Влияние двухэтапной модели сортировки в отделении неотложной помощи — сначала START, затем CTAS — на поток пациентов при моделировании происшествия с массовым поступлением пострадавших

Введение: При массовом поступлении пострадавших поток пациентов в уже перегруженном отделении неотложной помощи, работающем сверх расчетной мощности, может нарушиться. В этом пилотном исследовании оценивали влияние двухэтапной модели сортировки в отделении неотложной помощи: предварительной сортировки с использованием Simple Triage and Rapid Treatment (START), за которой следовала сортировка по Канадской шкале сортировки и срочности (CTAS), — на поток пациентов при моделировании происшествия с массовым поступлением пострадавших. Гипотеза/проблема: предполагалось, что между группами не будет различий ни по временным интервалам, ни по числу пациентов на каждом этапе маршрутизации.

Методы: Врачи и медицинские сестры участвовали в компьютерном настольном учении по моделированию катастрофы. Врачей случайным образом распределяли в группу вмешательства, где использовали START, а затем CTAS, или в контрольную группу, где применяли только START. Сравнивали этапы маршрутизации пациентов, включая временные интервалы и число пациентов от прибытия в отделение неотложной помощи до сортировки, назначения койки, осмотра врачом и принятия решения о дальнейшей маршрутизации. В качестве вторичной цели сравнивали точность сортировки.

Результаты: Между двумя группами не выявлено значимых различий во времени от прибытия в отделение неотложной помощи до сортировки (разница средних 108 с; 95% ДИ от −353 до 596 с; P=1,0), назначения койки (разница средних 362 с; 95% ДИ от −1269 до 545 с; P=1,0), осмотра врачом (разница средних 31 с; 95% ДИ от −1104 до 348 с; P=0,92) и принятия решения о дальнейшей маршрутизации (разница средних 175 с; 95% ДИ от −1650 до 1300 с; P=1,0). Не выявлено значимых различий и по доле пациентов, ожидающих сортировки (32% против 34%; 95% ДИ разницы от −16% до 21%; P=1,0), назначения койки (16% против 21%; 95% ДИ разницы от −11% до 20%; P=1,0), осмотра врачом (20% против 22%; 95% ДИ разницы от −14% до 19%; P=1,0) и принятия решения о дальнейшей маршрутизации (20% против 9%; 95% ДИ разницы от −25% до 4%; P=0,34). Точность сортировки в обеих группах была сходной (57% против 70%; 95% ДИ разницы от −15% до 41%; P=0,46).

Выводы: Опытные медицинские сестры, выполняющие сортировку, эффективно применяли CTAS в ходе моделирования происшествия с массовым поступлением пострадавших. Двухэтапная модель сортировки в отделении неотложной помощи с использованием сначала START, а затем CTAS обеспечивала поток пациентов и точность сортировки, сопоставимые с таковыми при применении только START.