Ngày nhận bài: 08-11-2024 / Ngày chấp nhận đăng bài: 28-11-2024 / Ngày đăng bài: 30-11-2024
*Tác giả liên hệ: Nguyễn Duy Long. Trung tâm Cấp cứu 115, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam. E-mail: longduy3011@gmail.com
© 2024 Bản quyền thuộc về Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh.
https://www.tapchiyhoctphcm.vn 165
ISSN: 1859-1779
Nghiên cứu Y học
Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh; 27(5):165-177
https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20
Đặc điểm nhu cầu cấp cứu ngoại viện từ năm 2014-
2020 và dự báo nhu cầu của người dân tại Thành phố
Hồ Chí Minh từ năm 2021 – 2025
Nguyễn Duy Long1,*, Huỳnh Cẩm Nhi1, Nguyễn Hồng Yến2, Nguyễn Thắng Nhật Tuệ3,
Phạm Đình Quyết1
1Trung tâm Cấp cứu 115, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
2Bệnh viện Thống Nhất, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
3Bệnh Viện Gia An 115, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Tóm tắt
Đặt vấn đề: Cấp cứu ngoài bệnh viện là một hoạt động từ khi nhận được thông tin cấp cứu cho đến khi vận chuyển
người bệnh tới bệnh viện. Mạng lưới cấp cứu ngoài bệnh viện tại Thành phố Hồ Chí Minh gồm một Trung tâm Cấp cứu
115 và 34 trạm vệ tinh. Chưa có nhiều nghiên cứu các đặc điểm về cuộc gọi yêu cầu cấp cứu và trường hợp thực hiện
cấp cứu ngoài bệnh viện tại Thành phố Hồ Chí Minh (TPHCM).
Mục tiêu: Xác định đặc điểm các trường hợp cấp cứu ngoại viện của người dân tại TP.HCM từ năm 2014 đến năm 2020
và dự đoán nhu cầu cấp cứu của người dân TP.HCM từ năm 2021 đến năm 2025.
Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu hồi cứu và phân tích chuỗi thời gian, thu thập số liệu từ tháng
01/2014 đến tháng 12/2020. Toàn bộ các trường hợp yêu cầu cấp cứu của người dân trong giai đoạn này thu thập từ số
“Tiếp nhận và điều phối cấp cứu cấp cứu” của Tổng đài 115 được đưa vào phân tích. Nghiên cứu thu thập các biến số
về lý do gọi cấp cứu (gồm 33 lý do) và các biến số về thời gian kích hoạt cấp cứu, thời gian tiếp cận hiện trường. Dự báo
nhu cầu cấp cứu của người dân theo ngày từ năm 2021-2025 được thực hiện bằng mô hình ARIMA và so sánh với mô
hình Exponential Smoothing thông qua quan sát và các chỉ số thống kê (AICc, MAPE, MRSE).
Kết quả: Có 128.208 trường hợp thực hiện cấp cứu, trong đó bệnh nhân nam giới chiếm 52,8%, có đến 69,1% là người
trên 50 tuổi, chủ yếu (70%) vào khung giờ từ 8-23 giờ, các quận trung tâm Thành phố có cuộc gọi cấp cứu lớn hơn các
quận, huyện ngoại thành. Có 5 lý do yêu cầu cấp cứu phổ biến nhất phân loại theo hệ thống điều phối ưu tiên là: tai nạn
giao thông (20,3%), rối loạn tri giác (13,4%), khó thở (13%), té ngã (7,8%), và cuộc gọi triệu chứng (7,8%). Ngưng tim
và đột quỵ lần lượt là 0,85% và 4%. Khoảng thời gian kích hoạt cấp cứu và thời gian tiếp cận hiện trường (TB±ĐLC) lần
lượt là 2,7±1,7 phút và 15,9±6,9 phút. Sử dụng mô hình SARIMA để dự đoán trung bình trường hợp cấp cứu theo ngày
(KTC 95%) của các năm 2021 là 93 (76-112); 2022 là 103 (73-133); 2023 là 113 (71-154); 2024 là 122(70-171); 2025 là
132 (69-195) trường hợp/ngày.
Kết luận: Trường hợp cấp cứu được thực hiện chủ yếu người trên 50 tuổi, và khung giờ 8-23 giờ, năm lý do cấp cứu
ngoại viện nhiều nhất là tai nạn giao thông, rối loạn tri giác, khó thở, té ngã, và cuộc gọi triệu chứng. Số trường hợp yêu
cầu cấp cứu được dự báo là tăng theo từng năm.
Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024
166 | https://www.tapchiyhoctphcm.vn https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20
Từ khoá: cấp cứu ngoài bệnh viện; cấp cứu trước viện; đặc điểm; dự báo nhu cầu cấp cứu; SARIMA
Abstract
CHARACTERISTICS OF PRE- HOSPITAL EMERGENCY CARE DEMANDS
FROM 2014-2020 AND FORECAST OF PEOPLE'S NEEDS IN HO CHI MINH
CITY FROM 2021-2025
Nguyen Duy Long, Huynh Cam Nhi, Nguyen Hong Yen, Nguyen Thang Nhat Tu, Pham Dinh Quyet
Background: Pre-hospital emergency services cover all activities from the receipt of an emergency call to transporting
patients to the hospital. The emergency network in Ho Chi Minh City includes one central EMS (115) and 34 emergency
stations. Few studies examined the characteristics of emergency calls and pre-hospital cases in the city.
Objective: To identify characteristics of pre-hospital emergency cases in Ho Chi Minh City from 2014 to 2020 and
predict emergency demand from 2021 to 2025.
Methods: This retrospective time series analysis collected data from January 2014 to December 2020. All emergency
calls recorded by the 115 Call Center during this period were included. Variables collected included reasons for calls (33
categories), response activation time, and on-scene arrival time. Emergency demand from 2021 to 2025 was forecast
using the ARIMA model and compared with the Exponential Smoothing (ETS) model based on statistical indicators (AICc,
MAPE, MRSE).
Results: There were 128,208 cases, with 52.8% male patients, and 69.1% over 50 years old. Most calls (70%) occurred
between 8 AM and 11 PM, with higher call volumes in central districts. The five most common reasons were traffic
accidents (20.3%), consciousness disorders (13.4%), difficulty breathing (13%), falls (7.8%), and symptomatic calls
(7.8%). Cardiac arrest and stroke cases accounted for 0.85% and 4%, respectively. Average activation and on-scene
times were 2.7±1.7 minutes and 15.9±6.9 minutes, respectively. SARIMA forecast model for daily emergency cases with
95% confidence intervals were: 93 (76-112) in 2021; 103 (73-133) in 2022; 113 (71-154) in 2023; 122 (70-171) in 2024;
and 132 (69-195) in 2025.
Conclusion: Most emergency cases involved individuals over 50 years old and occurred between 8 AM and 11 PM. The
top five emergency reasons were traffic accidents, consciousness disorders, difficulty breathing, falls, and
symptomatic calls. The forecast indicated an annual increase in emergency cases.
Keywords: pre-hospital emergency; out-of-hospital emergency; characteristics; forcast demand; SARIMA
1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Cấp cứu ngoại viện là một chuỗi sự kiện từ việc nhận điện
thoại yêu cầu cấp cứu cho tới khi vận chuyển bệnh nhân tới
bệnh viện . Đây là một hệ thống cung cấp nhân sự, phương
tiện và thiết bị kịp thời trong các tình huống khẩn cấp như
thảm họa, tại nạn hoặc bệnh cấp tính [1,2]. Chăm sóc y tế
khẩn cấp có ba thành phần: chăm sóc tại hiện trường, chăm
sóc trong quá trình vận chuyển, chăm sóc khi đến cơ sở y tế
tiếp nhận [3]. Cấp cứu ngoại viện giúp cho bệnh nhân được
can thiệp y tế ban đầu, cũng như là chuyên sâu sớm hơn và
nằm trong chuỗi sống còn của bệnh nhân [4,5].
Tại Thành phố Hồ Chí Minh (TPHCM), hệ thống cấp cứu
ngoại viện có một Trung tâm Cấp cứu 115 (TTCC115) và 34
Trạm vệ tinh (TVT) cấp cứu. Các TVT là các bệnh viện quận
huyện, bệnh viện tư nhân [6]. Mỗi ngày mạng lưới cấp cứu
ngoài bệnh viện TPHCM có 40 kíp cấp cứu thường trực, một
kíp gồm một tài xế, một bác sỹ hoặc y sỹ, một đến hai điều
dưỡng, các kíp cấp cứu thực hiện cấp cứu luân phiên mỗi khi
có trường hợp yêu cầu cấp cứu. Ngoài ra, bộ phận điều phối
cũng trực 24/7 với chức năng là nhận thông tin, tư vấn, và
hướng dẫn sơ cấp cứu trong những trường hợp khẩn cấp, gửi
Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024
https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20 https://www.tapchiyhoctphcm.vn | 167
thông tin tới bộ phận thực hiện cấp cứu của TTCC115 và của
TVT [7].
