全球超过6.28亿确诊病例和660万死亡病例。截至2022年11月，日本报告的确诊病例超过2200万例，死亡病例超过4.7万例。1有人担心，新冠肺炎疫情对卫生保健系统产生了各种影响。在美国的院前护理环境中，在大流行早期，紧急医疗服务（EMS）在全国范围内的呼叫量下降了25%以上。2在个人中，对医院污染的恐惧可能导致他们不愿意拨打EMS或到急诊室就诊。三在日本，大流行早期的情况类似。然而，随着行为限制的放松，通话量增加了。4
自19型冠状病毒疫情爆发以来，要求救护人员在处理确诊或疑似感染19型冠肺炎的患者时采取特殊措施。5有人担心，由于救护车工作人员需要额外的时间为新型冠状病毒肺炎患者采取特殊措施，紧急医疗服务的运作效率可能会下降。在处理和运送新冠肺炎患者后，救护人员需要对救护车和设备进行比照顾普通患者更彻底的清洁和消毒。在此过程中，救护车将停止服务，无法用于下一次派遣，从而减少可用救护车的数量，并影响EMS的运行效率。最后，停用救护车数量的增加可能会延长紧急呼叫和救护车到达之间的时间间隔（即响应时间）。
院外心脏骤停（OHCA）可能是人口健康和卫生保健系统功效的一个有价值的指标。三新型冠状病毒疫情传播后，旁观者心肺复苏（CPR）和公共通道自动体外除颤器的使用频率降低。此外，神经系统预后良好的1个月存活率明显低于大流行前。6
虽然我们推测，在大流行期间，停运救护车数量的增加可能会延长响应时间，并对危重患者（如OHCA患者）产生不利影响，但这一问题的细节尚待全面调查。本研究旨在调查新冠肺炎疫情对神户市EMS运行效率和OHCA患者结局的影响。
方法
日本神户市的EMS系统
神户是日本第七大城市，也是兵库县最大的城市，面积557公里，人口约150万2截至2022年11月1日，共有10个消防站，34辆救护车和1个调度中心。神户市消防局每周7天，每天24小时运行EMS。EMS每年运送的患者数量约为80000人。救护人员由三名专业人员组成：至少两名护理人员和一名急救医疗技术员（EMT-B）。虽然EMT‐B仅被授权执行基本生命支持，但允许护理人员执行高级生命支持，例如在医生的指导下，通过在线医疗控制为OHCA患者注射肾上腺素和放置高级气道。
他们在治疗所有患者时必须戴口罩、护目镜和隔离服。此外，在新冠肺炎大流行后，他们在治疗确诊或疑似新冠肺炎或心脏骤停的患者时必须戴上N95口罩。
检测新冠肺炎疫情引起的波动
为了确定新型冠状病毒肺炎大流行对环境管理系统运作效率的影响，我们在2020年3月（神户市第一例确诊病例报告）至2022年9月底之间进行了一项基于人群的队列研究。本研究获得神户大学医院临床研究机构审查委员会（B220185，2022年12月21日）的批准。
根据以前的报告，7,8我们将大流行波定义为神户市每天新确诊的19型冠状病毒患者数量的上升，出现一个明确的峰值，随后出现病例下降或确诊病例数量下降的低谷期。最后，我们将新型冠状病毒肺炎疫情的波及范围界定为：第一波（2020年3月1日至2020年6月30日）、第二波（2020年7月1日到2021年10月31日）、三波（2021年11月1日～2021年2月28日）、四波（2021-2021年3月01日至2021年6月三十日）、五波（2021-7-11-30日），第六波（2021年12月1日至2022年5月31日）和第七波（2022年6月1日到2022年7月31日；图). 此外，我们定义了每一波中的大流行期和非流行期。每波新确诊患者人数的中位数被用作标准。高于中位数的时期被定义为大流行期，低于中位数的期间被定义为非流行期。
2020年至2022年神户市2019年确诊的冠状病毒病病例。灰色条表示非流行期作为对照，红色条表示流行期。
研究1：关于2019冠状病毒病大流行期间EMS运营效率的研究
研究设计
我们从救护车每天的总停用时间、EMS每天的平均占用率和响应时间（从调度员接到紧急呼叫到救护车到达自动车辆监控系统（AVM）记录的现场的时间间隔）来调查EMS的运行效率数据库。神户市消防局使用AVM监控和记录所有救护车的状态，以确保高效运行。在每辆救护车中，救护人员通过连接到AVM的车载设备设置车辆状态。系统通过全球定位系统记录车辆的状态、设置时间和当前位置，该系统在调度中心持续监控。AVM中可以设置八种状态，如表所示S1（第一阶段）.
