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.2020年5月13日;28(1):39.
doi:10.1186/s13049-020-00728-7。

在院前环境中识别中风和其他颅内病变的潜在方法

附属公司

在院前环境中识别中风和其他颅内病变的潜在方法

安西·萨维洛托等。 Scand J创伤恢复急救医学. .

摘要

背景:在院前环境中,在意识水平下降的患者中识别中风和其他颅内病变可能具有挑战性。我们的目的是研究收缩压、心率和年龄是否可以用于识别颅内病变。

方法:我们进行了一项回顾性病例对照研究,包括意识水平下降的患者,他们在院前护理期间呼吸道得到了保护。根据住院结束时的最终诊断确定颅内病变患者。我们研究了收缩压、心率和年龄识别颅内病变的能力,并开发了一种判定工具。

结果:425例患者中,127例有颅内病变。病变患者的特征是收缩压较高、心率较低和年龄较高(均P<0.0001)。收缩压≥140 mmHg的比值比(OR)为3.5(95%可信区间[CI]1.7至7.0),>170 mmHg颅内病变的比值比为8.2(95%CI 4.5-15.32)(参考值:<140 mmHg)。心率<100次/分的OR为3.4(95%可信区间2.0至6.0,参考值:≥100)。50-70岁的OR值为4.1(95%CI 2.0至9.0),>70岁的OR为10.2(95%CI4.8至23.2),参考值:<50。ORs的对数四舍五入到最接近的整数,得出年龄和血压为0-2分,心率为0-1分的分数,分数越高,颅内病变的风险越高。仪器接收器工作特性曲线下的面积为0.810(95%CI 0.850-0.890)。

结论:一种结合收缩压、心率和年龄的仪器可能有助于确定院前意识水平下降患者的中风和其他颅内病变。

试用注册:不适用。

关键词:年龄;血压;紧急医疗服务;心率;颅内压;插管,气管内;(打、击等的)一下。

PubMed免责声明

利益冲突声明

作者声明,他们没有相互竞争的利益。

数字

图1
图1
患者选择流程图
图2
图2
检测颅内病变的HeSA评分表现为()多元模型的接收机工作曲线与非分类模型和(b条)灰色标记95%置信区间的黄土曲线

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引用人

工具书类

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