目的:观察在创伤失血性休克患者中血乳酸、随机血糖联合RTS评分对患者预后结局的预测价值。方法:本研究纳入自2017年7月至2019年6月在解放军总医院第四医学中心急诊监护室住院的创伤失血性休克患者。按预后不同分为存活组和死亡组。按不同时间点，即：患者入院当时和入院后12 h、24 h、48 h，分别检测患者的随机血糖、血清乳酸水平，并根据RTS评分系统对患者进行评分。对上述数据进行二元Logistic回归分析，并绘制ROC曲线。每例患者随访3个月（发生死亡的，随访至死亡时终止）。结果:本研究纳入患者68名，存活53名，死亡15名。经回顾性、多因素回归分析发现，随机血糖、血乳酸及RTS评分与创伤失血性休克患者结局相关。通过比较ROC曲线下面积，发现24 h随机血糖、12 h血乳酸、12 h RTS评分的AUC分别为：0.907，95%可信区间（95% CI）为0.818～0.995；0.930，95% CI为0.862～0.999；0.739，95% CI为0.586～0.892。而三者综合的AUC为0.994，95%可信区间（95% CI）为0.981～1.000。 结论:血乳酸、随机血糖联合RTS评分对于预测创伤失血性休克患者的预后具有显著的临床意义。

目的:探讨创新型"零通道"模式在严重胸部创伤患者救治中的应用效果。方法:采用回顾性研究分析山东第一医科大学附属青州医院2020年1月至2022年1月收治的严重胸部创伤患者资料。根据创新型"零通道"模式在本院救治开始应用的时间截点，将严重胸部创伤患者分为观察组（采用创新型"零通道"救治新模式）和对照组（采用常规院前急救配合绿色通道救治模式）。比较两组患者的急救服务时间、总有效率以及修正创伤评分、胸部创伤严重评分情况。结果:共纳入严重胸部创伤患者123例，观察组患者62例，对照组患者61例。观察组中呼叫至院前急救时间、转运至入抢救室时间、入院至获取CT报告时间及入院至治疗时间明显短于对照组等各项急救服务时间，差异均具有统计学意义（均 P<0.01）。观察组总有效率明显高于对照组（96.7% vs. 81.9%， P=0.022）。两组治疗后的RTS评分均提高，且观察组评分高于对照组（ t=6.529， P<0.01）；TTSS评分均明显降低，且观察组评分低于对照组（ t=3.576， P<0.01）。 结论:创新型"零通道"模式可缩短各急救环节中需等待的时间，提高救治效率，确保患者的安全；为患者赢得抢救的"黄金"时间，获得更好的急救效益，值得进一步推广。

目的:探讨机制格拉斯哥年龄血压评分（MGAPS）、修正创伤评分（RTS）和改良快速急诊医学评分（mREMS）三种院前创伤评分方法对急性创伤性脑损伤（TBI）患者24 h内死亡风险的预测价值。方法:采用病例对照研究分析2020年1月至2020年12月南通大学附属医院收治的1 156例急性TBI患者的临床资料，其中男745例，女411例；年龄18~100岁［（59.9±15.1）岁］。格拉斯哥昏迷评分（GCS）3~15分［15 (9，15）分］。以24 h内是否发生死亡事件分为死亡组（87例）和生存组（1 069例）。所有患者在入急诊室时记录生命体征及一般资料并计算MGAPS、RTS和mREMS评分。比较两组MGAPS、RTS和mREMS具体分值及各自伤情严重程度等级的差异。分别以MGAPS、RTS和mREMS具体分值的连续变量和伤情严重程度等级绘制受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC），分析三种评分对急性TBI患者24 h内死亡风险的曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度、最佳阈值及约登指数并进行比较。结果:与生存组比较，死亡组MGAPS分值［17（12，19）分］和RTS分值［5.0（4.1，6.0）分］显著降低，而mREMS分值［9（7，12）分］显著升高（ P均<0.01）；死亡组MGAPS的中危和高危患者比例及RTS和mREMS高危患者比例显著高于生存组（ P均<0.01）。三种评分各自具体分值的ROC曲线结果显示，mREMS的AUC最高（0.88），高于MGAPS（0.86）和RTS（0.86）；三者的敏感度类似，分别为80.5%、86.2%和82.8%；mREMS的特异度最高（83.4%），高于MGAPS（82.3%）和RTS（78.0%）；对应的最佳阈值分别为6分、20分和6.08分；约登指数分别为0.64、0.64和0.65。三种评分各自伤情严重程度等级的ROC曲线结果显示，MGAPS的AUC最高（0.84），RTS次之（0.70），mREMS最低（0.59）；MGAPS的敏感度最高（92.0%），高于RTS（47.1%）和mREMS（18.4%）；mREMS的特异度最高（98.8%），RTS次之（93.7%），MGAPS最低（68.8%）；对应的最佳阈值分别为22分、4分和13分；约登指数分别为0.61、0.41和0.17。 结论:MGAPS、RTS和mREMS对急性TBI患者24 h内死亡风险均有预测价值，当以各自具体分值评估时mREMS的预测价值最高，最佳阈值为6分；当以伤情严重程度等级评估时，MGAPS的预测价值最高，最佳阈值为22分。

