일반 병동의 심정지 예측에 관한 신속대응팀 전산 스크리닝 및 중증도 사정도구의 영향 분석

Abstract

The purpose of this study was to determine whether or not the rapid response team was screened for computerized screening using vital signs and severity assessment tools measured at three time points 24 hours before the onset of cardiac arrest for patients who had cardiac arrest while staying in a general ward and performed CPR. This is a retrospective research study to investigate the factors affecting the results of the rapid response team's co The study subjects were conducted on a total of 143 patients in the general ward of University Hospital C from January 1, 2018 to December 31, 2019. and the research tool was conducted using vital signs measured before cardiac arrest. SAS version 9.4 by measuring the Modified Early Warning Score (MEWS), Cardiac arrest risk triage (CART) score, and Quick sepsis related organ failure assessment (qSOFA) score, which are widely used severity assessment tools for early recognition of patients with signs of exacerbation. frequency and percentage, mean and standard deviation, chi-square, Mixed-Effect Models, and logistic regression analysis were applied. The results of this study are as follows. 1. As a result of examining 143 patients selected for this study, 92 patients(64.3%) before cardiac arrest occurred according to the computerized screening criteria of the rapid response team. Among them, respiration rate of 25 beats/min or higher (24 patients, 26,1%) and heart rate of 130 beats/min or higher were selected (24 patients, 26,1%), and cardiac arrest occurred in 49 cases due to respiratory system problems or 39(27.3%) cases due to cardiac problems, and there was a statistically significant difference (p<0.05). 2. As for the vital signs of the patients selected by the rapid response team computerized screening, it was confirmed that systolic and diastolic blood pressure decreased 24 hours before the onset of cardiac arrest, the average heart rate and respiration rate, body temperature, and oxygen treatment concentration increased, and the level of consciousness deteriorated. 3. In the Mixed-Effect Models analysis conducted to consider the correlation between each time point before cardiac arrest of repeatedlymeasured vital signs and whether or not computerized screening wasselected, MEWS uses the first-order autogressive model for computational screening. increased when selected, and trough the unstructured model, the CART score increased when the time of cardiacarrest approached or when the computerized screening was selected, and there was an interaction between each time point before cardiac arrest and whether the computerized screening was selected. and through the unstructured model, the qSOFA score decreased when the cardiac arrest time approached or when the computerized screening was selected. 4. For high-risk groups with high severity assessment tool scores, the number of screenings by computerized screening increased statistically significantly (p<0.05) as the cardiac arrest time approached. 