intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

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

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST
Báo xấu
2
lượt xem 0
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết trình bày 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.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: 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

  1. Nghiên cứu Y học Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh; 27(5):165-177 ISSN: 1859-1779 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 1 Trung tâm Cấp cứu 115, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam 2 Bệnh viện Thống Nhất, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam 3 Bệnh 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. 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
  2. Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024 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 nằm trong chuỗi sống còn của bệnh nhân [4,5]. Tại Thành phố Hồ Chí Minh (TPHCM), hệ thống cấp cứu Cấp cứu ngoại viện là một chuỗi sự kiện từ việc nhận điện ngoại viện có một Trung tâm Cấp cứu 115 (TTCC115) và 34 thoại yêu cầu cấp cứu cho tới khi vận chuyển bệnh nhân tới Trạm vệ tinh (TVT) cấp cứu. Các TVT là các bệnh viện quận bệnh viện . Đây là một hệ thống cung cấp nhân sự, phương huyện, bệnh viện tư nhân [6]. Mỗi ngày mạng lưới cấp cứu tiện và thiết bị kịp thời trong các tình huống khẩn cấp như ngoài bệnh viện TPHCM có 40 kíp cấp cứu thường trực, một thảm họa, tại nạn hoặc bệnh cấp tính [1,2]. Chăm sóc y tế kíp gồm một tài xế, một bác sỹ hoặc y sỹ, một đến hai điều khẩn cấp có ba thành phần: chăm sóc tại hiện trường, chăm dưỡng, các kíp cấp cứu thực hiện cấp cứu luân phiên mỗi khi sóc trong quá trình vận chuyển, chăm sóc khi đến cơ sở y tế có trường hợp yêu cầu cấp cứu. Ngoài ra, bộ phận điều phối tiếp nhận [3]. Cấp cứu ngoại viện giúp cho bệnh nhân được cũng trực 24/7 với chức năng là nhận thông tin, tư vấn, và can thiệp y tế ban đầu, cũng như là chuyên sâu sớm hơn và hướng dẫn sơ cấp cứu trong những trường hợp khẩn cấp, gửi 166 | https://www.tapchiyhoctphcm.vn https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20
  3. Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024 thông tin tới bộ phận thực hiện cấp cứu của TTCC115 và của Tất cả các trường hợp được ghi nhận trong sổ Tiếp nhận và TVT [7]. điều phối cấp cứu của tổng đài viên trong thời gian nghiên cứu. Điều phối viên nhận cuộc gọi yêu cầu cấp cứu của người 2.1.2. Tiêu chuẩn loại dân TPHCM thông qua đầu số 115 và ghi nhận một số thông Những trường hợp không phải yêu cầu cấp cứu ngoại viện: tin cuộc gọi như: lý do gọi, địa chỉ… Bộ phận điều phối có trường hợp yêu cầu chuyển viện theo chương trình từ bệnh viện thể kích hoạt cấp cứu bằng cách ấn chuông kích hoạt cấp cứu về nhà; chuyển bệnh nhân, người đã tử vong về nhà; trường hợp (TTCC115) và gọi điện báo cho TVT và chuyển thông tin qua chuyển sang cho tổng đài 113 và 114; trường hợp phản ánh về phần mềm tới kíp cấp cứu. Một trường hợp cấp cứu ngoại vấn đề y tế liên quan; trường hợp trao đổi y tế, ý kiến lãnh đạo. 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 2.2. Phương pháp nghiên cứu đoạn 2: đáp ứng thụ động là giai đoạn nhóm cấp cứu di 2.2.1. Thiết kế nghiên cứu 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 Nghiên cứu hồi cứu và phân tích chuỗi thời gian (Time Series). đoạn chuyển bệnh nhân tới bệnh viện, bàn giao bệnh. 2.2.2. Kỹ thuật chọn mẫu Một số nghiên cứu cho thấy nhu cầu cấp cứu của người dân Kỹ thuật chọn mẫu toàn bộ. Các trường hợp yêu cầu cấp thay đổi theo giờ trong ngày8, mật độ dân số, mức thu nhập cứu (là các trường hợp có lý do gọi cấp cứu có trong Hệ thống của người dân, số lượng người lớn hơn 65 tuổi ở trong khu 33 lý do điều phối ưu tiên cấp cứu) trong giai đoạn nghiên dân cư [9,10]. Một số vấn đề cấp cứu của người dân thường cứu được thu thập từ sổ “Tiếp nhận và Điều phối cấp cứu” hay gặp đó là: triệu chứng (sick calls), tim mạch, tai nạn của Tổng đài 115, các trường hợp không phải yêu cầu cấp cứu thương tích, Tai nạn giao thông (TNGT) [11]. Thời gian đáp như: cuộc gọi chỉ đạo từ lãnh đạo khoa, đơn vị, cuộc gọi phản ứng của cấp cứu ngoài bệnh viện khác nhau ở một số nước ánh về vấn đề y tế liên quan, cuộc gọi tư vấn về vấn đề sức (Bắc Mỹ trung bình 7,9 phút, Bắc Kinh là 24,51 phút, Seoul khoẻ và tư vấn khác của người dân, cuộc gọi từ các cơ sở y tế là 6,8 phút, Tokyo 6 phút, Osaka 8 phút, Singapore 10,2 phút, khác không phải yêu cầu chuyển viện cấp cứu. Bangkok 12 phút, Kuala Lumpur là 22,5 phút) [11,12]. 