目的:观察系统分级复温措施对修正创伤评分（RTS）<12分的中重度创伤且需急诊手术患者体温及预后的影响。方法:采用前瞻性随机双盲对照研究方法。选择2020年1月至2021年1月在温州医科大学附属第二医院行急诊创伤手术的104例患者作为研究对象，按随机数字表法将患者分为传统复温组和系统分级复温组，每组52例。传统复温组（不进行干预，仅记录体温，当任何节点出现体温<36 ℃则启动复温流程）；系统分级复温组患者则一入院就启动预防措施，并记录体温，当任何节点出现体温<36 ℃启动分级复温流程。观察两组患者复温效果、凝血功能指标、血气分析、术后麻醉复苏时间的变化及最终转归。结果:随时间延长，两组体温逐渐升高；复温后2 h和出院时系统分级复温组体温已均明显高于传统复温组（℃：复温后2 h为36.23±0.77比35.84±0.93，出院时为36.54±0.87比35.82±0.92，均 P<0.05），后续低体温发生率明显低于传统复温组〔7.7%（4/52）比25.0%（13/52）， P<0.05〕。两组术后活化部分凝血活酶时间（APTT）均较入院时明显缩短（s：系统分级复温组为35.74±8.05比45.55±28.02， P<0.05；传统复温组为38.35±6.48比42.40±13.18， P<0.05）；系统分级复温组术中和术后pH值均较入院时明显升高（7.33±0.05、7.36±0.06比7.30±0.07，均 P<0.05），而传统复温组术中和术后pH值与较入院时比较差异均无统计学意义（7.31±0.06、7.33±0.06比7.31±0.05，均 P>0.05）。系统分级复温组术后凝血酶原时间（PT）和麻醉复苏时间均较传统复温组明显缩短〔PT（s）：15.05±2.44比17.94±3.48，麻醉复苏时间（h）：14.40±11.76比17.35±10.51，均 P<0.05〕，pH值较传统复温组明显升高（7.36±0.06比7.33±0.06， P<0.05）。系统分级复温组较传统复温组有更高的好转率和更低的伤残率（76.9%比65.4%和17.3%比25.0%，均 P<0.05）。 结论:系统分级复温措施能改善急诊创伤需手术患者的低体温状况，降低创伤患者后续低体温的发生率，缩短术后麻醉复苏时间，改善患者凝血功能和血气指标，提高救治率，减少伤残的发生。