5. Of the 92 patients selected by the rapid response team's computerized screening, 28 (30.4%) recovered spontaneous circulation after cardiac arrest and survived for more than 24 hours, and 5 (5.4%) survived and were discharged. There was a significant difference (p<0.05), and when selected by computational screening during logistic regression analysis, survival odds after cardiac arrest decreased (OR=0.236, 95% CI 0.076-0.734, p=0.013). 6. In the univariate logistic regression analysis of the factors affecting the results of computerized screening and cardiac arrest, the odds to be screened for the computerized screening by the rapid response team(OR=2.887, 95% CI 1.077-7.733, p=0.035) and the odds to survive at discharge increased as the department was from internal medicine to surgery (OR=5.899 95% CI 1.810-19.220, p=0.003). As the MEWS increased at each time point before cardiac arrest, the odds to be screened for the rapid response team computerized screening increased significantly, and the odds to survive 24 hours after recovery of spontaneous circulation and to survive at discharge decreased, and were significant only at some time points. As for the CART score, as the value increased, the odds to be screened for the rapid response team computerized screening increased significantly at all time points, and the odds to survive 24 hours after recovery of spontaneous circulation decreased, and were significant only at some time points.As the value of qSOFA Score increased, the odds to be selected for the rapid response team computerized screening increased significantly. 7. In multivariate logistic regression analysis for each factor influencing the results of computerized screening screening and cardiac arrest outcomes, the odds of survival at discharge decreased when the department was a surgical department (OR=0.210, 95% CI 0.043-0.713, p=0.0261) and if MEWS increased 16 to 24 hours before cardiac arrest, the odds of survival for more than 24 hours after recovery of spontaneous circulation increased (OR=1.678, 95% CI 1.04-2.481 p=0.0221). 8. In the case of multivariate logistic regression analysis, when the rapid response team computerized screening was selected as a variable and divided into models for each severity assessment tool, in the case of survival for 24 hours after recovery of spontaneous circulation, the odds of survival decreased when computerized screening was selected(OR=0.372, 95% CI 0.179-0.770, p=0.008), In the case of survival at discharge, survival odds increase when the department is a surgical department (OR=4.744, 95% CI 1.388-16.210, p=0.013), and when computerized screening is selected, survival odds decrease (OR=0.273, 95% CI 0.083-0.902, p=0.033), and the scores of other severity assessment tools and the timing of approaching cardiac arrest showed a tendency to decrease the odds of survival, but it was not statistically significant(p>0.05). Based on the above study results, it was found that in order for the rapid response team to recognize the signs of exacerbation before cardiac arrest in general ward patients at an early stage, it is necessary to select patients by adding screening using the existing computerized screening and assessment of the high-risk group using the severity assessment tool. There are vital sign items that are used repeatedly between each severity assessment tool, a separate assessment tool for the patient selection of the improved rapid response team can be prepared to more effectively detect and promptly respond to acute exacerbation patients in the general ward. and further research in this regard is suggested.

