创建并验证用于训练院前医疗团队的路边救援技能量表 ——RoadRes-Q 量表：提升急救质量的关键一步

　　在道路交通事故频发、院前急救至关重要的背景下，研究人员开展了 “创建和验证路边救援技能评估量表（RoadRes-Q 量表）” 的研究。结果显示该量表内部一致性良好（Cronbach’s alpha 为 0.86），但观察者间信度较低（组内相关系数为 0.48）。其对评估医疗团队路边救援表现有重要意义。

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　　在当今社会，道路交通事故就像一个可怕的 “杀手”，每年都无情地夺走约 120 万人的生命，成为 5 - 29 岁儿童和年轻人的首要死因 。而且，还有 2000 万到 5000 万人在事故中受伤，很多人落下了终身残疾，这不仅给个人和家庭带来巨大痛苦，还让社会承受着沉重的经济负担。

尽管车辆安全和道路基础设施在不断改善，但院前急救的速度和质量依旧是决定生死的关键因素。在法国，紧急医疗呼叫中心（SAMU）和移动急救复苏单元（SMUR）承担着重要使命，他们采用 “现场救治” 模式，和英美的 “快速转运” 模式截然不同 。同时，法国消防员也是救援的重要力量，他们常常第一时间抵达事故现场，负责复杂的救援工作，比如解救被困在车里的患者。

然而，目前存在着一些棘手的问题。一方面，用于评估这些多学科团队表现的标准化量表严重缺失；另一方面，虽然基于模拟的训练逐渐兴起，但针对医疗团队路边救援的模拟训练却很少，也没有可靠的方法来衡量训练效果。为了解决这些问题，来自法国等多个国家的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine》上。

研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先，运用两轮德尔菲（Delphi）法，邀请 9 位国际路边救援专家参与，构建 RoadRes-Q 量表。然后，在两次为期一天的模拟训练中对该量表进行测试，每次训练有 22 名参与者，包括医护人员、消防员和模拟受害者。最后，通过多种统计分析方法，如计算 Cronbach’s alpha 系数评估内部一致性、使用组内相关系数（ICC）等评估观察者间信度 。

下面来看看具体的研究结果：

• RoadRes-Q 量表的开发：研究人员最初联系了 22 位来自不同国家的专家，第一轮有 11 位专家回应，其中 2 位拒绝参与，还有 11 位未回应。第一轮筛选后，量表从最初的 73 个项目变为 71 个。第二轮 7 位专家参与，最终确定了包含 60 个项目的 RoadRes-Q 量表。
• 心理测量学测试：量表的内部一致性非常出色，Cronbach’s alpha 系数达到 0.86，这表明量表中的项目没有冗余，能有效测量所需的能力。但在观察者间信度方面，结果不太理想。ICC 计算结果为 0.48，显示观察者之间的一致性较弱；线性回归得到的 R2 系数为 0.47 ，可靠性处于中等水平。
• 模拟训练评估：由于技术问题，相关评估只能在模拟训练第一天进行。参与人员中，三分之一年龄在 35 岁以下，一半在急诊科工作经验不足 5 年，大部分（89%）之前接受过路边救援培训，一半完成过 20 次以上的救援干预。参与者对训练的满意度很高，知识也有明显提升，模拟训练前后测试成绩差异显著（4.2 ± 1.1 对比 12.0 ± 2.0，差异：7.8 [95% 置信区间，4.6 - 11.0]，p = 0.0025 ）。平均 TAPAS 得分为 67/100 ± 15，平均 CTS 得分为 97/130 ± 14。

研究结论和讨论部分意义重大。研究成功开发并验证了 RoadRes-Q 量表，它能有效评估医疗团队在路边救援中的技术和非技术技能。虽然量表的观察者间信度有待提高，但通过对评估者进行标准化培训、利用视频辅助评估等方式可以改善这一问题。该量表为多学科应急团队的训练和评估提供了重要工具，有助于促进医疗团队和消防员之间形成共同的操作文化，提高实际救援中患者的救治效果。未来研究可以进一步优化量表，探索其在不同地理和文化背景下的适用性，为全球的路边救援工作提供更有力的支持。

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