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大量傷患事故到院前緊急救護運作之分析研究-以2021年花蓮太魯閣列車出軌事故為例

為了解決reurl.cc chrome的問題，作者劉峻廷 這樣論述：

研究緣起花東地區地形狹長，部分交通運輸以火車為主，其中鐵路必須以隧道的方式穿越山脈，本研究引用的大量傷患災例就是列車在狹長隧道外與貨車發生撞擊，接著撞入隧道內，車廂變形人員受困在隧道內的大量傷患事故，加上事故地點位於偏遠地區，週邊的交通並不發達，也沒有很多的運輸資源，現場有 200多個病患在很短的時間同時產生，且沒有外來的因素干擾，屬於短時集中型的大量傷患事故，在這樣的情形之下，比較容易去探討預定資源對於這傷病患數量的影響，同時東西部的醫療資源差距甚大，加上近年來大量傷患事故頻傳，若大量傷病患事故(Mass Casualty Incident,以下稱為MCI)發生在醫療資源相對匱乏的花東地區

，對於初期應變單位與醫療體系，產生之壓力及負擔是急劇增加且恐難以負荷，由於災害無法再次重現，希冀透過電腦軟體進行事故應變模擬，用模擬軟體建立模型進行災例情境模擬與參數分析，以建構適用於台灣地區簡潔實用的大量傷患共同應變模式供後送官參考應用。研究方法及過程本研究將以文獻分析法、深度訪談法、實地勘察法及軟體模擬法，針對本土災例現有救護資源的調度運用參數收集設計情境，嘗試利用離散事件流程，建立一個救護派遣資源統整估算平台，使派遣單位在大量傷患事故初期能藉由基本的參數輸入，粗略估算出所需的救護能量、該流程所需花費的時間以及調整現場後送醫院的比例，避免醫院收容能量爆棚。本研究救護派遣資源統整估算平台主要

是分成兩個模型七個情境的模式來進行探討，第一個模型為救護站設在清水隧道北口，統一由救護車載北口處進行後送，考量花蓮縣醫院分級以及收治能量，選擇花蓮慈濟醫院及國軍花蓮總醫院這兩家醫院進行後送比較，針對傷患不同的傷情嚴重度，調整檢傷員、救助人員以及救護車的數量，找出最佳的資源配置比例與醫院後送機率選擇；第二個模型則是由上述的最佳資源配置比例加入大型載具(火車)的概念，由大型載具不同載運人數以及終點站的差異，探討分析後送時間的差異，由30分鐘內紅卡傷患現場接受治療的人數比例、2小時內紅卡傷患到院接受治療時間的人數比例、全部傷患後送醫院的時間、全部傷患到院治療完畢的時間等等KPI關鍵指標，與第一個模型

的KPI關鍵指標進行比較，本研究利用模擬軟體工具，進行AI化運作，嘗試建立一個資源估算平台以及新型態的救護派遣預測運作模式，以供未來指揮中心針對隧道空間的大量傷患後送資源能量掌握，俾利於後續的救護資運調度分派。研究重要發現近來來災難事故頻傳，學者專家都聚焦於如何避免災害發生，但在人文社會的邏輯思維裡，還是會有合法但不利情境的災害發生，因此藉由軟體模擬的方式進行所需資源的估算以及調度派遣方式的調整，則可以有效降低災害的損失，達到減災的觀念， 透過研究結果對於大量傷患事故到院前的緊急救護運作提出建議如下：一、若大量傷患事故地點送醫距離較遠的狀況下，藉由AnyLogic模擬軟體不同情境的比較，救護車

數量的增加是非常關鍵的因素，可以使傷患到院時間改善很多。二、大量傷患事故傷患後送急救責任醫院的比例和數量，可以視醫院能量等級去調整，進行最佳化的比例調整，提升重症傷患的生存率。三、大量傷患事故若救護車後送醫院的時間比較短，傷患能在短時間內到達醫院的話，救護車數量對於重症傷患生存率影響比較不大，反而是初期檢傷員數量以及治療員數量影響較大。四、大量傷患事故無論是在現場初期檢傷、治療檢傷、救護車後送優先度考量或者醫院處理先後順序，若是有依檢傷分類進行優先度後送的話，整體的後送時間可能較無明顯差異，但對重症傷患的生存率明顯有差，所以檢傷分類重要性不可明顯輕忽。五、大量傷患事故如果使用大型載具來運送傷患

的話，從本研究第二個模型模擬數據來看所產生的優點跟缺點可以明顯得知，在大型載具上是否能對重症患者提供照顧適當的救護處置，應該是第一考量，即使送醫時間縮短，但重症傷患可能存活不了，而輕症患者可能沒有影響，所以大型載具的應用比較適用於輕症患者的後送。