본 연구는 일반 병동에 재실 중 심정지가 발생되어 심폐소생술을 시행한 환자들을 대상으로 심정지 발생 24시간 전 3개의 시점으로 나눠 측정된 활력징후와 중증도 사정도구를 이용하여 신속대응팀의 전산 스크리닝 선별 여부에 따른 변화 추이를 분석하여 신속대응팀의 전산 스크리닝 선별과 심정지 후 결과에 영향을 미치는 요인에 대해 알아보는 후향적 조사연구이다. 연구 대상자는 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 C 대학병원 일반 병동의 총 143명의 환자를 대상으로 시행하였고, 연구 도구는 심정지 발생 전 측정된 활력징후를 이용하여 급성 악화 징후 환자를 조기에 인식하기 위해 널리 이용되고 있는 중증도 사정도구인 MEWS (Modified Early Warning Score), CART(Cardiac arrest risk triage) score, qSOFA(Quick sepsis related organ failure assessment) score를 계산하고, SAS version 9.4를 이용하여 빈도와 백분율, 평균과 표준편차, Chi-square, 혼합효과모형(Mixed-Effect Models), 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)을 적용하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 본 연구 대상자로 선정된 143명의 환자를 조사한 결과, 신속대응팀 전산스크리닝 기준에 의해 심정지 발생 전 92명(64.3%)이 호흡수 25회/분 이상(24명, 26,1%), 심박수 130회/분 이상 (24명, 26,1%)으로 인해 선별되었고, 정지 역시 호흡기계 문제로 49명(34.3%) 또는 심장계 문제로 39명(27.3%) 발생되었고, 통계적으로 유의하게 차이가 있었다 (p<0.05). 2. 신속대응팀 전산 스크리닝으로 선별된 환자의 활력징후는 심정지 발생 24시간 전부터 수축기 및 이완기 혈압은 감소하고, 심박수 및 호흡수, 체 온, 산소치료농도의 평균은 증가하고 의식수준은 악화되는 경향을 확인할 수 있었다. 3. 반복 측정된 활력징후의 심정지 전 각 시점과 전산 스크리닝 선별여부dp 따른 상관관계를 고려하기 위해 시행한 혼합효과모형(Mixed-Effect Models) 분석에서는 MEWS는 First-order Autoregressive 모형을 통해 전산 스크리닝 선별이 될 경우 증가하고, CART score의 경우 Unstructured모형으로 통해 심정지 시간이 가까워지거나 전산 스크리닝 선별이 될 경우 증가하고 심정지 전 각 시점과 전산 스크리닝 선별여부 간 교호작용이 있었으며, qSOFA score의 경우 Unstructured 모형을 통해 심정지 시간이 가까워지거나 전산 스크리닝 선별이 될 경우 감소하였다. 4. 중등도 사정도구 점수가 높은 고위험군인 경우 심정지 시간이 가까워질수록 전산 스크리닝으로 선별되는 수가 통계적으로 유의하게 증가하였다 (p<0.05). 5. 신속대응팀의 전산 스크리닝으로 선별된 환자 92명 중 28명(30.4%)이 심정지 후 자발순환회복하여 24시간 이상 생존하였고, 5명(5.4%)이 생존하여 퇴원하였고, 각각 두 군간 통계적으로 유의한 차이가 있으며 (p<0.05), 로지스틱 회귀 분석 시 전산 스크리닝으로 선별될 경우 심정지 후 생존할 오즈가 감소하였다 (OR=0.236, 95% CI 0.076-0.734), p=0.013). 6. 전산 스크리닝 선별 여부와 심정지 후 결과에 영향을 미치는 요인에 대하여 단변량 로지스틱 회귀분석 시, 진료과가 내과계에서 외과계일수록 속대응팀 전산 스크리닝에 선별될 오즈와 (OR=2.887 95% CI 1.077-7.733, p=0.035) 퇴원 시 생존할 오즈가 증가 하였고 (OR=5.899 95% CI 1.810-19.220, p=0.003)), 심정지 발생 전 각 시점별 MEWS가 증가할수록 신속대응팀 전산 스크리닝에 선별될 오즈가 유의하게 증가하였고, 자발순환 회복 후 24시간 생존 및 퇴원 시 생존할 오즈는 감소하였으며, 일부 시점에만 유의하였다. CART score는 값이 증가할수록 신속대응팀 전산 스크리닝에 선별될 오즈가 모든 시점에서 유의하게 증가하였고, 자발순환회복 후 24시간 생존할 오즈는 감소하였고, 일부 시점에만 유의하였다. qSOFA Score는 값이 증가할수록 신속대응팀 전산 스크리닝에 선별될 오즈가 유의하게 증가하였다. 7. 전산 스크리닝 선별 여부와 심정지 후 결과에 영향을 미치는 각 요인에 대하여 다변량 로지스틱 회귀분석 시, 진료과가 외과계일 경우 퇴원 시 생존할 오즈가 감소 (OR=0.210, 95% CI 0.043-0.713, p=0.0261)하였고, 심정지 16~24시간 전 MEWS가 증가할 경우 자발순환회복 후 24시간 이상 생존할 오즈가 증가하였다 (OR=1.678, 95% CI 1.04-2.481 p=0.0221). 8. 신속대응팀 전산 스크리닝 선별여부를 변수화 하고 중증도 사정도구별 로 모델로 나눠 다변량 로지스틱 회귀분석 시, 자발순환회복 후 24시간생존의 경우에는 전산 스크리닝 선별이 될 경우 생존할 오즈가 감소하였고(OR=0.372, 95% CI 0.179-0.770, p=0.008), 퇴원 시 생존의 경우에는 진료과가 외과계일 경우 생존할 오즈가 증가 (OR=4.744, 95% CI 1.388-16.210, p=0.013), 전산 스크리닝 선별이 될 경우 생존할 오즈가 감소하고(OR=0.273, 95% CI 0.083-0.902, p=0.033), 그 외 중증도 사정도구의 점수와 심정지가 가까워지는 시점별로는 생존의 오즈가 감소되는 경향을 확인할 수 있었으나 통계적으로 유의하지 않았다 (p>0.05). 이상의 연구 결과를 바탕으로 신속대응팀이 일반 병동 환자의 심정지 전 악 화 징후를 조기에 인지하기 위해서는 기존의 전산 스크리닝을 이용한 선별과 중증도 사정도구를 이용한 고위험군 사정을 추가하여 환자를 선별할 필요가 있음을 알 수 있었다. 각 중증도 사정도구 간 중복되어 이용되는 활력징후 항목들이 있어 이를 개선한 신속대응팀의 환자 선별을 위한 별도의 사정도구를 마련하여 일반 병동 내 급성 악화 환자에 대한 조기 발견 및 신속한 대응을 보다 효과적으로 할 수 있기를 기대하고, 이와 관련된 추가적인 연구를 제언한다.