2.2.3. Công cụ và phương pháp thu thập số liệu Phân tích chuỗi thời gian (Time series) là phân tích chuỗi Dữ liệu thu thập bằng bộ công cụ soạn sẵn gồm đặc điểm các trường hợp cấp cứu được thực hiện tuần tự trong một thời nền (năm sinh, giới tính người bệnh), đặc điểm cuộc gọi (ngày gian, từ đó dự báo các giá trị trong tương lai từ các giá trị hiện gọi yêu cầu cấp cứu ngoài bệnh viện, thời gian gọi yêu cầu cấp tại và quá khứ [13]. Từ kết quả đó có thể đề ra chiến lược phát cứu ngoại viện, địa điểm, lý do gọi yêu cầu cấp cứu ngoại viện) triển cũng như là bổ sung về con người và trang thiết bị cấp và đặc điểm thực hiện cấp cứu (đơn vị đi cấp cứu, bệnh viện cứu [14]. Vậy mục tiêu của nghiên cứu này là xác định đặc chuyển tới, thời gian nhận cuộc gọi, thời gian xuất xe, thời gian điểm nhu cầu cấp cứu ngoại viện của người dân tại TPHCM tiếp cận bệnh nhân, thời gian hoàn thành cấp cứu, kíp trưởng từ năm 2014 đến năm 2020 và dự đoán nhu cầu cấp cứu ngoại thực hiện cấp cứu). viện của người dân TPHCM từ năm 2021 đến năm 2025. 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 2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP Google. Sau đó, nghiên cứu viên trích xuất biểu mẫu Google NGHIÊN CỨU để đưa dữ liệu vào phần mềm nghiên cứu. 2.2.4. Quy trình nghiên cứu 2.1. Đối tượng nghiên cứu Sử dụng phân tích chuỗi thời gian để dự báo số lượng Toàn bộ trường hợp yêu cầu cấp cứu của người dân đến Hệ trường hợp cấp cứu từ năm 2021 đến năm 2025, được chia thống cấp cứu ngoại viện của Thành phố Hồ Chí Minh từ làm 4 bước: tháng 01/2014 đến tháng 12/2020. Bước 1: chia dữ liệu thành 2 phần (xây dựng mô hình dự 2.1.1. Tiêu chuẩn chọn báo chiếm 80% số liệu và kiểm tra độ chính xác của mô hình https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20 https://www.tapchiyhoctphcm.vn | 167
  4. Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024 dự báo chiếm 20% số liệu) và xây dựng 3 mô hình dự báo Giờ gọi là các yêu cầu cấp cứu ngoại viện được ghi chép (hàm số mũ, mô hình ARIMA do phần mềm R chọn, và mô trong sổ Tiếp nhận và Điều phối cấp cứu, có 3 giá trị 00 giờ hình nhóm nghiên cứu xây dựng); 00 phút - 7 giờ 59 phút; 8 giờ 00 phút- 15 giờ 59 phút; 16 giờ 00 phút- 23 giờ 59 phút. 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 Địa điểm yêu cầu cấp cứu: là vị trí của người bệnh yêu cầu 3 mô hình; cấp cứu, có 24 giá trị là tên các quận, huyện của TPHCM. Bước 3: đánh giá tính dự báo nhu cầu cấp cứu của người Lý do gọi yêu cầu cấp cứu: là lý do mà người tổng đài viên dân của 3 mô hình dựa trên 20% số liệu còn lại và đánh giá ghi nhận vào sổ cuộc gọi. Được phân loại theo hệ thống điều tính chính xác dự báo của 3 mô hình bằng trực quan và chỉ số phối ưu tiên (Medical Priority Dispatch System; MPDS)15, thống kê MAPE, MRSE; 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 Bước 4: tiến hành dự báo số trường hợp yêu cầu cấp cứu nhiễm nguy hiểm; ngưng tim; đau ngực; sặc/hít sặc; động năm 2021-2025. kinh; các vấn đề về bệnh đái tháo đường; đuối nước; điện giật; 2.2.5. Làm sạch, phân tích số liệu 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 Người nhập dữ liệu gồm 15 người (12 bác sĩ, y sĩ, và điều thai; vấn đề tâm thần; cuộc gọi triệu chứng (sick calls); dưỡng của Trung tâm Cấp cứu 115, cùng 3 sinh viên y khoa đâm/súng/chấn thương xuyên thấu; đột quỵ; TNGT; chấn của Trường Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch), được tập thương chuyên biệt (specific traumatic injuries); rối loạn tri huấn 2 buổi về cách thu thập số liệu. Dữ liệu được thu thập từ giác (RLTG); không xác định bản chất y tế (medical nature và Điều phối cấp cứu bằng Biểu mẫu Google. Những người unknown); chuyển viện. thu thập dữ liệu được đào tạo về tiêu chuẩn chọn vào và loại Thời gian đáp ứng bao gồm: 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 Thời gian kích hoạt cấp cứu là biến số định lượng có đơn khi gặp khó khăn, người phụ trách sẽ giải đáp các thắc mắc. 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; 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 Thời gian tiếp cận nạn nhân là biến số định lượng có đơn gọi cấp cứu: Xác định có nội dung nào nằm ngoài 33 lý do vị là phút, tương ứng với thời gian từ lúc xuất xe cho tới khi theo hệ thống điều phối cấp cứu ưu tiên. 2) Xác minh nội dung đến được hiện trường, tiếp cận được bệnh nhân; ngoài danh mục: Kiểm tra xem các nội dung không nằm trong Thời gian xử lý và chuyển viện là biến số định lượng có 33 lý do có thực sự là cấp cứu không. Nếu là cấp cứu thì đưa đơn vị là phút, tương ứng với thời gian từ lúc nhóm cấp cứu vào phân tích số liệu, ngược lại sẽ loại bỏ. 3) Mã hóa dữ liệu: tiếp cận được nạn nhân sau đó vận chuyển đến bệnh viện. Tiến hành mã hóa và đưa vào phân tích dữ liệu. 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 Hình 1. Tóm tắt thu tập và làm sạch dữ liệu biến số phân phối lệch. 2.2.6. Biến số nghiên cứu Làm sạch số liệu bằng phần mềm Excel, phân tích dữ liệu Nghiên cứu thu thập các biến số nền (tuổi, giới tính người bằng phần mềm Ngôn ngữ R phiên bản 4.0.4 và Argic phiên bệnh), đặc điểm cuộc gọi và đặc điểm thực hiện cấp cứu. bản 10.7. 168 | https://www.tapchiyhoctphcm.vn https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20