目的:利用严重创伤患者的生理指标构建急诊预后预测模型及评分工具，对其临床应用效果进行验证，为创伤患者在急诊的早期病情评估提供参考。方法:本研究是回顾性研究，采用整群抽样法，收集2019年9月至2020年11月于苏州大学附属第一医院急诊科就诊的符合纳入排除标准的严重创伤患者资料，根据患者的预后按7∶3的比例根据预后情况分层随机分配为建模组与验证组。对建模组的资料进行Logistic回归分析构建预后预测模型，并将预测模型转化为简易评分工具，通过验证组和为期2个月的前瞻性数据验证对其应用效果进行评价。并将本研究构建的简易评分工具预测效能与目前临床使用的修正创伤评分（revised trauma score, RTS）和损伤严重度评分（injury severity score, ISS）比较。结果:本研究最终纳入863例患者资料，其中建模组604例，验证组259例。模型共纳入收缩压、脉搏血氧饱和度、意识状态（AVPU评分）3项指标，其预测严重创伤患者急诊死亡的受试者操作曲线下面积（the area under receiver operating cure, AUC）为0.938。模型简化评分工具的AUC为0.933，最佳截断值为5分，敏感度86.7%，特异度94.2%；验证组的AUC为0.885，敏感度83.3%，特异度93.7%；前瞻性验证的AUC为0.919，敏感度100%，特异度76.7%。RTS和ISS的AUC分别为0.800和0.833，RTS的AUC低于本研究构建简化评分工具（ P<0.05）。 结论:本预测模型及简化评分工具对严重创伤患者急诊预后的预测效能优于RTS，具有较高的分辨度，适合急诊医护工作者对严重创伤患者病情严重程度的评估。

目的:结合修正创伤评分(RTS)和胸部创伤评分(AIS-ISS)探究合并胸部创伤的高处坠落伤患者的临床特征和诊疗思路。方法:回顾性分析2020年12月至2023年6月期间于苏州市独墅湖医院(苏州大学附属独墅湖医院)就诊的137例患者，致伤因素为高处坠落且合并胸部损伤，其中有114例符合纳入标准，排除23例。男87例，年龄(40.44±10.23)岁；女27例，年龄(36.92±10.75)岁。根据RTS以及AIS-ISS针对其不同的临床特征和处理预后进行分析，旨在进一步探明高处坠落伤患者的创伤特点，提升诊疗效率和临床结局。结果:高处坠落伤合并胸部创伤患者的RTS和AIS-ISS呈负线性相关，胸部创伤的治疗贯穿全病程，是影响临床预后的重要独立因素。RTS重伤组86.76% (59/68)高处坠落伤患者发生严重类型的胸部创伤或合并多种胸部创伤，其中合并四肢或脊柱骨折58例(85.29%，58/68)、颅脑损伤47例(69.11%，47/68)、腹腔脏器损伤25例(36.76%，25/68)、其他创伤26例(38.23%，26/68)。RTS轻伤组中严重类型胸部创伤或合并多种胸部创伤17例(36.95%，17/46)，均合并颅脑损伤，此外，合并四肢或脊柱骨折17例(36.95%，17/46)、腹腔脏器损伤8例(17.39%，8/46)、其他创伤11例(23.91%，11/46)。结论:高处坠落伤患者易合并多种胸部创伤或其他部位创伤，具有伤情复杂多变的特点，尤其是RTS重伤组患者出现严重类型的胸部创伤或合并多种胸部或其他病种的损伤均较RTS轻伤组中的比例明显升高，在临床诊疗中需额外重视给予胸部创伤全程管理可进一步提升患者预后。

目的:研究就诊时间与急诊创伤患者急诊室滞留及预后的关系。方法:从苏州大学附属第一医院创伤中心信息系统提取2016年11月1日至2019年11月30日在急诊抢救室诊治的1 738例急诊创伤患者的临床数据，将从挂号到急诊出科≥4 h定义为急诊室滞留，以8:00，15:00及22:00为界将一天分为早、中、夜三个班次，以早班为参考基线，以急诊室滞留为因变量通过logistic回归模型计算就诊班次的比值比（ OR）以及经过年龄、性别及修正创伤评分（revised trauma score，RTS）校正的 OR，并以急诊死亡为终点做COX回归分析。 结果:纳入的1 738例急诊创伤患者中，发生急诊室滞留共852人次(49.02%)，以早班为参考基线，中班及夜班的急诊室滞留风险逐渐增加，单因素和多因素logistic回归分析夜班的滞留风险 OR=2.21，95% CI：1.71~2.86； OR=2.37，95% CI：1.76~3.18，均 P<0.01。在单因素COX回归中，夜班 HR=0.26，95% CI：0.08~0.90， P=0.033，有统计学意义，但在多因素COX回归中，中班 HR=0.96，95% CI：0.43~2.14， P=0.914; 夜班 HR=0.40，95% CI：0.08~1.85， P=0.238，均差异无统计学意义。 结论:急诊创伤患者不同时间段就诊对其发生急诊室滞留有一定影响，夜班时间就诊的患者更容易发生滞留，但不同就诊时间的急诊死亡风险差异不明显。