我们特别关注状态8：停止服务，因为我们推测新冠肺炎疫情可能会增加其总量。因此，我们分析了疫情期间和非疫情期间救护车每天停止服务的总时间、EMS的占用率以及响应时间的差异。
数据收集
总“停用”时间是通过将“停用”状态设置到释放时的所有时间间隔相加来计算的。入住率的计算方法为活动救护车数量除以总运行救护车数量。由于入住率实时波动，因此可以获得每天的平均值。响应时间是从调度中心接到紧急呼叫到救护车到达现场的时间间隔。所有这些数据都是从AVM数据库中收集的。
数据分析
为了探讨新冠肺炎疫情对环境管理系统运作效率的影响，我们比较了疫情和非疫情期间的结果。
研究2：关于新冠肺炎疫情期间EMS运行效率变化对OHCA患者的影响的研究
研究设计
我们调查了研究1结果的影响，即EMS操作效率的变化对OHCA患者的影响。我们根据国际标准化的Utstein‐Style数据评估了OHCA结果。
入选标准
这项研究包括EMS尝试复苏并被送往医疗机构的所有患者。此外，心脏骤停被定义为心脏机械活动的停止，并通过无循环迹象予以证实。
排除标准
我们排除了在EMS到达之前复苏的患者的数据，这些患者的复苏是由EMS见证的，这是OHCA的混淆因素。6,9
数据收集
数据表包括发生日期、性别、年龄、心脏骤停原因、初始心律、目击者状态、骤停地点、复苏的时间进程（即响应时间；紧急呼叫EMS到达现场的接收时间）、现场停留时间（EMS抵达现场到EMS离开现场），和运输时间（EMS从现场出发到到达医院）。数据表还包括旁观者CPR、EMS干预（提前气道插入、通过自动体外除颤器进行EMS电击、静脉输注和肾上腺素给药）、院前环境中的自发循环恢复（ROSC）、24小时存活率、1周存活率、一个月存活率、，OHCA术后1个月神经功能恢复良好。良好的神经预后被定义为大脑性能类别得分为1或2。10事件发生后，EMS负责人对所有幸存者进行了长达1个月的随访。
数据分析
为了探讨新冠肺炎大流行对OHCA患者的影响，我们比较了大流行期和非流行期OHCA相关结果。主要结果是1个月生存率，次要结果是ROSC、24小时生存率、1周生存率和良好的神经预后。此外，为了确定本研究中的预后因素，我们进行了多变量logistic回归分析，以提供95%置信区间（CI）的优势比（OR）。表中列出的所有变量作为自变量纳入logistic回归分析。
表3
Logistic回归分析，以确定院外心脏骤停患者预后的因素。
| 比值比 | 95%置信区间 |
第页价值 |
|---|
| A： 恢复自然循环 |
| 性别男性 | 0.74 | 0.50–1.09 | 0.13 |
| 年龄 | 0.99 | 0.98–1.00 | 0.03 |
| 心脏病因学 | 0.90 | 0.59–1.37 | 0.62 |
| 初始节奏 | 2.83 | 2.24–3.58 | <0.001 |
| 见证 | 2 | 1.29–3.09 | <0.01 |
| 旁观者心肺复苏 | 2.18 | 1.26–3.79 | 0.01 |
| 紧急医疗服务休克 | 0.86 | 0.48–1.55 | 0.62 |
| 响应时间 | 0.96 | 0.90–1.02 | 0.19 |
| 现场停留时间 | 1.03 | 0.99–1.06 | 0.11 |
| 运输时间 | 1.03 | 1.01–1.06 | <0.01 |
| B： 24小时存活 |
| 性别男性 | 0.99 | 0.78–1.27 | 0.96 |
| 年龄 | 0.98 | 0.98–0.99 | <0.001 |
| 心脏病因学 | 0.75 | 0.58–0.97 | 0.03 |
| 初始节奏 | 2.04 | 1.72–2.43 | <0.001 |
| 见证 | 2.44 | 1.89–3.15 | <0.001 |
| 旁观者心肺复苏 | 0.91 | 0.70–1.19 | 0.50 |
| 紧急医疗服务休克 | 1.82 | 1.23–2.68 | <0.01 |
| 响应时间 | 0.94 | 0.90–0.98 | <0.01 |
| 现场停留时间 | 0.95 | 0.93–0.98 | <0.001 |
