重症监护病房床位分配的多准则决策分析：基于PROMETHEE方法的优先级排序模型

《BMC Health Services Research》：Priority setting in critical care: a multicriteria approach to ranking access to Intensive Care Unit beds

　　本研究针对巴西公立医疗系统中重症监护病房（ICU）床位分配不均的严峻现实，开发了一种基于PROMETHEE I和II的多准则决策分析（MCDA）模型。研究人员通过构建包含神经功能障碍、心血管功能障碍等8个评价准则的体系，对6例临床虚拟患者进行优先级排序。结果表明，Patient 6在所有替代方案中表现最优，该模型通过形式化决策过程确保了ICU床位分配的透明性和合理性，为医疗资源紧缺情境下的优先级设定提供了科学工具。

　　

在巴西公共卫生服务体系中，高需求与有限资源之间的矛盾日益突出。重症监护领域尤为明显：全国45,848张ICU床位中，仅49%向统一医疗系统（SUS）开放，而剩余51%却服务于仅占人口23%的私人医疗用户。这种资源分配的不均衡在北大河州（Rio Grande do Norte）表现得更为尖锐，该州监管中心需要协调5个卫生区、139个市镇的ICU床位申请。当多名同为优先级1（危重患者需生命支持）的患者同时竞争唯一空置床位时，仅依靠既有的时序原则（即优先处理最早申请者）显然难以应对复杂的临床决策需求。这种决策过程不仅涉及患者生存概率的权衡，还需考虑医疗机构救治能力、长期预后等多元因素，给医生带来巨大的压力和伦理挑战。

为解决这一难题，dos Santos等研究人员在《BMC Health Services Research》发表了题为"Priority setting in critical care: a multicriteria approach to ranking access to Intensive Care Unit beds"的研究。他们采用多准则决策分析（MCDA）方法，构建了一个能够辅助ICU床位分配决策的透明化模型。

研究团队采用了一个包含三个阶段的十二步框架来构建多准则模型。首先通过半结构化访谈和问卷调查确定了8个关键评价准则，包括神经功能障碍、心血管功能障碍、呼吸功能障碍、凝血功能障碍、肝功能障碍、肾功能障碍、长期预后和援助水平。随后运用PROMETHEE I和II方法，基于州监管中心医疗协调员（决策者）的偏好系统，对6例基于真实患者数据构建的临床虚拟患者进行排序。该方法通过定义偏好函数和阈值来模拟决策者在各准则下的偏好结构，并通过ROC法确定准则权重。

问题构建与准则确立

研究团队通过系统化的问题构建过程，明确了决策问题为"排名问题（P.γ）"，即对6名优先级相同但竞争同一ICU床位的患者进行优先排序。通过与监管医疗团队的深入交流，确立了包含8个器官功能障碍维度在内的评价体系，这些准则来源于SOFA（序贯器官衰竭评估）评分系统的分解，但根据当地医疗实际进行了调整。值得注意的是，研究特意用"长期预后"替代"年龄"作为评价准则，避免了仅基于 chronological age 的伦理争议。

偏好建模与权重分配

通过分析决策者的判断模式，研究发现其偏好结构符合非补偿性理性，即决策者更倾向于优先处理需要立即生命支持的患者，而非仅需监护的患者。因此选择PROMETHEE这一偏序方法进行建模。各准则的偏好函数被设定为两种类型：Level准则（类型IV）和Usual准则（类型I），分别对应不同的阈值参数。准则权重的确定采用ROC法，其中肾功能障碍（0.34）和心血管功能障碍（0.21）被赋予最高权重，反映了当地医疗环境中透析患者特殊需求的考量。

模型应用与结果分析

通过将6名患者的临床数据输入Visual PROMETHEE系统，研究获得了两种排序结果：PROMETHEE I部分排序和PROMETHEE II完全排序。部分排序结果显示，Patient 6优于所有其他患者，而Patient 3则被所有其他患者超越。同时，模型识别出四对不可比较的患者组合（如Patient 1与Patient 2），这种不可比性反映了患者在不同准则集上各有优势的复杂情况。完全排序则提供了更直观的排名：Patient 6 > Patient 2 > Patient 5 > Patient 1 > Patient 4 > Patient 3。

敏感性分析与模型稳健性

对权重最高的肾功能障碍准则进行敏感性分析显示，只要该准则权重在27.29%至100%范围内变化，Patient 6始终保持在排序首位。由于实际权重为34%，表明模型推荐结果具有较强稳健性。这一发现进一步验证了模型在实际应用中的可靠性。

该研究的创新之处在于将MCDA方法系统应用于ICU床位分配这一高压力决策场景，通过形式化决策过程减少了主观偏见的影响。研究不仅提供了具体的排序结果，更重要的是建立了一个可调整的决策框架，能够适应不同医疗机构的实际情况。模型的透明性使决策过程可追溯，为后续政策制定和协议优化提供了基础。

然而，该研究也存在一定局限性。作为案例研究，其结论在其它地区的推广需谨慎；离散化的评价尺度可能导致信息损失；且研究假设所有患者均同等符合ICU收治标准，这一前提在现实中可能面临挑战。未来研究可探索模型的动态更新机制，使其能够适应患者临床状态的变化。

总体而言，这项研究为资源有限环境下的医疗优先级设定提供了方法论创新，通过将复杂的伦理决策转化为结构化、可解释的评估过程，在提高决策质量的同时维护了公平性原则，对改善公共卫生资源分配效率具有重要实践意义。