  5. Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024 3. KẾT QUẢ 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). 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 Ở giai đoạn nghiên cứu, tất cả các quận huyện đều có vấn từ người dân, các cuộc gọi từ lãnh đạo hay các cuộc gọi trường hợp cấp cứu ngoại viện tăng, trong đó quận Thủ Đức để trao đổi chuyên môn, tổng có 128.208 (96,7%) trường hợp và quận 9 có số cuộc gọi tăng nhiều nhất lần lượt là từ 83 lên được đưa vào phân tích. 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 3.1. Đặc điểm trường hợp cấp cứu Thành phố (Tân Bình, Tân Phú, quận 3, quận 10) có trường hợp cấp cứu ngoại viện cao hơn các quận ngoại thành (Cần Trường hợp cấp cứu đều tăng qua các năm, tăng nhiều nhất Giờ, Củ Chi, Nhà Bè, quận 7) ở tất cả các năm (Hình 2B). 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 3.2. Thời gian đáp ứng viện trên 100.000 dân sinh sống tăng gấp 4,5 lần (Hình 1A, 1B). 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 Nhu cầu cấp cứu ngoại viện có xu hướng tăng theo nhóm là 2,6 phút ở năm 2016 và 2017. Thời gian kích hoạt ít nhất tuổi, ở nhóm lớn hơn 50 tuổi có nhu cầu cấp cứu ngoại viện là 40%). Độ tuổi trung bình có nhu cầu cấp cứu ngoại trung bình dao động chủ yếu từ 15 đến 16 phút, thấp nhất là viện là 59,5 tuổi với độ lệch chuẩn là 22,4 tuổi, độ tuổi nhỏ 5 phút và lớn nhất là 155 phút. Thời gian cấp cứu tại hiện nhất là 0 tuổi, và lớn nhất là 105 tuổi. Đa số trong tất cả các trường và chuyển bệnh đến bệnh viện từ 2014 đến năm 2020 năm, nam giới (49-54%) có nhu cầu cấp cứu ngoại viện cao dao động từ 39 đến 45 phút (Hình 2C). hơn nữ giới, nhưng cao hơn không đáng kể (Hình 1C, 1D). 34.6 400 B 31.6 Số trường hợp cấp cứu Tỷ suất tăng so với năm 23 22.7 17.3 28.5 31.9 200 9.2 19.4 19.5 8.8 2014 (%) 14.4 7.0 7.5 0 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Trường hợp cấp cứu/100.000 dân Trường hợp cấp cứu/100.000 dân Dân số (1000 dân) Số trường hợp cấp cứu (ngàn) Số cuộc gọi cấp cứu A B 54.2 Tỷ lệ % nam giới được cấp Tỷ ệ % nhóm tuổi được cấp 76.3 74.3 54.4 70.3 53.6 67 66.8 64.2 64.2 52.9 53.4 cứu theo năm 51.9 34.6 34.4 cứu 28.5 31.5 32.1 23.1 25.1 49.7 0.6 0.6 1.2 1.4 1 1.2 1.4 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 0-10 tuổi 11-50 tuổi >50 tuổi 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 50 tuổi (xám); (D) Tỷ lệ % nam giới được thực hiện cấp cứu https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20 https://www.tapchiyhoctphcm.vn | 169
  6. Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024 37.2 37.7 37.3 37.3 35.8 36.7 36.3 36 34.6 35.5 34.2 34.6 34.8 33.5 Tỷ lệ % nhu cầu cấp cứu 29.3 28.1 28.2 28.2 28.2 28.5 28.2 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 0 -7 giờ 8-15 giờ 16-23giờ A B 350.0 41.8 42.4 44.2 44.4 43.1 300.0 38.51 39.2 Thời gian (phút) 250.0 16.2 16 16.4 16 16 200.0 15.3 15.9 Trường hợp 150.0 2.8 2.7 2.7 2.6 2.6 2.6 2.8 100.0 131.9 112.5 122.2 93.4 102.9 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 50.0 Thời gian kích hoạt cấp cứu (TB) 0.0 Thời gian đáp ứng thụ động (TB) 2021 2022 2023 2024 2025 Thời gian tại hiện trường và chuyển viện (TB) Nhu cầu cấp cứu dự báo theo ngày (KTC 95%) C D Hình 2: (A) Tỷ lệ % số trường hợp thực hiện cấp cứu theo khung giờ trong ngày 0-7 giờ (xanh), 8-15 giờ (cam), 16-23 giờ (xám); (B) Biểu đồ nhiệt thể hiện số trường hợp thực hiện phân bố theo quận; (C) Thể hiện thời gian (phút) kích hoạt cấp cứu (xanh), thời gian đáp ứng thụ động (cam), thời gian tại hiện trường và chuyển viện (xám); (D) Số trường hợp cấp cứu dự báo (ngàn) từ năm 2021-2025 trường hợp nào qua các năm, và một số lý do khác như là phơi 3.3. Lý do gọi cấp cứu nhiễm với môi trường, và phơi nhiễm với hóa chất độc hại, vấn đề về mắt chỉ nhỏ hơn 5 trường hợp qua các năm. Về lý Trong số 33 lý do yêu cầu cấp cứu ngoại viện, các lý do có do là đột quỵ số trường hợp cụ thể tăng qua các năm (247- tỷ lệ phần trăm lớn nhất là TNGT (21,46%), khó thở 1319 ca), tỷ lệ tăng trung bình qua các năm lần lượt là 27%. (13,05%), RLTG (13,41%) và té/ngã. Lý do có tỷ lệ phần Lý do ngưng tim có số trường hợp tăng từ 42 lên 387 ca, trăm ít nhất qua các năm đó là tấn công tình dục khi không có tương ứng với tỷ lệ tăng trung bình 37% năm (Bảng 1). Bảng 1: Lý do yêu cầu cấp cứu phân theo hệ thống phân loại ưu tiên 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Lý do yêu cầu cấp cứu n (%) n (%) n (%) n (%) n (%) n (%) n (%) TNGT 928 (13,3) 1211 (16,2) 2858 (19,9) 4162 (21,5) 3748 (19,2) 6352 (22,3) 6423(20,2) RLTG 1137 (16,3) 1107 (14,8) 2008 (13,9) 2450 (12,6) 2658 (13,6) 3515 (12,3) 4278 (13,4) Khó thở 933 (13,3) 996 (13,3) 1845 (12,8) 2582 (13,3) 2783 (14,24) 3360 (11,8) 4163 (13,1) Té/ngã 725 (10,4) 733 (9,8) 1165 (8,1) 1742 (8,9) 1591 (8,14) 2049 (7,2) 2067 (6,5) Cuộc gọi triệu chứng 600 (8,6) 546 (7,3) 1062 (7,4) 1512 (7,8) 1447 (7,4) 2271 (8,0) 2611 (8,2) Vấn đề y tế không xác định 727 (10,4) 707 (9,4) 1026 (7,1) 1213 (6,3) 1329 (6,8) 1539 (5,4) 1971 (6,2) 170 | https://www.tapchiyhoctphcm.vn https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20