| 运输时间 | 1 | 0.98–1.02 | 0.79 |
| C： 1周存活率 |
| 性别男性 | 1.10 | 0.81–1.49 | 0.55 |
| 年龄 | 0.98 | 0.97–0.99 | <0.001 |
| 心脏病因学 | 0.83 | 0.60–1.14 | 0.25 |
| 初始节奏 | 2.38 | 1.94–2.91 | <0.001 |
| 见证 | 3.08 | 2.20–4.33 | <0.001 |
| 旁观者心肺复苏 | 0.98 | 0.69–1.38 | 0.89 |
| 紧急医疗服务休克 | 1.76 | 1.13–2.74 | 0.01 |
| 响应时间 | 0.91 | 0.86–0.95 | <0.001 |
| 现场停留时间 | 0.95 | 0.93–0.98 | <0.01 |
| 运输时间 | 1.01 | 0.99–1.03 | 0.55 |
| D： 1个月存活率 |
| 性别男性 | 1.02 | 0.70–1.49 | 0.90 |
| 年龄 | 0.98 | 0.97–0.99 | <0.001 |
| 心脏病因学 | 1.15 | 0.77–1.70 | 0.50 |
| 初始节奏 | 2.43 | 1.92–3.07 | <0.001 |
| 见证 | 3.63 | 2.34–5.64 | <0.001 |
| 旁观者心肺复苏 | 1.07 | 0.70–1.65 | 0.76 |
| 紧急医疗服务休克 | 1.71 | 1.03–2.83 | 0.04 |
| 响应时间 | 0.89 | 0.83–0.95 | <0.001 |
| 现场停留时间 | 0.95 | 0.92–0.99 | 0.01 |
| 运输时间 | 1.01 | 0.98–1.04 | 0.56 |
| E： 院外心脏骤停后1个月的良好神经系统结果 |
| 年龄 | 0.95 | 0.93–0.97 | <0.001 |
| 初始节奏 | 6.02 | 4.05–8.97 | <0.001 |
| 见证 | 5.53 | 1.82–16.90 | <0.01 |
| 响应时间 | 0.86 | 0.75–0.99 | 0.04 |
统计分析
参与者的人口统计学和结果以连续变量的中位数（四分位范围）和类别变量的绝对值和百分比表示。使用Mann–Whitney比较连续变量U型异常分布和Student方差检验t吨使用Shapiro–Wilk检验确定分布后，用正态分布测试数据。使用卡方检验比较分类变量。为了确定OHCA患者的独立生存因素，使用二元logistic回归模型对患者送往医疗机构后的生存率进行了多变量分析，并带有临床相关变量。我们在逻辑回归分析中纳入了几个独立因素，包括性别、年龄、心脏病因学、初始心律、旁观者的见证、CPR的实施、EMS的除颤、反应时间（从接到急救电话到救护车到达现场）、，现场停留时间（从到达现场到开始运输）和运输时间（从开始运输到到达医院）。OR和CI用于评估重要因素的独立贡献。
A类第页小于0.05（双侧）的值被视为具有统计学意义，所有其他数据均使用EZR 1.60版进行分析。(http://www.jichi.ac.jp/saitama网站–sct/SaitamaHP.files/statmed.html)本研究的回顾性决定了样本量。因此，不可能预先估计统计能力。
结果
疫情期间，EMS运营效率降低
在本分析中，在整个研究期间的944天内登记了1294545辆车的状态（大流行期间483天有675435辆车的状况，非流行期间461天有619110辆车的情况；图). 与非流行期相比，大流行期的救护车每天停运总次数、每天的占用率和响应时间显著增加（救护车每天的停运时间：25.0小时，而非38.4小时；每日入住率：31.5%对36.1%；响应时间：9.3分钟vs.9.8分钟；图). 关于每一波的分析，从第二波到第七波，大流行期间救护车的总停运时间和每天的占用率显著增加。关于反应时间，大流行期在所有波次中都显著延长（图). 增加的趋势在第七波中尤为明显，第七波确诊患者人数最多。