Điều phối viên nhận cuộc gọi yêu cầu cấp cứu của người
dân TPHCM thông qua đầu số 115 và ghi nhận một số thông
tin cuộc gọi như: lý do gọi, địa chỉ… Bộ phận điều phối có
thể kích hoạt cấp cứu bằng cách ấn chuông kích hoạt cấp cứu
(TTCC115) và gọi điện báo cho TVT và chuyển thông tin qua
phần mềm tới kíp cấp cứu. Một trường hợp cấp cứu ngoại
viện ở Mạng lưới cấp cứu 115 có 4 giai đoạn: giai đoạn 1: tiếp
nhận cuộc gọi yêu cầu cấp cứu và kích hoạt cấp cứu; Giai
đoạn 2: đáp ứng thụ động là giai đoạn nhóm cấp cứu di
chuyển đến tiếp cận bệnh nhân; Giai đoạn 3 là giai đoạn đánh
giá và xử trí bệnh nhân tại hiện trường; Giai đoạn 4 là giai
đoạn chuyển bệnh nhân tới bệnh viện, bàn giao bệnh.
Một số nghiên cứu cho thấy nhu cầu cấp cứu của người dân
thay đổi theo giờ trong ngày8, mật độ dân số, mức thu nhập
của người dân, số lượng người lớn hơn 65 tuổi ở trong khu
dân cư [9,10]. Một số vấn đề cấp cứu của người dân thường
hay gặp đó là: triệu chứng (sick calls), tim mạch, tai nạn
thương tích, Tai nạn giao thông (TNGT) [11]. Thời gian đáp
ứng của cấp cứu ngoài bệnh viện khác nhau ở một số nước
(Bắc Mỹ trung bình 7,9 phút, Bắc Kinh là 24,51 phút, Seoul
là 6,8 phút, Tokyo 6 phút, Osaka 8 phút, Singapore 10,2 phút,
Bangkok 12 phút, Kuala Lumpur là 22,5 phút) [11,12].
Phân tích chuỗi thời gian (Time series) là phân tích chuỗi
các trường hợp cấp cứu được thực hiện tuần tự trong một thời
gian, từ đó dự báo các giá trị trong tương lai từ các giá trị hiện
tại và quá khứ [13]. Từ kết quả đó có thể đề ra chiến lược phát
triển cũng như là bổ sung về con người và trang thiết bị cấp
cứu [14]. Vậy mục tiêu của nghiên cứu này là xác định đặc
điểm nhu cầu cấp cứu ngoại viện của người dân tại TPHCM
từ năm 2014 đến năm 2020 và dự đoán nhu cầu cấp cứu ngoại
viện của người dân TPHCM từ năm 2021 đến năm 2025.
2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU
2.1. Đối tượng nghiên cứu
Toàn bộ trường hợp yêu cầu cấp cứu của người dân đến Hệ
thống cấp cứu ngoại viện của Thành phố Hồ Chí Minh từ
tháng 01/2014 đến tháng 12/2020.
2.1.1. Tiêu chuẩn chọn
Tất cả các trường hợp được ghi nhận trong sổ Tiếp nhận và
điều phối cấp cứu của tổng đài viên trong thời gian nghiên cứu.
2.1.2. Tiêu chuẩn loại
Những trường hợp không phải yêu cầu cấp cứu ngoại viện:
trường hợp yêu cầu chuyển viện theo chương trình từ bệnh viện
về nhà; chuyển bệnh nhân, người đã tử vong về nhà; trường hợp
chuyển sang cho tổng đài 113 và 114; trường hợp phản ánh về
vấn đề y tế liên quan; trường hợp trao đổi y tế, ý kiến lãnh đạo.
2.2. Phương pháp nghiên cứu
2.2.1. Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu hồi cứu và phân tích chuỗi thời gian (Time Series).