  7. Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Lý do yêu cầu cấp cứu n (%) n (%) n (%) n (%) n (%) n (%) n (%) Co giật 283 (4,1) 334 (4,5) 838 (5,8) 1207 (6,2) 1064 (5,44) 1768 (6,2) 1666 (5,2) Đột quỵ 247 (3,5) 279 (3,7) 492 (3,4) 715 (3,7) 782 (4,0) 1183 (4,2) 1319 (4,1) Vấn đề tim mạch 288 (4,1) 287 (3,8) 460 (3,2) 633 (3,3) 698 (3,57) 961 (3,4) 889 (2,8) Đau bụng 205 (2,9) 260 (3,5) 496 (3,5) 544 (2,8) 632 (3,23) 848 (3,0) 1082 (3,4) Chấn thương chuyên biệt 99 (1,4) 151 (2,1) 261 (1,8) 408 (2,1) 381 (1,95) 854 (3,0) 773 (2,4) Chuyển bệnh 109 (1,6) 99 (1,3) 221 (1,5) 198 (1,2) 231 (1,18) 673 (2,4) 1029 (3,2) Đau lưng 141 (2,1) 89 (1,2) 343 (2,4) 229 (1,3) 398 (2,04) 556 (2,0) 775 (2,4) Xuất huyết 128 (1,8) 127 (1,7) 217 (1,5) 267 (1,4) 307 (1,57) 412 (1,4) 440 (1,4) Chấn thương kín, xuyên thấu 78 (1,1) 114 (1,5) 228 (1,6) 262 (1,4) 309 (1,58) 393 (1,4) 427 (1,3) Vấn đề mang thai 79 (1,1) 81 (1,1) 161 (1,1) 245 (1,3) 237 (1,21) 366 (1,3) 486 (1,5) Ngưng tim 42 (0,6) 40 (0,5) 96 (0,7) 207 (1,1) 117 (0,6) 215 (0,8) 378 (1,2) Đau ngực 70 (1,0) 61 (0,8) 117 (0,8) 160 (0,8) 211 (1,08) 250 (0,9) 210 (0,7) Quá liều thuốc 42 (0,6) 59 (0,8) 98 (0,7) 149 (0,8) 151 (0,77) 235 (0,8) 159 (0,5) Điện giật 44 (0,6) 39 (0,5) 94 (0,7) 119 (0,6) 101 (0,52) 143 (0,5) 121 (0,4) Đau đầu 6 (0,09) 51 (0,7) 66 (0,5) 164 (0,9) 79 (0,40) 116 (0,4) 71 (0,2) Tại nạn lao động 16 (0,2) 27 (0,4) 61 (0,4) 78 (0,4) 74 (0,38) 124 (0,4) 116 (0,4) Vấn đề đái tháo đường 30 (0,4) 31 (0,4) 52 (0,4) 59 (0,3) 69 (0,35) 103 (0,4) 114 (0,4) Vấn đề tâm thần 11 (0,2) 21 (0,3) 44 (0,3) 26 (0,1) 60 (0,31) 63 (0,2) 174 (0,6) Dị ứng 13 (0,2) 19 (0,3) 37 (0,3) 34 (0,2) 45 (0,23) 127 (0,5) 103 (0,3) Bỏng 15 (0,2) 15 (0,2) 14 (0,1) 23 (0,1) 23 (0,12) 30 (0,1) 32 (0,1) Hít sặc 4 (0,03) 4 (0,02) 4 (0,02) 10 (0,04) 12 (0,04) Vấn đề về mắt 2 (0,03) 3 (0,02) 3 (0,02) 3 (0,02) 1 (0,001) 1 (0,001) Đuối nước 1 (0,01) 5 (0,03) 3 (0,01) 1 (0,001) Phơi nhiễm chất độc hại 2 (0,01) 2 (0,01) 4 (0,02) 1 (0,001) Động vật cắn 1 (0,01) 2 (0,01) 1 (0) Phơi nhiễm môi trường độc hại 1 (0,01) A B Hình 3. Mô tả dữ liệu cấp cứu ngoại viện từ năm 2014-2018. (A) Mô tả mô dữ liệu (data), xu hướng dữ liệu (trend), tính mùa (seasonal); (B) thể hiện phần còn dư của mô hình trên cùng, tự tương quan (ACF) https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20 https://www.tapchiyhoctphcm.vn | 171
  8. Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024 3.4. Mô hình dự báo và nhu cầu cấp cứu dự báo 4. BÀN LUẬN Mô hình hàm số mũ, SARIMA (1,1,0)(1,0,0)[12] và SARIMA(2,1,1)(1,1,1)[12] được xây dựng dựa trên số liệu từ Nghiên cứu hồi cứu và phân tích chuỗi thời gian được thực năm 2014-2018, thông qua các chỉ số AICc, MAPE và MRSE hiện ở TTCC115 TPHCM, thu thập dữ liệu của 128.208 cho thấy mô hình SARIMA (2,1,1)(1,1,1)[12] có tính phù hợp trường hợp cấp cứu ngoại viện từ năm 2014-2020. dữ liệu nhất (Bảng 2). 4.1. Số trường hợp cấp cứu Mô hình SARIMA (2,1,1)(1,1,1)[12] được tạo thành bằng cách: đầu tiên sẽ quan sát dữ liệu, kiểm tra tính ổn định của Tỷ suất thực hiện cấp cứu ngoại viện tăng qua các năm từ dữ liệu bằng kiểm định Dickey-Fuller (p=0,323), dùng sự 9/100.000 dân năm 2014 lên 35/100.000 dân trong năm 2020, khác biệt (differencing) để dữ liệu có tính ổn định, (kiểm định tăng gần 4 lần. Điều này có thể cho thấy rằng nhu cầu cấp cứu Dickey-Fuller kiểm tra lại cho thấy dữ liệu có tính ổn định, ngoại viện không chỉ tăng do sự tăng dân số tự nhiên mà còn p=0,01). Xác định chỉ số p,q,P,Q dựa vào biểu đồ tự tương do thói quen sử dụng dịch vụ cấp cứu ngoại viện nhiều hơn. quan (ACF) và tự tương quan từng phần (PACF) (Hình 3). Nhu cầu cấp cứu của người dân TPHCM còn thấp hơn các thành phố khác trên thế giới (Thụy Sỹ 34-39/1000 dân/năm Sử dụng trực quan và chỉ số MAPE và MRSE để đánh giá [8], Hoa Kỳ là 97 trên 1000 người dân, Bắc Kinh Trung Quốc tính chính xác dự báo của 3 mô hình, mô hình SARIMA là 22 trên 100.000 dân năm 2017) [11,16]. (2,1,1)(1,1,1)[12] có thấy dự báo chính xác nhất (Bảng 3). Các trường hợp yêu cầu cấp cứu ngoại viện của người dân Bảng 2. So sánh mô hình tính phù hợp dữ liệu của ba mô hình TPHCM từ năm 2014-2020 có độ tuổi trung bình là 59,5 tuổi Mô hình AICc MAPE RMSE độ lệch chuẩn là 22,4 tuổi, tuổi nhỏ nhất là 0 tuổi, lớn nhất là Hàm số mũ 870,3 9,3 152,4 105 tuổi, nhóm có tỷ lệ cấp cứu thấp nhất 0-10 tuổi chiếm SARIMA(1,1,0)(1,0,0)[12] 781,3 9,2 148,7 6,14%, một số nghiên cứu khác cũng cho kết quả tương tự, SARIMA(2,1,1)(1,1,1)[12] 637,1 6,3 6,3 17–19 [8]. Ở nhóm tuổi