（A） 上段：2019冠状病毒病大流行和非大流行期间的紧急医疗服务（EMS）运营效率这些图表基于从车辆自动监测系统获得的数据。左图显示了每辆救护车设置的每日总停用时间的平均值。中间的图表显示了EMS的平均日入住率。右侧显示平均响应时间（从接到紧急呼叫到EMS到达现场的时间间隔）。（B） 下半部分：EMS在每一波大流行中的运作效率。这些图显示了与图中所示参数相同的参数对于每个波。
大流行期间OHCA结果下降
在研究期间，我们招募了3367名OHCA患者。由此，1730名患者被分配到大流行期，1637名患者被指定到非流行期（图). 与非流行期相比，反应时间、现场停留时间和运输时间显著延长（反应时间：8.7分钟vs.8.3分钟；现场停留时间：14.0分钟vs.13.4分钟；运输时间：7.2分钟vs.6.9分钟；表).
院外心脏骤停登记患者流程图（OHCA；研究2）。EMS、紧急医疗服务。
表1
2019年冠状病毒大流行期间和非流行期间院外心脏骤停患者的特征。
| 特点 | 非大流行(n个 = 1637) | 流行病(n个 = 1730) |
第页价值 |
|---|
| 性别男性，n个(%) | 918 (56.1) | 1018 (58.8) | 0.11 |
| 年龄中位数（IQR） | 80.0 (0.0–105.0) | 80.0 (0.0–104.0) | 0.35 |
| 内部原因，n个(%) | 1315 (80.3) | 1463 (84.6) | <0.01 |
| 心脏病因学，n个(%) | 696 (42.5) | 799 (46.2) | 0.03 |
| 初始节律，n个(%) |
| 无精子症 | 1132 (69.2) | 1228 (71.0) | 0.46 |
| 无脉性电活动 | 402 (24.6) | 389 (22.5) |
| 心室颤动/无脉性室性心动过速 | 81 (4.9) | 84 (4.9) |
| 其他 | 22 (1.3) | 29 (1.7) |
| 位置，n个(%) |
| 私人 | 1084 (66.2) | 1195 (69.1) | 0.19 |
| 护理设施 | 329 (20.1) | 311 (18.0) |
| 公共 | 224 (13.7) | 224 (12.9) |
| 见证，n个(%) | 700 (42.8) | 677 (39.1) | 0.03 |
| 旁观者心肺复苏，n个(%) | 1224 (74.8) | 1261 (72.9) | 0.22 |
| 旁观者震惊，n个(%) | 22 (1.3) | 15 (0.9) | 0.19 |
| 超前气道，n个(%) |
| 无 | 734 (44.8) | 743 (42.9) | 0.48 |
| 舌上气道 | 766 (46.8) | 829 (47.9) |
| 气管插管 | 137 (8.4) | 158 (9.1) |
| 紧急医疗服务休克，n个(%) | 112 (6.8) | 128 (7.4) | 0.55 |
| 静脉输液，n个(%) | 777 (47.5) | 843 (48.7) | 0.47 |
| 肾上腺素给药，n个(%) | 322 (19.7) | 343 (19.8) | 0.93 |
| 响应时间（呼叫接收到现场），中位数（IQR） | 8.3 (6.7–10.5) | 8.7 (7.0–10.9) | <0.001 |
| 场景停留时间（场景到达到场景离开），中位数（IQR） | 13.4 (10.6–17.2) | 14.0 (10.9–17.7) | <0.01 |
| 运输时间（从现场出发到医院到达），中位数（IQR） | 6.9 (4.3–10.2) | 7.2 (4.6–11.1] | <0.01 |
大流行期和非流行期的1个月存活率分别为3.7%和5.7%(第页 < 0.01）。大流行期间的1个月存活率显著低于非流行期间。同样，24小时生存率（9.9%对12.8%）和良好的神经预后（0.7%对1.7%）显著下降。然而，ROSC没有显著差异（3.2%对4.0%；第页 = 0.195）和1周生存率（6.4%对7.9%；第页 = 0.09; 表).
