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观察研究
.2015年10月;10(10):658-63.
doi:10.1002/jhm.2415。 Epub 2015年9月16日。

预测普通病房死亡率的心理状态量表比较

附属公司
观察研究

精神状态量表预测普通病房死亡率的比较

弗兰克·J·扎德拉维奇等。 医院医学杂志. 2015年10月.

摘要

背景:精神状态改变是住院患者死亡率的重要预测因素。有几个量表用于表征精神状态,包括AVPU(警惕、对声音的反应、对疼痛的反应、无反应)量表,该量表用于普通病房的许多早期预警评分。格拉斯哥昏迷量表(GCS)和里士满搅动镇静量表(RASS)在该人群中的应用尚不明确。

目标:比较AVPU、GCS和RASS预测住院患者死亡率的准确性。

设计:回顾性队列研究。

设置:单身、城市、学术医疗中心。

参与者:普通病房的成人住院患者。

测量:护士记录连续成人住院患者的GCS和RASS。AVPU是从GCS的眼睛分量表中提取的。我们使用受试者操作特征曲线(AUC)下的面积比较了每种量表在精神状态观察24小时内预测住院死亡率的准确性。

结果:从26873例入院患者中获得295974例GCS和RASS配对观察结果;417人(1.6%)导致院内死亡。GCS和RASS比AVPU更准确地预测死亡率(AUC分别为0.80和0.82,vs 0.73;两种比较均P<0.001)。同时使用GCS和RASS产生的AUC为0.85(95%置信区间:0.82-0.87,与所有3个量表相比,P<0.001)。

结论:在病房患者中,GCS和RASS比AVPU更能准确预测死亡率。此外,综合GCS和RASS比单独使用任何量表都更准确。常规追踪普通病房的GCS和/或RASS可提高检测临床恶化的准确性。

PubMed免责声明

利益冲突声明

利益冲突:所有其他作者都报告没有利益冲突。

数字

图1
图1
(1a)AVPU和GCS Total之间以及(1b)AVPU和RASS之间的分数相关性**方框表示四分位范围(第25至75个百分点),胡须表示第5至95个百分点,钻石表示中位数。每个相关性在<0.001. 缩写:AVPU,Alert-Voice-Pain-Unresponsive;GCS格拉斯哥昏迷量表;RASS,里士满搅动镇静量表。
图2
图2
心理状态量表(和GCS子量表)对心理状态观察24小时内死亡率的预测准确性*<0.001; 受试者操作特征曲线(AUC)下的面积,胡须表示精神状态观察24小时内发生的死亡率预测的95%置信区间(95%置信区间)。每个心理状态量表、GCS和RASS的组合以及GCS的三个子量表都显示了AUC。缩写:AUC,接收器工作特性曲线下的面积;AVPU,Alert-Voice-Pain-Unresponsive;GCS格拉斯哥昏迷量表;RASS,里士满搅动镇静量表。
图3
图3
AVPU、GCS和RASS对精神状态观察24小时内死亡率的预测准确性:基于年龄和手术状态的亚组分析*<0.05, **<0.001; 受试者操作特征曲线(AUC)下的面积,胡须表示精神状态观察24小时内预测死亡率的95%置信区间(95%置信区间),在观察水平进行分析,并按患者年龄分层(低于或大于或等于57岁的中位年龄)和手术状态(住院期间接受手术的患者或仅接受内科治疗的患者)。缩写:AUC,接收器工作特性曲线下的面积;AVPU,Alert-Voice-Pain-Unresponsive;GCS格拉斯哥昏迷量表;RASS,里士满搅动镇静量表。

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引用人

工具书类

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