lớn hơn 50 tuổi có nhu cầu cấp cứu ngoại viện tăng đáng kể, chiếm đến 75% tổng số ca cấp cứu Bảng 3: So sánh tính phù hợp dự báo của các mô hình bằng chỉ số vào năm 2014, ở năm 2019 là 62%, và năm 2020 là 62%. Mô hình MAPE RMSE Điều này có thể do tuổi lớn hơn 50 tuổi là tuổi mà người dân Hàm số mũ 9,28 152,4 có nhiều bệnh nền như tăng huyết áp, đái tháo đường, bệnh SARIAMA(1,1,0)(1,0,0)[12] 9,28 148,7 hô hấp nên nhu cầu cấp cứu bắt đầu tăng. Nghiên cứu tại SARIAMA(2,1,1)(1,1,1)[12] 6,32 129,8 TTCC115 Hà Nội (nhóm lớn hơn 70 tuổi chiếm 33%) [20]. Theo mô hình SARIMA (2,1,1)(1,1,1)[12] dự báo nhu cầu Trong khoảng thời gian nghiên cứu, đa số tỷ lệ nam giới cấp cứu bằng số trường hợp cấp cứu ngoại viện của người dân lớn hơn nữ giới, khoảng từ 5 đến 9%, trừ năm 2015 có tỷ lệ từ năm 2014-2020, số cuộc gọi tăng dần qua các năm từ 36 nữ giới lớn hơn nam giới. Một số tác giả khác cũng cho thấy nghìn trường hợp tới 102 nghìn trường hợp/năm, tương tỷ lệ giới tính là nam (>50%) có nhu cầu cấp cứu lớn hơn, đương với 94 trường hợp tới 131 trường hợp trong ngày điều này cũng phù hợp với thực tế và kết quả khác trong (Bảng 4). nghiên cứu của chúng tôi, vì lý do TNGT, tai nạn thương tích, chấn thương chiếm đến hơn 20% số cuộc gọi yêu cầu cấp cứu Bảng 4: Dự báo nhu cầu số trường hợp cấp cứu của người dân TP.HCM từ 2021- 2025 theo ngày ngoại viện, những lý do này có xu hướng xảy ra ở nam nhiều hơn nữ giới [8,19,21]. Năm 2021 2022 2023 2024 2025 Trung bình Khoảng thời gian có số trường hợp thực hiện cấp cứu ngoại trường hợp cấp 93,4 102,9 112,5 122,2 131,9 viện nhất là 16-23 giờ, từ 36 đến 37%. Ngược lại, khung giờ cứu/ngày từ 0 giờ đến 7 giờ luôn là khung giờ có số trường hợp thực Giá trị dưới KTC 75,7 72,8 71,1 69,9 69,0 hiện cấp cứu ít nhất trong các năm từ 2014 đến năm 2020. 95% Giá trị trên KTC Nghiên cứu của Vuilleumier S cho thấy kết quả tương tự [19], 111,1 132,9 153,9 174,4 194,8 95% khung thời gian có các trường hợp cần cấp cứu cao nhất là từ 172 | https://www.tapchiyhoctphcm.vn https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20
  9. Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024 8 giờ đến 15 giờ, và ít nhất là từ 0 giờ đến 7 giờ. Nghiên cứu nhân đã ngưng tim, ngưng thở nhưng người gọi không thể ở Thổ Nhĩ Kỳ cho thấy khung thời gian từ 8 đến 15 giờ và 17 xác định được, nên làm cho tổng đài viên xếp nhầm vào nhóm đến 23 giờ chiếm nhiều nhất lần lượt là 34%, 42% [9]. Điều lý do khác. này có thể lý giải vì khoảng thời gian 8-15 và 16-23 giờ, đây Đối với lý do yêu cầu cấp cứu là đột quỵ tăng từ 247 là khoảng thời mà mọi người làm việc, di chuyển đó cũng có (3,53%) lên 1319 (4,14%) ca (năm 2020) tương đương tăng thể làm cho các nguyên nhân làm xảy ra nhiều biến cố cần tới trung bình 27% năm. Nghiên cứu ở Bắc Kinh cho kết quả sự can thiệp của y tế. Hơn nữa, vào khoảng thời gian từ 0 giờ ngược lại, tỷ lệ cũng như số ca cụ thể có lý do đột quỵ giảm đến 7 giờ, là khoảng thời gian nghỉ ngơi, cũng làm cho người qua các năm [11]. Sự khác biệt này có thể là do tiêu chí xác dân cảm giác ngại làm phiền khi có những vấn đề y tế không định đột quỵ có sự khác biệt, cũng có thể do thói quen sử dụng nghiêm trọng, họ chỉ gọi khi mà thực sự nghiêm trọng, hoặc dịch vụ y tế của người dân từng Thành phố. Với lý do gọi là không còn biện pháp khác. đột quỵ và nhồi máu cơ tim đều tăng qua các năm cho thấy Lý do yêu cầu cấp cứu ngoại viên được phân theo hệ thống người dân TPHCM tin tưởng nhiều hơn vào cấp cứu ngoại ưu tiên cấp cứu (Medical Priority Dispatch System, MPDS). viện, có thể đáp ứng nhanh và đáp ứng được chuyên môn Các lý do người gọi yêu cầu cấp cứu ngoại viện được xếp vào trong những trường hợp nặng, hơn nữa người dân bắt đầu ý 33 lý do. Ở năm 2014 lý do yêu cầu cấp cứu ngoại viện là nạn thức được sự quan trọng trong việc tiết kiệm thời gian và xử nhân bị RLTG là chiếm nhiều nhất (16,25%), sau đó là TNGT trí ban đầu trong các trường hợp này. (13,26%), khó thở (13,34%), chiếm phần ít hơn đó là té ngã (10,36%). Tuy nhiên, đến năm 2020 có sự thay đổi về thứ tự 4.2. Địa điểm cấp cứu tần suất và tỷ lệ yêu cầu cấp cứu ngoại viện của các lý do, cụ Đối với địa điểm cấp cứu trong nghiên cứu của chúng tôi thể là chiếm nhiều nhất là TNGT (20,14%), RLTG (13,41%), chỉ thu thập tới đơn vị là quận, do đó trong thời gian nghiên và khó thở (13,1%). Kết quả có sự khác biệt ở nghiên cứu của cứu có 23 quận huyện. Ở năm 2014 các quận có tỷ lệ cấp cứu tác giả Huang W tỷ lệ yêu cầu cấp cứu ngoại viện với lý do là cao nhất là quận Tân Bình, quận 10, quận 3, quận 1, quận 8, vấn đề cuộc gọi triệu chứng (sick calls), vấn đề về tim mạch, quận 11, nhưng đến năm 2020 quận có tỷ lệ cấp cứu nhiều sau đó là TNGT, chấn thương, RLTG, khó thở [11]. Sự khác nhất là Tân Bình, Bình Tân, Bình Thạnh, Tân Phú, Bình biệt có thể là do khác nhau trong văn hóa của mỗi nước, cũng Thạnh, quận 10, quận 8. Từ năm 