目的:探讨低体温联合快速序贯器官衰竭评分（qSOFA），对严重创伤患者并发急性创伤性凝血病（acute traumatic coagulopathy, ATC）及其预后的预测价值。方法:采集2017年1月至2021年12月苏州大学附属第二医院创伤数据库中严重创伤患者的数据，使用回顾性队列研究方法，根据是否并发ATC分为ATC组和非ATC组，28 d预后分为生存组和死亡组，分别比较两组间临床特征的差异；采用二元Logistic回归分析差异有统计学意义的指标，来预测严重创伤患者并发ATC及28 d预后；绘制受试者工作特征曲线(ROC)分析RTS、ISS及TqSOFA（qSOFA评分+患者体温分值）评估创伤患者并发ATC和28 d死亡的效能；并比较TqSOFA对不同部位严重创伤患者ATC及预后评估的敏感度和特异度的差异。结果:严重创伤患者共509例，ATC发生率为12.0%，28 d病死率为23.4%。二元Logistic回归分析结果表明，并发ATC患者ISS、TqSOFA优势比分别为1.047和2.054；28 d死亡患者，其年龄、ISS、TqSOFA优势比分别为1.036、1.054、5.529。预测ATC的效能，RTS、ISS和TqSOFA的AUC值分别为0.729、0.683和0.743；预测28 d死亡的效能，RTS、ISS和TqSOFA评分的AUC值分别为0.742、0.762和0.784。TqSOFA对无TBI的严重创伤患者（NTBI）并发ATC及28 d生存的预测效能（AUC）分别是0.775和0.839；对伴有TBI的严重创伤患者（TBI+）预测效能0.765和0.786；对于单纯创伤性颅脑损伤患者（iTBI），其预测价值最低，分别是0.555和0.774。结论:低体温联合qSOFA评分可更好地预测严重创伤患者并发ATC及28d不良预后，提出了一种简单、快速且适合临床医师操作的评估工具，有助于对患者进行复温、早期输血等临床管理和转归预测，值得推广应用。