2.2.2. Kỹ thuật chọn mẫu
Kỹ thuật chọn mẫu toàn bộ. Các trường hợp yêu cầu cấp
cứu (là các trường hợp có lý do gọi cấp cứu có trong Hệ thống
33 lý do điều phối ưu tiên cấp cứu) trong giai đoạn nghiên
cứu được thu thập từ sổ “Tiếp nhận và Điều phối cấp cứu”
của Tổng đài 115, các trường hợp không phải yêu cầu cấp cứu
như: cuộc gọi chỉ đạo từ lãnh đạo khoa, đơn vị, cuộc gọi phản
ánh về vấn đề y tế liên quan, cuộc gọi tư vấn về vấn đề sức
khoẻ và tư vấn khác của người dân, cuộc gọi từ các cơ sở y tế
khác không phải yêu cầu chuyển viện cấp cứu.
2.2.3. Công cụ và phương pháp thu thập số liệu
Dữ liệu thu thập bằng bộ công cụ soạn sẵn gồm đặc điểm
nền (năm sinh, giới tính người bệnh), đặc điểm cuộc gọi (ngày
gọi yêu cầu cấp cứu ngoài bệnh viện, thời gian gọi yêu cầu cấp
cứu ngoại viện, địa điểm, lý do gọi yêu cầu cấp cứu ngoại viện)
và đặc điểm thực hiện cấp cứu (đơn vị đi cấp cứu, bệnh viện
chuyển tới, thời gian nhận cuộc gọi, thời gian xuất xe, thời gian
tiếp cận bệnh nhân, thời gian hoàn thành cấp cứu, kíp trưởng
thực hiện cấp cứu).
Người thu thập dữ liệu điền dữ liệu thu thập trong sổ “Tiếp
nhận và Điều phối cấp cứu” của Tổng đài 115 vào biểu mẫu
Google. Sau đó, nghiên cứu viên trích xuất biểu mẫu Google
để đưa dữ liệu vào phần mềm nghiên cứu.
2.2.4. Quy trình nghiên cứu
Sử dụng phân tích chuỗi thời gian để dự báo số lượng
trường hợp cấp cứu từ năm 2021 đến năm 2025, được chia
làm 4 bước:
Bước 1: chia dữ liệu thành 2 phần (xây dựng mô hình dự
báo chiếm 80% số liệu và kiểm tra độ chính xác của mô hình
Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024
168 | https://www.tapchiyhoctphcm.vn https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20
dự báo chiếm 20% số liệu) và xây dựng 3 mô hình dự báo
(hàm số mũ, mô hình ARIMA do phần mềm R chọn, và mô
hình nhóm nghiên cứu xây dựng);
Bước 2: đánh giá sự phù hợp của 3 mô hình với số liệu
bằng trực quan và chỉ số thống kê (AICc, MAPE, MRSE) của
3 mô hình;
Bước 3: đánh giá tính dự báo nhu cầu cấp cứu của người
dân của 3 mô hình dựa trên 20% số liệu còn lại và đánh giá
tính chính xác dự báo của 3 mô hình bằng trực quan và chỉ số
thống kê MAPE, MRSE;
Bước 4: tiến hành dự báo số trường hợp yêu cầu cấp cứu
năm 2021-2025.
2.2.5. Làm sạch, phân tích số liệu
Người nhập dữ liệu gồm 15 người (12 bác sĩ, y sĩ, và điều
dưỡng của Trung tâm Cấp cứu 115, cùng 3 sinh viên y khoa
của Trường Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch), được tập
huấn 2 buổi về cách thu thập số liệu. Dữ liệu được thu thập từ
và Điều phối cấp cứu bằng Biểu mẫu Google. Những người
thu thập dữ liệu được đào tạo về tiêu chuẩn chọn vào và loại
ra các trường hợp được ghi nhận trong sổ Tiếp nhận và Điều
phối cấp cứu. Nhóm nhập liệu đã lập một nhóm Zalo riêng để
khi gặp khó khăn, người phụ trách sẽ giải đáp các thắc mắc.
Sau khi hoàn thành việc nhập liệu, người nghiên cứu sẽ
tổng hợp và kiểm tra số liệu qua các bước: 1) Kiểm tra lý do
gọi cấp cứu: Xác định có nội dung nào nằm ngoài 33 lý do
theo hệ thống điều phối cấp cứu ưu tiên. 2) Xác minh nội dung
ngoài danh mục: Kiểm tra xem các nội dung không nằm trong
33 lý do có thực sự là cấp cứu không. Nếu là cấp cứu thì đưa
vào phân tích số liệu, ngược lại sẽ loại bỏ. 3) Mã hóa dữ liệu:
Tiến hành mã hóa và đưa vào phân tích dữ liệu.
