评估基于历史分诊相关不良事件的数字分诊症状检查工具

《Scandinavian Journal of Primary Health Care》：Evaluating digital triage symptom checker with historical triage-related adverse events

　　在线症状检查器在瑞典初级医疗中的分诊性能评估。通过分析146例向卫生和社会护理监察局报告的错误电话分诊案例，构建69个临床摘要进行测试，7名医生模拟患者使用系统分诊。结果显示准确率91%（置信区间88-94%），安全性94%（置信区间91-96%）。但测试者对摘要症状的理解存在较大差异，导致43%的试验被排除。研究表明基于RGS指南的规则引擎系统能有效处理真实世界复杂分诊场景，但需解决用户输入标准化问题。

　　在现代医疗体系中，数字症状检查器作为一种辅助工具，正在被越来越多地应用于诊断支持和患者分流。这些工具的使用不仅提高了医疗服务的可及性，还为患者提供了更为便捷和高效的初步评估手段。然而，尽管数字症状检查器的普及率不断提高，对其实际性能和安全性的评估却仍然存在局限。当前大多数研究主要依赖于人工设计的标准化患者案例，这种做法虽然有助于控制变量，但可能无法全面反映真实医疗环境中的复杂性和多样性。因此，本研究试图通过使用基于真实世界案例的临床情景（vignettes）来评估数字症状检查器的表现，特别是那些在电话分流过程中被错误处理的病例。

本研究的背景源于瑞典国家医疗分流指南（RGS）在实际应用中的表现。RGS是一个用于指导注册护士进行电话分流的系统，其核心在于基于患者报告的症状提供适当的紧急程度建议。尽管RGS在实际操作中已被广泛采用，并且在降低医疗系统成本和减轻医护人员负担方面取得了显著成效，但仍然存在一些未能妥善处理的病例，这些病例在瑞典国家卫生与社会护理监督局（IVO）的报告中被记录下来。为了更好地评估数字症状检查器的性能，本研究选择了这些病例作为评估基础，并构建了相应的临床情景，以便模拟真实患者的行为和症状描述。

研究方法采用了基于规则的数字症状检查器，这种系统在瑞典的初级医疗中被广泛应用。为了确保评估的准确性，研究人员从IVO的数据库中提取了2010年至2021年间的不良事件案例，并从中筛选出与分流相关的事件。通过对这些案例的分析，研究人员构建了69个临床情景，并让七名医生根据这些情景模拟患者的症状输入，以评估症状检查器的分流建议是否符合RGS的标准。此外，研究还对医生的输入行为进行了细致分析，以确保他们的回答与情景描述保持一致，从而减少偏差。

研究结果显示，经过排除不符合原始情景描述的93个案例后，共有390个有效的测试案例。数字症状检查器在这些案例中的准确性达到了91%，安全系数为94%。这一结果表明，该工具在处理某些特定类型的病例时，能够提供与RGS指南相一致的分流建议。然而，研究也指出了一些关键的局限性，包括医生在输入症状时与情景描述不一致的问题，这在一定程度上影响了测试结果的代表性。此外，由于临床情景的信息不完整，部分案例无法被准确分类，导致了进一步的排除。

本研究的意义在于，它首次使用真实世界案例来评估数字症状检查器的性能，为后续研究提供了新的方向。通过这种方式，研究人员能够更真实地模拟患者的行为，从而获得更具临床意义的评估结果。然而，这种方法也带来了挑战，例如如何确保临床情景的描述足够详细，以及如何处理医生在输入过程中可能产生的偏差。这些挑战提示我们，在未来的评估中，需要更加标准化和详细的临床情景，以提高测试结果的可靠性和代表性。

此外，研究还强调了在使用临床情景进行评估时，需注意其局限性。例如，情景可能无法完全代表真实患者的表现方式，且医生的输入可能与普通患者有所不同。这些因素可能导致测试结果的偏差，从而影响对数字症状检查器性能的准确判断。因此，研究建议未来的评估应更多地考虑患者的真实行为和语言，以提高情景的适用性和代表性。

综上所述，本研究展示了数字症状检查器在处理某些特定类型病例时的高准确性和安全性，同时也指出了使用临床情景进行评估所面临的挑战和局限性。通过这种方式，研究人员能够更深入地理解数字症状检查器的实际表现，并为未来的研究和临床应用提供有价值的参考。研究结果表明，虽然数字症状检查器在某些情况下表现良好，但在实际应用中仍需进一步优化，以提高其在各种复杂情况下的适应性和准确性。