目的:探讨严重创伤性肝损伤（TLI）患者死亡相关的危险因素，建立死亡风险早期预测模型并进行验证。方法:采用回顾性队列研究分析重症监护医疗信息集-Ⅳ（MIMIC-Ⅳ）数据库中进入ICU治疗的273例严重TLI患者临床资料，其中男176例，女97例；年龄18~83岁［35.6（25.7，57.5）岁］。根据患者是否院内死亡分为两组，其中生存组253例（92.7%），死亡组20例（7.3%）。比较两组患者性别、年龄、致伤原因、损伤类型、治疗方式、是否大量输血、合并症、进入ICU 24 h内首次检测的生命体征和实验室指标。采用单因素分析评估上述指标与严重TLI患者死亡的相关性，多因素Logistic逐步回归分析确定严重TLI患者死亡的独立危险因素。采用Lasso回归筛选严重TLI患者的死亡预测因子，多因素Logistic回归分析结果构建列线图死亡风险预测模型。采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价模型的区分度，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和校准曲线评价模型的校准度，临床决策曲线分析（DCA）评价模型的临床适用性。Bootstrap法重复抽样200次进行模型的内部验证，选择急诊重症监护室合作研究数据库（eICU-CRD）中的严重TLI患者（163例）对模型进行外部验证。最后比较列线图模型与其他创伤或重症评分的预测效能。结果:单因素分析结果显示，年龄、致伤原因、大量输血、合并慢性肝病、进入ICU 24 h内首次检测的体温、收缩压、舒张压、平均动脉压、休克指数、血小板、红细胞分布宽度（RDW）、平均红细胞血红蛋白浓度（MCHC）、血糖、血尿素氮、肌酐、阴离子间隙、碳酸氢盐、凝血酶原时间（PT）、部分活化凝血活酶时间（APTT）、国际标准化比值（INR）等指标与严重TLI患者死亡有一定相关性（ P<0.05或0.01）。多因素 Logistic 逐步回归分析结果表明，年龄（ OR=1.08，95% CI 1.03，1.12， P<0.01）、体温<36 ℃（ OR=8.00，95% CI 2.17，29.53， P<0.01）、休克指数（ OR=9.59，95% CI 1.76，52.18， P<0.01）和阴离子间隙（ OR=1.32，95% CI 1.15，1.53， P<0.01）与严重TLI患者死亡显著相关。Lasso回归分析共筛选出7个预测因子，分别为年龄、体温<36 ℃、休克指数、阴离子间隙、慢性肝病、肌酐、APTT。基于以上7个预测因子建立列线图死亡风险预测模型。列线图模型预测死亡概率的AUC为0.96（95% CI 0.94，0.99），Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 P>0.05，校准曲线显示该模型预测概率与实际概率一致性良好，DCA结果显示，该预测模型在所有风险阈值概率范围内均具有良好的临床净收益率。内部验证该列线图模型较为稳定（AUC=0.96，95% CI 0.92，0.98），外部验证证实该模型具有良好的泛化能力（AUC=0.95，95% CI 0.91，0.98）。最后通过比较AUC显示，列线图模型的预测效能优于损伤严重度评分（ISS）、修正创伤评分（RTS）、序贯器官衰竭评分（SOFA）、急性生理评分Ⅲ（APS Ⅲ）、Logistic器官功能不全评分（LODS）及牛津急性疾病严重程度评分（OASIS）。 结论:年龄、体温<36 ℃、休克指数和阴离子间隙是严重TLI患者死亡的独立危险因素，基于年龄、体温<36 ℃、休克指数、阴离子间隙、慢性肝病、肌酐、APTT 7个预测因子建立的列线图预后模型具有良好的预测效能且较为稳健，可辅助临床医师早期对严重TLI患者的死亡风险进行准确评估。

目的 探讨心电图指标与严重创伤性脑损伤(TBI)患者48 h内死亡的关系.方法 本研究为回顾性研究.选取2017年8月—2022年8月在东南大学医学院附属南京同仁医院急诊医学科住院的严重TBI患者1 024例,通过医院病历系统检索并导出患者的临床资料.严重TBI患者48 h内死亡的影响因素分析采用多因素Logistic回归分析,绘制ROC曲线以评价修订创伤评分(RTS)、创伤严重度评分(ISS)、QTc间期延长、ST段降低及QTc间期延长联合ST段降低对严重TBI患者48 h内死亡的预测价值.结果 1 024例严重TBI患者48 h内死亡89例,死亡率为8.7%,其中79例(占88.8%)死于脑疝、10例(占11.2%)死于大出血.死亡与存活患者RTS、ISS、脉搏、体温及大量输血、QRS波群增宽、QTc间期延长、ST段抬高、ST段降低者占比比较,差异有统计学意义(P＜0.05).多因素Logistic回归分析结果显示,RTS、ISS、体温、急诊手术、QTc间期延长及ST段降低是严重TBI患者48 h内死亡的独立影响因素(P＜0.05).ROC曲线分析结果显示,RTS、ISS、QTc间期延长、ST段降低及QTc间期延长联合ST段降低预测严重TBI患者48 h内死亡的AUC分别为0.790[95%CI(0.764～0.815)]、0.632[95%CI(0.602～0.662)]、0.605[95%CI(0.574～0.635)]、0.723[95%CI(0.695～0.750)]、0.786[95%CI(0.759～0.811)].结论 QTc间期延长和ST段降低是严重TBI患者48 h内死亡的独立影响因素,二者联合对严重TBI患者48 h内死亡具有中等预测价值.