2014 đến năm 2020, trong có thể do TTCC115 chưa có áp dụng hệ thống phân phối ưu 24 quận huyện đều tăng về số ca, nhưng khác nhau về tỷ lệ tiên vào trong điều phối cuộc gọi, do đó cũng có thể làm cho tăng giữa các quận, huyện. sự sai lệch có thể xảy ra tại đây. Trong bảy năm, quận có tỷ lệ tăng nhiều nhất về trường Trong bảy năm, có một số lý do yêu cầu cấp cứu ít nhất là hợp cấp cứu đó là quận Thủ Đức và quận 9, quận 2, Hóc Môn tấn công tình dục, đuối nước, phơi nhiễm với môi trường độc (300%). Điều này có thể hiểu rằng quận Thủ Đức, quận 9, hại, động vật cắn, vấn đề về mắt. Điều này cũng tương tự như Hóc Môn là quận vùng ven của TPHCM, từ năm 2014 đến nghiên cứu của tác giả Huang W [11]. Lý do yêu cầu cấp cứu năm 2020 đô thị hóa xảy ra nhanh, người dân tập trung về là ngưng tim chiếm khoảng 1%, tỷ lệ tăng qua các năm tương vùng này nhiều, ngoài ra những vùng này cũng có ít các bệnh ứng với số trường hợp cụ thể tăng từ 42 (2014) lên 378 trường viện, làm cho nhu cầu cấp cứu ngoại viện vùng này nhiều hợp (2020), tăng trung bình 37%/năm. Nghiên cứu tại Bắc hơn. Cũng tương tự đối với một số quận vùng ven thành phố Kinh Trung Quốc cho kết quả ngược lại, tỷ lệ phần trăm khác như Bình Tân, Bình Chánh khi người dân tới ở nhiều trường hợp có lý do ngưng tim giảm qua các năm, cũng như hơn, mật độ dân số cao hơn, do đó có nhu cầu cấp cứu ngoại là số ca cấp cứu cụ thể giảm [11]. Một số nghiên cứu khác viện tăng hơn. Ngược lại những quận trung tâm Thành phố cũng cho thấy lý do yêu cầu cấp cứu là ngưng tim khoảng 2% như quận 10, quận 11, quận 3, quận 1 có tỷ lệ ca cấp cứu tăng [8,19], sự khác biệt này có thể do đặc điểm quy mô, cơ cấu ít nhỏ hơn 20% năm, ít biến động nhiều. Có thể dân số một dân số, mô hình bệnh tật. Ngoài ra sự khác biệt này có thể do số quận trung tâm ít biến động hơn, các đặc điểm dân số văn sự khác biệt về kiến thức sơ cấp cứu cộng đồng trong cộng hóa cũng không có sự thay đổi nhiều, các hệ thống y tế, giao đồng chưa được phổ biến rộng rãi tại Việt Nam, làm cho bệnh thông tương đối ổn định. https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20 https://www.tapchiyhoctphcm.vn | 173
  10. Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024 4.3. Thời gian đáp ứng Kuala Lumpur (22,5 ± 16 phút). Hoạt động tiếp cận nạn nhân Về thời gian đáp ứng, chúng tôi chỉ ghi nhận được thời gian phụ thuộc nhiều vào hệ thống giao thông của thành phố và đáp ứng của TTCC115. Đây cũng là nơi duy nhất trên tình trang giao thông, cơ sở hạ tầng và số trạm cấp cứu và số TPHCM có nhiệm vụ chính là thực hiện cấp cứu ngoại viện, trạm cấp cứu dị động và đặc điểm địa lý của từng thành phố hàng năm thực hiện cấp cứu khoảng 40-60% nhu cầu cấp cứu 25, cụ thể TTCC115 có thời gian cấp cứu trung bình lớn hơn ngoại viện của Thành phố. các thành phố khác đó là do TTCC115 có nhiệm vụ thực hiện cấp cứu trên 23 quận huyện, đôi khi có những trường hợp cấp Về thời gian kích hoạt cấp cứu là thời gian từ lúc nhận điện cứu chi viện cho các trạm vệ tinh tại huyện Cần Giờ, hay Củ thoại cho đến lúc xuất xe đi đến hiện trường, thời gian này ghi Chi có thể mất hơn 1 giờ để có thể tiếp cận được bệnh nhân. nhận ở TTCC115 nhỏ hơn 3 phút trong tất cả các năm. Từ Ngoài ra các thành phố này cũng có sự khác biệt về số trạm năm 2014 đến năm 2019 TTCC115 còn thực hiện thao tác cấp cứu với Tokyo có tới 222 trạm cấp cứu [24], Singapore nghe cuộc gọi, sau đó viết ra giấy những thông tin cần thiết, 31 trạm, Bangkok 2 trạm và Kuala Lumpur có 6 trạm cấp cứu, ấn chuông báo động, và đưa thông tin cho nhóm thực hiện số trạm cấp cứu còn phụ thuộc vào diện tích cũng như quy cấp cứu, do đó thời gian kích hoạt cấp cứu không thay đổi mô dân số thành phố đó, tuy nhiên cũng có dễ thấy là thành nhiều qua các năm. Những năm 2019-2020 có nhiều trường phố có nhiều trạm hơn thì có thời gian tiếp cận bệnh nhân hợp có thời gian kích hoạt lớn có thể hơn 20 phút có thể là do ngắn hơn. Hơn nữa, tại TPHCM còn vấn đề khác đó là thực ảnh hưởng một số ca chuyển viện tại bệnh viện, cần có sự hiện cấp cứu trong hẻm, chung cư cũ, do đó di chuyển từ đầu chuẩn bị nhiều dụng cụ thiết bị y tế hơn (ví dụ máy thở, bơm hẻm vào nhà mất rất nhiều thời gian, nếu không tìm được nhà tiêm điện) hoặc là do sự quá tải của trung tâm, khi một số ca thì cần đợi người nhà của người cần cấp cứu ra đón, điều này phải đợi đến khi có xe, kíp cấp cứu để thực hiện. So với một làm tốn một khoảng thời gian nhất định. Tác giả Silverman số trung tâm ở các thành phố khác trên thế giới như tại Bắc RA tại Hoa Kỳ thấy rằng thời gian đáp ứng ngắn nhất là Kinh thời gian kích hoạt cấp cứu trung bình là 4,2 phút năm những trường hợp mà hiện trường ở ngoài đường (4,9 phút) 2008 và 4,9 phút năm 2017. và dài nhất ở tại các tòa nhà chung cư nhiều tầng (6,9 phút) Năm 2019 và 2020 TTCC115 áp dụng thí điểm về phần [26]. Nghiên cứu của tác giả Chen XQ tại Guangzhou Trung mềm