Hình 1. Tóm tắt thu tập và làm sạch dữ liệu
2.2.6. Biến số nghiên cứu
Nghiên cứu thu thập các biến số nền (tuổi, giới tính người
bệnh), đặc điểm cuộc gọi và đặc điểm thực hiện cấp cứu.
Giờ gọi là các yêu cầu cấp cứu ngoại viện được ghi chép
trong sổ Tiếp nhận và Điều phối cấp cứu, có 3 giá trị 00 giờ
00 phút - 7 giờ 59 phút; 8 giờ 00 phút- 15 giờ 59 phút; 16 giờ
00 phút- 23 giờ 59 phút.
Địa điểm yêu cầu cấp cứu: là vị trí của người bệnh yêu cầu
cấp cứu, có 24 giá trị là tên các quận, huyện của TPHCM.
Lý do gọi yêu cầu cấp cứu: là lý do mà người tổng đài viên
ghi nhận vào sổ cuộc gọi. Được phân loại theo hệ thống điều
phối ưu tiên (Medical Priority Dispatch System; MPDS)15,
có 33 giá trị: đau bụng; phản ứng dị ứng; động vật cắn; tấn
công/bạo hành/hiếp dâm; đau lưng; khó thở; bỏng; phơi
nhiễm nguy hiểm; ngưng tim; đau ngực; sặc/hít sặc; động
kinh; các vấn đề về bệnh đái tháo đường; đuối nước; điện giật;
vấn đề về mắt; ngã; đau đầu; vấn đề về tim; tiếp xúc với môi
trường độc hại; xuất huyết; tai nạn lao động; quá liều; mang
thai; vấn đề tâm thần; cuộc gọi triệu chứng (sick calls);
đâm/súng/chấn thương xuyên thấu; đột quỵ; TNGT; chấn
thương chuyên biệt (specific traumatic injuries); rối loạn tri
giác (RLTG); không xác định bản chất y tế (medical nature
unknown); chuyển viện.
Thời gian đáp ứng bao gồm:
Thời gian kích hoạt cấp cứu là biến số định lượng có đơn
vị là phút, tương ứng với thời gian từ khi nhận được cuộc gọi
yêu cầu cấp cứu ngoại viện cho đến khi xuất xe;
Thời gian tiếp cận nạn nhân là biến số định lượng có đơn
vị là phút, tương ứng với thời gian từ lúc xuất xe cho tới khi
đến được hiện trường, tiếp cận được bệnh nhân;
Thời gian xử lý và chuyển viện là biến số định lượng có
đơn vị là phút, tương ứng với thời gian từ lúc nhóm cấp cứu
tiếp cận được nạn nhân sau đó vận chuyển đến bệnh viện.
Dự báo nhu cầu cấp cứu là biến số định lượng, số liệu
trường hợp cấp cứu theo ngày từ năm 2021 đến năm 2025
được dự báo bằng mô hình ARIMA dựa trên dữ liệu từ năm
2014-2020.
2.2.7. Xử lý dữ liệu
Thống kê mô tả bằng tần số và tỷ lệ phần trăm đối với các
biến số định tính như: giới, nhóm tuổi, vị trí, lý do yêu cầu
cấp cứu. Sử dụng trung bình và độ lệch chuẩn với biến số định
lượng phân phối chuẩn, trung vị và khoảng tứ phân vị với
biến số phân phối lệch.
Làm sạch số liệu bằng phần mềm Excel, phân tích dữ liệu
bằng phần mềm Ngôn ngữ R phiên bản 4.0.4 và Argic phiên
bản 10.7.
Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024
https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20 https://www.tapchiyhoctphcm.vn | 169
3. KẾT QUẢ
Từ năm 2014 đến năm 2020 có 132.560 cuộc gọi vào tổng
đài 115, trong đó chúng tôi loại ra (n=4532) các cuộc gọi tư
vấn từ người dân, các cuộc gọi từ lãnh đạo hay các cuộc gọi
để trao đổi chuyên môn, tổng có 128.208 (96,7%) trường hợp
được đưa vào phân tích.
