用于估计急性卒中转运能力的卒中网络患者流排队模型
定量方法
2022-02-16 v1
摘要
背景：美国大多数急性卒中（AS）患者最初在初级卒中中心（PSC）评估，其中相当比例需要转运至综合卒中中心（CSC）接受高级治疗。CSC通常接受其网络中多个PSC的患者，导致容量限制。本研究使用排队模型估计因PSC转运对CSC容量的影响。方法：该模型假设每个PSC到达的AS患者数量、转运的AS患者比例以及按AS类型在CSC神经重症监护病房（Neuro-ICU）的停留时间为随机的，而缺血性和出血性AS患者的转运率为控制变量。主要结局指标是“溢出”概率，即CSC没有容量（Neuro-ICU床位不可用）接受转运的概率。使用基础情形和扩展情形对模型进行数据模拟，以说明改变关键参数（如PSC转运率和CSC Neuro-ICU容量）对溢出容量的影响。结果：使用基础情形对模型的数据模拟显示，PSC的缺血性卒中转运率从15%增加到55%使溢出概率从30.62%上升到36.13%。扩展情形的进一步模拟显示，当向网络添加一个转运率为15%的PSC时，为维持先验CSC溢出概率30.62%，其他PSC需将其转运率降低12.5%，或CSC Neuro-ICU需增加2张床位。讨论：排队模型可用于估计PSC-CSC网络规模变化、AS转运率变化或CSC Neuro-ICU床位数量变化对其容量及CSC溢出概率的影响。
引用
@article{arxiv.2202.07078,
title = {A Queueing Model of Patient Flow for Stroke Networks to Estimate Acute Stroke Transfer Capacity},
author = {Hojun Choi and Ohad Perry and Jane Holl and Shyam Prabhakaran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.07078},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 3 tables, 2 figures