表2
| 成果 | 非大流行(n个 = 1637) | 流行病(n个 = 1730) |
第页价值 |
|---|
| 恢复自然循环，n个(%) | 66 (4.0) | 55 (3.2) | 0.20 |
| 24小时存活，n个(%) | 209 (12.8) | 170 (9.8) | <0.01 |
| 1周生存期，n个(%) | 129 (7.9) | 110 (6.4) | 0.09 |
| 1个月生存期，n个(%) | 93 (5.7) | 64 (3.7) | <0.01 |
| 良好的神经预后，n个(%) | 27 (1.7) | 12 (0.7) | <0.01 |
OHCA患者反应时间延长与生存率降低和神经预后相关
我们进行了逻辑回归分析，以确定影响OHCA患者生存率的独立因素（表). 虽然反应时间与ROSC无显著相关性，但与24小时、1周和1个月生存率显著相关（24小时生存率：OR=0.94，95%CI 0.90–0.98；1周生存率：OR=0.91，95%CI 0.86–0.95；1个月生存率：OR=0.89，95%CI 0.83–0.95）。此外，反应时间与良好的神经预后显著相关（OR=0.86；95%置信区间0.75–0.99）。
讨论
这是首次研究EMS的操作效率及其在新冠肺炎大流行和非流行期间对OHCA患者的影响。结果表明，与非疫情期间相比，大流行期间救护车的停用时间、占用率和响应时间显著增加，这反映了EMS的运行效率下降。这些结果可能导致OHCA患者的生存率下降。
响应时间被广泛认为是决定EMS运行效率的关键参数，并在全球范围内使用。11一般来说，各种因素都会延长响应时间，包括事件时间、路况、天气、，12事故区域，13以及大规模伤亡事件的发生。14在新冠肺炎大流行期间，反应时间短是由几个因素造成的，包括调度员在响应紧急呼叫时需要请求有关新冠肺炎潜在感染和症状的额外信息，15由于紧急呼叫的增加，调度员工作量增加。16,17,18这些因素导致紧急呼叫接收和救护车分配之间的时间间隔增加。15
我们的研究显示，与非流行期相比，大流行期的紧急呼叫接收和救护车分配之间的时间间隔显著延长（1.13分钟对1.05分钟；第页 < 0.001; 表S2系列). 与之前的研究一样，我们的研究发现，调度员更有可能向来电者询问更多信息，这可能增加了他们的工作量，并影响了他们的判断。此外，救护车调度和到达现场之间的时间间隔显著延长（5.1分钟对4.9分钟；第页 = 0.01; 表S2系列). 这一发现可能归因于大流行期间派遣了更远的救护车。然而，在我们的研究中，道路条件和天气等外部因素并没有被确定为在新冠肺炎疫情期间增加响应时间的重要因素。虽然这些时间间隔的延长可能不会单独产生显著的临床影响，但必须承认，反应时间是通过将这些因素相加来计算的（表S2系列). 因此，观察结果表明可能与响应时间增加有关。
在这项研究中，在大流行期间，救护车的总停用时间和占用率都有所增加。我们找不到之前关于救护车停运时间、入住率和新型冠状病毒疫情之间关系的研究报告。我们推测，新冠肺炎患者人数的增加增加了需要运输的新冠肺炎病人数量，从而导致可用救护车数量减少。这是因为救护人员在处理和运送患有冠状病毒19型的患者后，必须对救护车和设备进行消毒，并处理垃圾，在此期间，他们将车辆状态设置为停止服务。我们推测，这一过程导致操作效率降低，从而导致响应时间延长。
这项研究还表明，疫情期间反应时间延长与不良结果有关。19,20,21在之前的研究中，Rajan等人。20报告称，反应时间的增加导致接受和未接受旁观者CPR的患者的1个月生存率下降。此外，将响应时间缩短几分钟可能每年挽救更多人的生命。20另一项研究还报告称，反应时间延迟1分钟的存活几率为5.3%。21基本上，这些先前的报告与本研究的结果一致，表明反应时间延长与OHCA患者生存率降低相关。
此外，我们分析了现场停留时间、运输时间和生存结果之间的关系。研究结果表明，延长现场停留时间与24小时、1周和1个月生存率降低显著相关。相反，运输时间与存活率无关。这些结果与之前的研究结果一致，这些研究报告了延长现场停留时间的负面预测22但与运输时间没有这种相关性。23在日本大流行期间，新型冠状病毒肺炎患者数量激增，使得医疗机构难以接受急诊患者。24在这种情况下，救护人员可能需要更频繁地申请医疗设施，并将患者运送到更远的设施，这可能会增加现场停留时间和运送时间。
