第4版急診嚴重指數信效度研究的系統評價

急診嚴重指數(Emergency Severity Index，ESI)是一個基于新的概念模型的5級預檢分診工具[1]，是國際上常用的，且得到公認的5級預檢分診工具之一[2-3]。于1998年起源于美國，目前已更新至第4版[4]，在世界各地被廣泛應用[5]。我國近20年來才開始重視預檢分診[6]，但缺少統一、科學的預檢分診標準和工具[7]。2012年，國家衛計委頒布《急診科規范化流程》[8]，參照ESI的標準制定了4級分診標準，使用該標準的三級甲等醫院比例僅為32.5%[7]。目前國內較多三級甲等醫院急診科已經使用5級預檢分診工具，其中ESI所占比例最大，達50%[7]。目前國外有關于4個版本ESI信度的系統評價[9]，但暫未檢索到信效度的系統評價。國內數據庫暫未檢索到關于ESI信效度的系統評價，僅檢索到文獻綜述[10]，因此本研究對第4版ESI的信效度進行系統評價，為今后ESI在中國急診預檢分診中的應用提供參考。

1 資料與方法

1.1 文獻納入和排除標準

納入標準：①研究對象為所有急診應用第4版ESI進行預檢分診的實際案例或者情景案例；②結局指標為ESI信度和/或效度；③研究設計為前瞻性或回顧性研究。排除標準：①會議摘要；②綜述研究。

1.2 文獻檢索

在英文數據庫PubMed、Elsevier、Cochrane Library、CINAHL、Web of Knowledge、Scopus和中文數據庫中國生物醫學文獻數據庫(CBM)、中文科技期刊數據庫(VIP)、中國知網(CNKI)、萬方數據知識服務平臺中檢索相關的文獻。根據ESI的起源時間，設定檢索時限從1998年1月1日—2017年7月31日，語言限定為英文和中文，檢索詞包括“ESI”“Emergency Severity Index”“triage”“急診嚴重指數”“急診危重指數”。通過文獻追溯法進一步檢索補充。2名研究者根據納入和排除標準獨立閱讀文題和摘要，若初步符合，則進一步查找并閱讀全文。

1.3 文獻質量評價

分診工具與診斷工具類似[11]，故文獻質量評價采用診斷工具質量評價標準(Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2，QUADAS-2)[12]。2名研究者對納入的文獻進行獨立評價。

1.4 資料提取

由2名研究人員獨立進行資料提取，內容包括作者、年份、國家、研究設計、研究對象、病人特征、分診者、信度研究樣本量、信度的統計值、信度的研究結果、效度的研究結果。

1.5 統計學方法

對信度進行定量分析，采用軟件Comprehensive Meta-Analysis 2(CMA 2)進行。對加權Kappa值和未加權kappa值分別進行合并。通過χ2檢驗確定研究間是否存在異質性，如果P>0.1，I2<50%，表示異質性可接受，可選擇固定效應模型；若P≤0.1，I2≥50%，表示異質性較大，可選擇隨機效應模型。對效度進行描述性分析。

2 結果

2.1 文獻檢索結果

初步檢索文獻，共檢索到661篇中英文文獻，通過文獻追溯法檢索到10篇文獻。剔除重復文獻411篇。初步閱讀題目和摘要，刪除不符合納入標準的和屬于排除標準的文獻；對符合標準的39篇文獻進行全文復篩，剔除27篇，最終納入12篇文獻。篩選流程詳見圖1。

圖1文獻篩選流程

2.2 文獻質量評價結果(見圖2)

圖2文獻質量評價結果

2.3 納入研究的一般情況

共納入12項[1,13-23]相關研究，涉及荷蘭、美國、伊朗、瑞士、比利時5個國家。3項研究[13-15]為回顧性，8項研究[1,16-22]為前瞻性，1項研究[23]是前瞻性和回顧性設計相結合。4項研究[16-18,23]的研究對象為兒童病人，其余為成年病人。