nghe điện thoại, và chuyển thông tin cấp cứu qua phần Quốc cho thấy một số yếu tố như khoảng cách, vị trí của bệnh mềm điện thoại tới nhóm cấp cứu thay vì nhận thông tin qua nhân cũng tìm thấy có mối liên quan đến thời gian tiếp cận tờ giấy từ bộ phận điều phối. Phần mềm này sẽ tích hợp để có cấp cứu [27]. Thời gian tiếp cận bệnh nhân có liên quan đến tỷ lệ tử vong của bệnh nhân, tác giả Blanchard IE cho thấy thể ghi nhận được thời gian tiếp cận hiện trường, thời gian xử nếu thời gian tiếp cận bệnh nhân là 8 phút thì có 7,1% bệnh trí cho bệnh nhân, thời gian tới bệnh viện. Nhưng do là thí nhân tử vong, và nếu thời gian tiếp cận nhỏ hơn 7 phút thì tỷ điểm nên thời gian này vẫn ghi những thông tin cần thiết vào lệ tử vong là 6,4% [21]. Với lý do gọi yêu cầu cấp cứu ngoại sổ ghi nhận cuộc gọi. viện là ngưng tim, tác giả Bürger A cho thấy có sự khác biệt Thời gian tiếp cận nạn nhân là thời gian lúc xuất xe cho tới về khả năng sống sót ngắn hạn cũng như dài hạn cho bệnh khi tiếp cận được bệnh nhân. TTCC115 là 16,6 phút độ lệch nhân [28], bệnh nhân có tỷ lệ sống sót dài hạn là 13,8% và chuẩn là 6,1 phút năm 2014, qua các năm không thay đổi 12,4% tương ứng với thời gian tiếp cận nhỏ hơn 8 phút và lớn nhiều. Năm 2017 có số thời gian đáp ứng thụ động là thấp hơn 8 phút, sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê với p= 0,006. nhất với 15,3 ± 5,6 phút, và năm 2020 là 16,0 ± 6,1 phút, thời Một số nước tại Châu Âu trong trường hợp xảy ra các tình gian tiếp cận thấp nhất là 5 phút và lớn nhất là 155 phút. Về huống đe dọa tính mạng, thời gian đáp ứng ở hầu hết các quốc định nghĩa thời gian tiếp cận nhanh, chậm cũng phụ thuộc và gia là 15 phút hoặc ít hơn, ngoại trừ Cộng hòa Séc với thời các tác giả khác nhau [22], theo tác giả Lam SSW (Singapore) gian tiếp cận là 20 phút [29]. Tại Latvia, thời gian tiếp cận nhỏ hơn 4 phút là nhanh, 4-8 phút là trung bình, và lớn hơn 8 bệnh nhân được quy định từ 8-10 phút. Ở Ireland trong trường phút là chậm [23]. So với thời gian đáp ứng thụ động ở một hợp ngừng tim, ngừng hô hấp hoặc các tình huống đe dọa tính số thành phố lớn ở Châu Á [24], lớn hơn Seoul (6,8 ± 3,5 mạng khác, thời gian này là 8 phút, trong tất cả các trường phút), Tokyo (6 ± 4,2 phút), Osaka (7,8 ± 3,6 phút), Singapore hợp nghiêm trọng nhưng không đe dọa đến tính mạng có thời (10,2 ± 4,3 phút), Bangkok (11,8 ± 6,0 phút), và nhỏ hơn gian là 19 phút. Ở Estonia, thời gian đáp ứng trường hợp khẩn 174 | https://www.tapchiyhoctphcm.vn https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20
  11. Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024 cấp (có thể đe dọa tính mạng) tối đa là 20 phút. Đối với trường hóa và nguy cơ bùng phát các dịch bệnh mới. hợp không nguy kịch, thời gian đáp ứng là 30 phút. 5. KẾT LUẬN 4.4. Dự báo nhu cầu cấp cứu của người dân Trước khi dự báo nhu cầu cấp cứu của người dân TP.HCM, Số trường hợp cấp cứu ngoại viện tại TP.HCM từ năm 2014 chia dữ liệu theo thời gian thành hai phần: từ năm 2014 đến đến năm 2020 tăng 4,5 lần, tỷ suất trường hợp cấp cứu lớn năm 2018 làm dữ liệu xây dựng mô hình dự báo (chiếm 80% nhất là 35/100 ngàn dân, giới tính nam tương đương với nữ, toàn bộ dữ liệu) và từ năm 2019-2020 làm dữ liệu đánh giá dự nhóm tuổi lớn hơn 50 tuổi (>64%) có nhu cầu cấp cứu tăng báo của mô hình (chiếm 20% dữ liệu) [30]. Sau khi đánh giá mạnh. Các trường hợp cấp cứu ngoại viện tập trung chủ yếu bằng cách quan sát thông qua việc vẽ hình và dùng chỉ số thống từ 8-23 giờ (70%). Thời gian kích hoạt cấp cứu (
  12. Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024 https://orcid.org/0009-0000-3364-226X 6. Trung tâm cấp cứu 115 TPHCM. Thuyết minh năng lực chuyên muôn Trung tâm cấp cứu 115 thành phố Hồ Chí Đóng góp của các tác giả Minh. 2020. Ý tưởng nghiên cứu: Nguyễn Duy Long, Phạm Đình Quyết 7. Chúng ta có thể làm gì cho bệnh nhân đột quỵ. 2022. Đề cương và phương pháp nghiên cứu: Phạm Đình Quyết https://file.medinet.gov.vn/%2fdata%2fsoytehcm%5ctt Thu thập dữ liệu: Huỳnh Cẩm Nhi, Nguyễn Thắng Nhật Tuệ capcuu115%5cattachments%2f2017_12%2fbs_huy_th Giám sát nghiên cứu: Nguyễn Duy Long ang_what_we_can_do_for_acute_stroke_patients_bs_t hang_2712201710.pdf. Nhập dữ liệu: Nguyễn Hồng Yến Quản lý dữ liệu: Nguyễn Duy Long 8. Pittet V, Burnand B, Yersin B, Carron PN. Trends of pre- hospital emergency medical services activity over 10 Phân tích dữ liệu: Phạm Đình Quyết years: a population-based registry analysis. BMC Health Viết bản thảo đầu tiên: Nguyễn Hồng Yến, Nguyễn Thắng Serv Res. 2014;14:380. Nhật Tuệ 9. Sariyer G, Ataman MG, Akay S, Sofuoglu T, Sofuoglu Góp ý bản thảo và đồng ý cho đăng bài: Nguyễn Duy Long, Z. An analysis of Emergency Medical Services demand: Huỳnh Cẩm Nhi, Phạm Đình Quyết Time of day, day of the week, and location in the city. Turk J Emerg Med. 2016;17(2):42-47. Cung cấp dữ liệu và thông tin nghiên cứu Tác giả liên hệ sẽ cung cấp dữ liệu nếu có yêu cầu từ Ban biên tập. 10. Cadigan RT, Bugarin CE. Predicting demand for emergency ambulance service. Ann Emerg Med. 1989;18(6):618-621. Chấp thuận của Hội đồng Đạo đức Nghiên cứu đã được thông qua Hội đồng Đạo đức trong 11. Huang W, Wang TB. Trends and characteristics in pre-hospital nghiên cứu Y sinh học Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí emergency care in Beijing from 2008 to 2017 - PMC. 2022. Minh, số 741/HĐĐĐ-ĐHYD ngày 01/12/2021. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7289295/. 12. Mell HK, Mumma SN, Hiestand B, Carr BG, Holland T, Stopyra J. Emergency Medical Services Response TÀI LIỆU THAM KHẢO Times in Rural, Suburban, and Urban Areas. JAMA Surg. 2017;152(10):983-984. 1. Moore L. Measuring quality and effectiveness of prehospital EMS. Prehosp Emerg Care. 1999;3(4):325-331. 13. Box GEP, Jenkins GM, Reinsel GC and Ljung GM. Time Series Analysis: Forecasting and Control, 5th 2. Al-Shaqsi S. Models of International Emergency Edition. 5th ed., pp.712. John Wiley and Sons Inc., Medical Service (EMS) Systems. Oman Med J. Hoboken, New Jersey. 2015. 2010;25(4):320-323. 14. Trung tâm cấp cứu 115 Hà Nội. Lịch sử. Cấp Cứu 115 3. Razzak JA, Kellermann AL. Emergency medical care in Hà Nội. 2022. http://capcuu115hanoi.com/lich-su/. developing countries: is it worthwhile? Bull World Health Organ. 2002;80(11):900-905. 15. Medical Priority Dispatch System - IAED. 2022. https://www.emergencydispatch.org/what-we- 4. Nolan J, Soar J, Eikeland H. The chain of survival. do/emergency-priority-dispatch-system/medical-protocol. Resuscitation. 2006;71(3):270-271. 16. McConnel CE, Wilson RW. The demand for prehospital 5. National Highway Traffic Safety Administration. emergency services in an aging society. Soc Sci Med Emergency Medical Care: A Manual for the Paramedic 1982. 1998;46(8):1027-1031. in the Field. U.S. Department of Transportation's National Highway Traffic Safety Administration 17. McConnel CE, Wilson RW. The demand for prehospital (NHTSA). 2022. emergency services in an aging society. Soc Sci Med 176 | https://www.tapchiyhoctphcm.vn https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20
  13. Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 27 * Số 5 * 2024 1982. 1998;46(8):1027-1031. Service Response Time for Cardiovascular Disease in Guangzhou, China. Curr Med Sci. 2019;39(3):463-471. 18. Blanchard IE, Doig CJ, Hagel BE, et al. Emergency medical services response time and mortality in an urban 28. Bürger A, Wnent J, Bohn A, et al. The Effect of setting. Prehosp Emerg Care. 2012;16(1):142-151. Ambulance Response Time on Survival Following Out- of-Hospital Cardiac Arrest. Dtsch Arztebl Int. 19. Identification of new demands regarding prehospital 2018;115(33-34):541–548. care based on 35,188 missions in 2018. BMC Emergency Medicine. 2022. 29. Bos N, Krol MW, Veenvliet C, Plass AM. Ambulance https://bmcemergmed.biomedcentral.com/articles/10.11 Care in Europe: Organization and Practices of 86/s12873-021-00456-w. Ambulance Services in 14 European Countries. NIVEL. 2015. 20. Cấp Cứu 115 Hà Nội. Đặc điểm bệnh nhân cấp cứu trước bệnh viện tại Hà Nội. Cấp Cứu 115 Hà Nội. 2022. 30. Hyndman RJ, Athanasopoulos G. Forecasting: http://capcuu115hanoi.com/dac-diem-benh-nhan-cap- Principles and Practice (2nd Ed- 3.4 Evaluating Forecast cuu-truoc-benh-vien-tai-ha-noi/. Accuracy). 2nd edition. Monash University. 2022. https://otexts.com/fpp2/accuracy.html#accuracy. 21. Blanchard IE, Doig CJ, Hagel BE, et al. Emergency medical services response time and mortality in an urban setting. Prehosp Emerg Care. 2012;16(1):142-151. 22. Iaeme. Reducing ambulance response time in emergency medical services: a literature review. 2022. https://www.academia.edu/41438086/Reducing ambulance response time in emergency medical services: a literature review. 23. Lam SSW, Nguyen FNHL, Ng YY, et al. Factors affecting the ambulance response times of trauma incidents in Singapore. Accid Anal Prev. 2015;82:27-35. 24. Rahman NH, Tanaka H, Shin SD, et al. Emergency medical services key performance measurement in Asian cities. Int J Emerg Med. 2015;8(1):12. 25. Di TS, Yazid MB, Hamzah MSSC, Kamauzaman THT, Yaacob N, Rahman NHNA. Factors associated with delayed ambulance response time in hospital universiti sains Malaysia, Kubang Kerian, Kelantan. Malays J Public Health Med. 2020;20(1):9-14. 26. Silverman R, Galea S, Blaney S, et al. The “Vertical Response Time”: Barriers to Ambulance Response in an Urban Area. Acad Emerg Med Off J Soc Acad Emerg Med. 2007;14:772-778. 27. Chen XQ, Liu ZF, Zhong SK, Niu XT, Huang YX, Zhang LL. Factors Influencing the Emergency Medical https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2024.05.20 https://www.tapchiyhoctphcm.vn | 177
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2