这项研究有几个局限性。首先，本研究采用回顾性队列设计。其次，我们使用了异质OHCA数据，其中包括创伤和儿科病例，但不包括住院治疗信息。第三，我们比较了大流行期和非流行期的结果，而不是前一年的类似时期，这可能会因季节性等环境因素而产生偏差。第四，我们使用每一波新确诊患者的中位数作为大流行和非流行期的分界点。最后，我们的结果是基于日本当地城市的数据，而非国家数据。因此，这些发现可能不适用于其他领域的环境管理体系。日本神户以外人口规模类似的其他城市也可能出现类似情况。
尽管存在这些局限性，但这项研究的结果是有价值的，因为这是第一项研究，显示了新冠肺炎疫情对环境管理系统运作效率和OHCA存活率的潜在影响。需要进一步研究，以确定导致操作效率降低和响应时间增加的因素。此外，应进行进一步的干预研究，重点是缩短OHCA患者的反应时间和提高生存率。
结论
新冠肺炎疫情导致EMS的运行效率降低，从而导致OHCA患者的反应时间延长和生存率降低。这项研究的结果突出表明，需要及时采取干预措施，以提高EMS供应商的运营效率，并改善当前大流行期间的患者预后。
道德声明
研究方案批准：神户大学医院临床研究机构审查委员会批准（B220185，2022年12月21日）。
知情同意：无。
研究/试验的注册号和注册号：无。
动物研究：无。
致谢
作者感谢神户市消防局和神户市医疗控制委员会的所有同事。
我们感谢神户大学医学研究生院灾难与紧急护理医学系的同事。
笔记
Sugiyama J、Inoue S、Inada M、Miyazaki Y、Nakanishi N、Fujinami Y等人。2019年冠状病毒病（COVID‐19）大流行对紧急医疗服务运作效率的影响及其与院外心脏骤停存活率的关系：日本神户的一项基于人群的队列研究.急性内科手术. 2023;10：e865.10.1002/ams2.865[PMC免费文章][公共医学] [交叉参考][谷歌学者]
数据可用性声明
神户市消防局提供了支持本研究结果的数据。限制适用于这些数据的可用性，这些数据是根据本研究的许可证使用的。经神户市消防局许可，可从作者处获得数据。
参考文献
2Satty T、Ramgopal S、Elmer J、Mosseso VN、Martin‐Gill C。新型冠状病毒疫情期间的环境管理系统应对措施和非运输.美国急诊医学杂志. 2021;42:1–8.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 三。Marijon E、Karam N、Jost D、Perrot D、Frattini B、Derkene C等人。法国巴黎新冠肺炎疫情期间院外心脏骤停：一项基于人群的观察性研究.柳叶刀公共卫生. 2020;5(8)：e437-43。[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 6Nishiyama C、Kiyohara K、Kitamura T、Hayashida S、Maeda T、Kiguchi T等人。新冠肺炎疫情对日本大阪市院前干预和院外心脏骤停患者生存的影响.循环杂志. 2022;86(10):1579–85. [公共医学][谷歌学者] 7Furukawa K、Tjan LH、Sutandhio S、Kurahashi Y、岩田S、Tohma Y等人。新型冠状病毒肺炎-19例患者对SARS‐CoV‐2变异体的交叉中和作用：日本四波大流行的比较.开放论坛传染病. 2021;8(10)：第430页。[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 8Salyer SJ、Maeda J、Sembuche S、Kebede Y、Tsangela A、Moussif M等人。非洲第一波和第二波新型冠状病毒疫情：一项横断面研究.柳叶刀. 2021;397(10281):1265–75.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 9Hosomi S、Zha L、Kiyohara K、Kitamura T、Komukai S、Sobue T等。新冠肺炎疫情对日本老年人院外心脏骤停结局的影响.复苏+. 2022;12:100299.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 10Nolan JP、Berg RA、Andersen LW、Bhanji F、Chan PS、Donnino MW等。