2.4 ESI的信度

納入文獻的信度評價方法均為評定者間信度。信度檢驗方法分為情景案例分診和實際案例分診。10篇文獻研究了信度，詳見表1。

表1 納入研究的ESI信度

2.4.1 兒童病人

4篇文獻[16-18,23]的研究對象為兒童病人。在情景案例分診中，合并加權K值為0.89(P>0.1，I2<50%，選擇固定效應模型，見圖3)，合并未加權K值為0.73(P>0.1，I2<50%，選擇固定效應模型，見圖4)。在實際案例分診中，合并未加權K值為0.88(P≤0.1，I2≥50%，選擇隨機效應模型，見圖5)。

2.4.2 成年病人

6篇文獻[1,14,19-22]的研究對象為成年病人。在情景案例分診中，合并加權K值為0.93(P≤0.1，I2≥50%，選擇隨機效應模型，見圖6)，合并未加權K值為0.68(P≤0.1，I2≥50%，選擇隨機效應模型，見圖7)。在實際案例分診中，合并加權K值為0.84(P≤0.1，I2≥50%，選擇隨機效應模型，見圖8)。

2.4.3 老年病人

2篇文獻[14,21]針對老年病人。情景案例分診，合并加權K值為0.87(P≤0.1，I2≥50%，選擇隨機效應模型，見圖9)。實際案例分診，合并加權K值為0.81(P≤0.1，I2≥50%，選擇隨機效應模型，見圖10)。

圖3兒童病人情景案例分診加權K的Meta分析

圖4兒童病人情景案例分診未加權K的Meta分析

圖5兒童病人實際案例分診未加權K的Meta分析

圖6成年病人情景案例分診加權K的Meta分析

圖7成年病人情景案例分診未加權K的Meta分析

圖8成年病人實際案例分診加權K的Meta分析

圖9老年病人情景案例分診加權K的Meta分析

圖10老年病人實際案例分診加權K的Meta分析

2.5 ESI的效度

11篇文獻研究了效度，效度指標包括資源使用數、急診滯留時間、入院率、入ICU率、死亡率、生存率、分診等級不足/過度、預測分診等級為1級的病人需要立即給予生命搶救措施的敏感度/特異度。具體見表2。

表2 納入研究的ESI效度

2.5.1 兒童病人

4項研究[16-18,23]的研究對象為兒童病人。3項研究表明ESI分診等級可以有效預測入院率，2項研究表明ESI分診等級可以有效預測資源使用數和急診滯留時間。分診等級不足的發生率為2.26%～11.00%，分診等級過度的發生率為4.34%～16.00%。

2.5.2 成年病人

5項研究[1,13,15,19-20]的研究對象為成年病人。其中4項研究表明ESI分診等級能有效預測入院率。3項研究表明能有效預測急診死亡率。分別各有1項研究表明ESI分診等級能有效預測資源使用數、急診滯留時間、生存率。有1項研究報道了誤分診率，表明2級病人誤分診率最高，達37.80%，其中99.20%的病人是分診等級不足。

2.5.3 老年病人

2項研究[14,21]的研究對象為老年病人。預測分診等級為1級的病人需要立即給予搶救生命措施的敏感度為42.30%～46.20%，特異度為99.20%～99.80%。分診等級不足的發生率為22.54%～26.00%，分診等級過度的發生率為2.89%～8.00%。1項研究表明ESI分診等級與資源使用數、入住普通病房、入住重癥監護室(ICU)、急診滯留時間、死亡率相關。

3 討論

3.1 ESI信效度的評價方法

3.1.1 信度評價方法

預檢分診工具屬于定序工具，計算加權Kappa值來檢驗信度值更為可靠[1,15]。但是涉及多個不同分診人員時，未加權Kappa值和組內相關系數更為適用[23]。所以計算加權Kappa值的同時計算未加權Kappa值是有必要的[17]。關于ESI評定者間信度的檢驗，日后的研究需要著眼于Kappa值權重方案的選擇，使Kappa值能真正反映急診臨床實踐[1]。

