在治疗心脏骤停时，快速采取行动可能意味着生与的区别。
大阪都立大学的研究人员开发了一种新的评分模型，该模型仅使用院前复苏数据，可以准确预测院外心脏骤停 (OHCA) 患者的神经系统结果。该模型可能使医疗保健提供者能够在患者到达医院后做出快速准确的决策，最终改善患者护理和资源分配。
他们的研究结果于 5 月 31 日发表在《复苏》杂志上。
心脏骤停可在数分钟内导致亡。OHCA 并不罕见，而且通常存活率较低。在日本，每年有超过 10 万名患者经历 OHCA，其中不到 10% 的患者恢复正常生活。
在 OHAC 病例中，快速准确的神经系统预测计算至关重要。有效的预测模型可以挽救生命、减少痛苦并减少与无效复苏努力相关的不必要成本。
大阪都立大学医学院医学讲师、该研究的主要作者 Takenobu Shimada 表示：“目前的预后预测模型需要复杂的计算和血液测试数据，因此不适合在患者转运后立即快速使用。”
研究团队通过构建一个评分模型来解决这一问题，该模型使用现成的院前数据来预测不良的神经系统后果。通过分析全日本 Utstein 登记处的数据，他们研究了 2005 年至 2019 年期间收集的 942,891 名疑似心源性 OHCA 成人院前复苏和心脏骤停后一个月的神经系统恢复信息。不良后果包括严重残疾、植物人状态或亡。
该模型被命名为“R-EDByUS 评分”，源自五个变量的首字母：年龄、恢复自主循环(ROSC)时间或到达医院的时间、是否由旁观者进行心肺复苏、是否有人目击心脏骤停，以及最终的初始心律(可电击与不可电击)。
根据患者在抵达医院前是否恢复自主循环或抵达医院后是否仍在接受心肺复苏，研究人员将患者分为两组。研究人员开发了详细的回归模型和简化模型来计算每组的 R-EDByUS 分数。
结果表明，R-EDByUS 评分能够高精度地预测神经系统结果，两组的 C 统计量值均达到约 0.85。C 统计量衡量模型的预测准确度，范围从 0.5(无预测能力)到 1.0(完美准确度)，值越高表示性能越好。
Shimada 表示：“R-EDByUS 评分能够在患者抵达医院后立即做出高精度的预后预测，并且可以通过智能手机或平板电脑进行应用，适合日常临床使用。”
该评分模型有望成为医疗保健提供者的宝贵工具，有助于对正在接受复苏的患者进行及时评估和管理。
Shimada 表示：“在 OHCA 的紧急护理中，机械循环支持等侵入性手术可以挽救生命，但也非常繁重。我们的预测模型有助于识别可能从重症监护中受益的患者，同时减少那些预测结果不佳的患者不必要的负担。”
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