3.1. Đặc điểm trường hợp cấp cứu
Trường hợp cấp cứu đều tăng qua các năm, tăng nhiều nhất
vào năm 2015-2016 tăng 92%, giữa năm 2017 và năm 2018 là
năm có số lượng tăng ít nhất với 1%. Từ năm 2014- 2020 tăng
trung bình là 24%, tăng 4,5 lần. Tỷ suất nhu cầu cấp cứu ngoại
viện trên 100.000 dân sinh sống tăng gấp 4,5 lần (Hình 1A, 1B).
Nhu cầu cấp cứu ngoại viện có xu hướng tăng theo nhóm
tuổi, ở nhóm lớn hơn 50 tuổi có nhu cầu cấp cứu ngoại viện
lớn nhất (>40%). Độ tuổi trung bình có nhu cầu cấp cứu ngoại
viện là 59,5 tuổi với độ lệch chuẩn là 22,4 tuổi, độ tuổi nhỏ
nhất là 0 tuổi, và lớn nhất là 105 tuổi. Đa số trong tất cả các
năm, nam giới (49-54%) có nhu cầu cấp cứu ngoại viện cao
hơn nữ giới, nhưng cao hơn không đáng kể (Hình 1C, 1D).
Thời gian có các trường hợp cấp cứu ngoại viện nhiều nhất
vào khung giờ từ 8 - 15 giờ (34-37%), sau đó là 16 - 23 giờ
(34-37%) (Hình 2A).
Ở giai đoạn nghiên cứu, tất cả các quận huyện đều có
trường hợp cấp cứu ngoại viện tăng, trong đó quận Thủ Đức
và quận 9 có số cuộc gọi tăng nhiều nhất lần lượt là từ 83 lên
1425 và 42 lên 1028 cuộc gọi, tương đương tỷ suất tăng trung
bình trong 7 năm lần lượt là 50%, 58%. Các quận trung tâm
Thành phố (Tân Bình, Tân Phú, quận 3, quận 10) có trường
hợp cấp cứu ngoại viện cao hơn các quận ngoại thành (Cần
Giờ, Củ Chi, Nhà Bè, quận 7) ở tất cả các năm (Hình 2B).
3.2. Thời gian đáp ứng
Thời gian kích hoạt cấp cứu không thay đổi nhiều qua các
năm, năm có thời gian kích hoạt cấp cứu trung bình thấp nhất
là 2,6 phút ở năm 2016 và 2017. Thời gian kích hoạt ít nhất
là <1 phút, và lớn nhất là 77 phút. Thời gian tiếp cận nạn nhân
trung bình dao động chủ yếu từ 15 đến 16 phút, thấp nhất là
5 phút và lớn nhất là 155 phút. Thời gian cấp cứu tại hiện
trường và chuyển bệnh đến bệnh viện từ 2014 đến năm 2020
dao động từ 39 đến 45 phút (Hình 2C).
A B
C D
Hình 1. (A) Thể hiện số trường hợp cấp cứu (xanh) và số trường hợp cấp cứu/100.00 dân (cam); (B) Tỷ suất tăng trường hợp cấp
cứu/100.000 dân (xanh), tỷ suất tăng dân số (cam), tỷ suất tăng cuộc gọi cấp cứu (xám); (C) Tỷ lệ % ba nhóm tuổi được thực hiện
cấp cứu <10 tuổi (xanh), 11-50 tuổi (cam), >50 tuổi (xám); (D) Tỷ lệ % nam giới được thực hiện cấp cứu
7.0 7.5 14.4
19.4 19.5
28.5 31.9
8.8 9.2
17.3
23 22.7
31.6 34.6
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Số trường hợp cấp cứu
Trường hợp cấp cứu/100.000 dân
Số trường hợp cấp cứu (ngàn)
0
200
400
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Tỷ suất tăng so với năm
2014 (%)
B
Trường hợp cấp cứu/100.000 dân
Dân số (1000 dân)
Số cuộc gọi cấp cứu
0.6 0.6 1.2 1.4 11.2 1.4
23.1 25.1 28.5 31.5 32.1 34.6 34.4
76.3 74.3 70.3 67 66.8 64.2 64.2
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Tỷ ệ % nhóm tuổi được cấp
cứu
0
-
10 tuổi
11
-
50 tuổi
>50 tuổi
52.9
49.7
51.9
53.4
53.6 54.4
54.2
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Tỷ lệ % nam giới được cấp
cứu theo năm