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建構時間急迫需求客戶之品質管理評估模型─以醫學中心急診部門ST節段上升型急性心肌梗塞病患為例

為了解決7 zip 壓縮到最小的問題，作者廖珮茹 這樣論述：

自2012年起，心臟疾病已躍居國人十大死因第二名，危害國人健康甚鉅，亦造成社會龐大的照護支出。在所有心臟疾病中，對生命影響最大的是急性冠心症候群，在我國有超過一半的急性冠心症患者被診斷為ST節段上升型急性心肌梗塞(STEMI)，死亡率為急性冠心症中最高。STEMI有黃金治療時間，及早治療能避免心肌持續壞死；經皮冠狀動脈介入治療（PCI）是目前治療STEMI的主流方法，病患症狀發生後12小時內，抵達急診90分鐘內為最適施行時間，惟PCI技術雖持續進步，病患抵達急診後等待PCI治療時間（D2B）持續壓縮，近年美國與台灣冠心症病患院內死亡率仍未顯著下降，顯示仍有醫療技術、D2B時間以外因素，影響S

TEMI病患預後。本研究目的在於利用病患進入急診的前期生理指標、急診部門結構性資訊、治療過程面資訊、病患特性資料，分析影響STEMI預後及醫療耗用之重要因素，並探討上述預後及醫療耗用的重要影響因素，在壓縮D2B時間後，對病患預後改善之可能性。研究最後並建構急診STEMI病患預後醫療品質評估模型，以提供品質管理上之建議。本研究為一回溯性病歷資料前瞻性分析，研究樣本為北區某醫學中心急診部門2010-2012年共662名STEMI病患。研究收集病患基本人口學、共病症、急診生理測值、心血管損傷資訊、處置紀錄、就醫時段、心電圖檢查及PCI治療等待時間，探討各變項對預後及醫療耗用之影響。本研究結果指標為病

患當次就醫出院時預後狀態、當次就醫療耗用。預後狀態區分為預後不良或病況改善；預後不良包括病患院內死亡，以及病危自行出院。醫療耗用包括病患當次就醫在急診或住院的所有醫療費用及住院日數。本研究採用複邏輯式迴歸分析患者預後影響因素及建構預後醫療品質評估模型，以線性複迴歸模式分析影響醫療耗用之重要因素；研究並利用接收者操作特徵曲線分析工具（ROC curve）制定預後不良族群之風險分數閾值。研究發現，病患年齡每增加一歲，預後不良機率增加1.07倍（95%CI：1.04-1.10，p