心脏骤停和心肺复苏结果报告：更新院内心脏骤停的Utstein复苏登记模板：国际复苏联络委员会特别工作组的共识报告（美国心脏协会、欧洲复苏理事会、澳大利亚和新西兰复苏理事会、加拿大心脏和中风基金会、美洲心脏基金会、南非复苏理事会、亚洲复苏理事会）.复苏. 2019;144:166–77. [公共医学][谷歌学者] 11Al-Shaqsi SZ公司。响应时间是EMS中唯一的性能指标：陷阱和解决方案.开放获取急诊医学. 2010;2:1–6.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 12Vanga SR、Ligrani PM、Doustmohammadi M、Anderson M。阿拉巴马州农村县不同碰撞数据变量对EMS响应时间的影响.J家庭医疗初级保健. 2022;11(4):1462–7.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 13Heidet M、Da Cunha T、Brami E等。法国巴黎附近贫困危重病人的EMS访问限制和响应时间延迟.健康事务（米尔伍德）. 2020;39(7):1175–84. [公共医学][谷歌学者] 14Heemskerk JL、Abode‐Iyamah KO、Quinones‐Hinojosa A、Weinstein ES。大规模伤亡事件中急诊服务院前反应时间及分诊效果的回顾性研究.灾难医学公共卫生准备. 2021;16:1–8. [公共医学][谷歌学者] 15Paoli A、Brischigliaro L、Scquizzato T、Favaretto A、Spagna A。意大利东北部帕多瓦省新冠肺炎疫情期间院外心脏骤停.复苏. 2020;154:47–9.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 16Stella F、Alexopoulos C、Scquizzato T、Zorzi A。新冠肺炎疫情对威尼斯地区紧急医疗系统任务和急诊科就诊的影响.欧洲急诊医学杂志. 2020;27(4):298–300. [公共医学][谷歌学者] 17Semerao F、Gamberini L、Tartaglione M、Iarussi B、Descovich C、Picoco C等人。博洛尼亚新冠肺炎疫情期间院外心脏骤停：系统响应以保持性能.复苏. 2020;157:1–2.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 18Scquizzato T、Landoni G、Paoli A、Lembo R、Fominskiy E、Kuzovlev A等人。新冠肺炎疫情对院外心脏骤停的影响：一项系统综述.复苏. 2020;157:241–7.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 19汉堡A、Wnter J、Bohn A等。院外心脏骤停后救护车反应时间对存活率的影响.Dtsch Arztebl国际. 2018;115(33–34):541–8.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 20Rajan S、Wissenberg M、Folke F、Hansen SM、Gerds TA、Kragholm K等人。根据院外心脏骤停后救护车的反应时间判断旁观者心肺复苏与存活的关系.循环. 2016;134(25):2095–104. [公共医学][谷歌学者] 21Stoesser CE、Boutiler JJ、Sun CLF、Brooks SC、Cheskes S、Dainty KN等。院外心脏骤停特征对EMS反应时间和存活率之间关系的调节作用.复苏. 2021;169:31–8. [公共医学][谷歌学者] 22.Park HA、Ahn KO、Lee EJ、Park JO、，代表韩国心脏骤停研究协会Ko CI。难治性院外心脏骤停患者存活率与现场复苏时间的相关性：一项横断面回顾性研究.国际环境研究公共卫生杂志. 2021;18(2):496.[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 23Geri G、Gilgan J、Wu W、Vijendira S、Ziegler C、Drennan IR等人。院外心脏骤停患者的运输时间重要吗？系统回顾和元分析.复苏. 2017;115:96–101. [公共医学][谷歌学者] 