情景案例分診與實際案例分診所得結果定會有所不同。最理想的情況是進行實際同步盲法分診，但在急診這個特殊的環境中操作起來有困難[24]。情景案例分診推薦使用ESI手冊的標準案例[1]。

3.1.2 效度評價方法

效度指標涵蓋面很廣，包括入院率、入ICU率、急診滯留時間、住院時間、資源使用數、急診出院率、死亡率、分診等級不足/分診等級過度及預測分診等級為1級需要即刻給予生命搶救措施的敏感度/特異度。但有的效度指標缺乏統一的定義，存在相互交叉融合的問題，而且對于時間的定義也不明確，不利于ESI效度檢驗的統一研究[25]。

3.2 ESI信效度的評價結果

3.2.1 信度評價結果

第4版ESI的信度在中等到極好之間，影響信度的因素可能是分診人員不同。預檢分診取決于分診者對各個分診級別標準的解讀，也就是說預檢分診工具的評定者間信度受分診人員的知識水平和經驗以及對工具的理解程度影響，也受他們正確使用預檢分診工具的能力影響[1]。在研究結果中顯示，專家-專家之間分診的信度普遍高于其他分診人員之間的信度，正是因為這些專家都是資深的急診醫務工作者，或對ESI有深入的研究和學習，能更準確合理地使用該分診工具進行分診。研究對象不同可能也會影響信度，兒童病人的信度在3個群體中較低。兒童病人在語言表達上不如成年人，在身體機能方面的發展也還不成熟，對疾病和損傷不如成年人敏感，所以給正確分診帶來一定的難度[26]。老年病人是急診病人的重要組成部分，與年輕病人相比，更容易發生嚴重的疾病和損傷[27]。

3.2.2 效度評價結果

在兒童的分診中，分診等級不足的發生率為2.26%～11.00%，分診等級過度的發生率為4.34%～16.00%。與成年病人相比，兒童病人應對生理和心理壓力的方式有其特殊性[28]；兒童的預檢分診需具備特殊的溝通技巧，更加具有挑戰[18]。老年病人的分診等級不足的發生率高于兒童病人。由于老年病人可能存在溝通障礙、抑郁、精神狀態改變，所以采集病史是個復雜的過程[29]，而社會問題和醫學問題的結合，使得老年病人的評估進一步復雜化[30]。在老年病人的分診中，預測分診等級為1級病人需要立即搶救生命措施的敏感度低。和兒童病人一樣，在ESI流程中加入老年專科的預檢分診標準，也許能提高識別分診等級為1級病人的準確性[14]。另一個導致誤分診的原因可能是急診的高工作負荷[31]。急診擁擠情況可能會影響護士ESI流程的應用以及決策判斷。分診人員不嚴格遵守ESI流程和標準也是導致誤分診的重要原因[21]。

4 本研究的局限性及對未來研究的建議

首先，本研究使用QUADAS-2進行文獻質量評價。QUADAS-2通常用于診斷性研究的質量評價[12]，用于預檢分診工具研究的質量評價并不是最為合適的，但目前缺乏具有針對性的預檢分診工具相關的文獻質量評價標準[11]。其次，受已有研究數量的限制，對信度進行Meta合并的文章數不多，對結果的穩定性和可靠性有一定影響。最后，預測效度結局指標的選擇也有局限性，選擇死亡率、入院率、急診滯留時間等作為預測效度的指標并不是十分合理，因為制定ESI的目的并不是預測這些結局，而是旨在指導病人的候診時間[4]，但是目前沒有統一的分診工具效度的指標[11]，所以效度指標的選擇來源于納入的研究。

關于ESI的研究，日后需要進一步統一現有的效度指標，明確指標定義及預測能力。未來需要開展更多的基于實際病人的前瞻性多中心研究。