救急部門における自己トリアージの評価

緊急部門（ED）に行くと、最初のステップはトリアージって呼ばれるものだよ。ここでは看護師があなたの状態の深刻さをチェックして、どれくらい早く医者に診てもらわなきゃいけないかを決めるんだ。カナダでは、このプロセスのためにカナディアン・トリアージ・アンド・アキュイティ・スケール（CTAS）っていうシステムを使ってるんだ。残念ながら、多くの患者は医者に診てもらうまで長い間待たなきゃいけなくて、これが健康に悪影響を及ぼすことがあるんだ。そこで、患者が自分でいくつかの評価をすることで、このプロセスを早くするっていうアイデアがあるんだ。

特定の人々のグループで自己トリアージに関する研究が行われていて、いくつかは希望が持てる結果を示しているんだ。ただ、みんなが健康問題を同じように理解しているわけじゃないから、課題もあるんだよ。一部の人は必要がないのにケアが必要だと思ったり、自分の状態がどれくらい深刻かわからないこともある。過去の研究では、人々がEDに行くべきかどうかのアドバイスをあまり守ってないことが多いっていう結果も出ているんだ。

以前に僕たちは、自己トリアージのためのコンピューターツールが看護師が行う従来の方法と同じくらい効果があるかを調べたんだけど、あんまり合わなかったんだ。この研究では、胸の痛みや腹痛などの特定の訴えがあるときに、患者が自分の状態をどれくらい正確に評価できるかをさらに調べたかったんだ。自己トリアージのために、はい・いいえの質問のシリーズと、自分の状態を評価するためのスライディングスケールの2つの方法を使ったよ。僕たちの目標は、これらの自己トリアージの方法が看護師によるトリアージのスコアと比べてどれくらい正確だったかを見ることだったんだ。

#研究デザイン

これはサスカトゥーン、サスカチュワンの2つの病院の緊急部門で行われたパイロット研究だよ。胸の痛み、腹痛、呼吸困難、筋肉痛などの特定の訴えを持つ17歳以上の患者に焦点を当てたんだ。救急車で来た患者や他の問題を持つ患者は含まなかったし、自己トリアージの回答が実際の訴えと合致しない人は除外したんだ。

研究助手がEDで毎日定められた時間だけ参加者を登録するためにいたよ。2019年11月4日に研究を始めたけど、2020年3月にコロナウイルスのパンデミックが始まってからは参加者の登録を中止したんだ。このプロジェクトは関連する組織から資金と倫理的承認を受けていたよ。

#どうやってやったか

患者が自分の状態を評価するのを手伝うために、2つの自己トリアージツールを作ったよ。これらのツールは医療専門家や患者代表からの意見をもとにレビューして修正したんだ。ツールには、一連のはい・いいえの質問と、患者が自分の症状を評価できるスライディングスケールが含まれているよ。

最初のツール、アルゴリズム生成の自己トリアージ（AGST）調査には、彼らの症状に基づいた5〜6の質問があったんだ。はいと答えた質問の数によって、CTASスコアが2（高緊急度）から4または5（低緊急度）に割り当てられたよ。

2つ目のツールは視覚アナログスケール（VAS）で、患者が痛み、どれだけ心配しているか、どれくらい緊急に医者に診てもらいたいか、日常生活にどれだけ影響があるかを評価したんだ。これらの評価を平均して、その平均に基づいて患者にCTASスコアが割り当てられたよ。

両方のツールはスマートフォンで使えるようにして、患者は自分で回答するか、研究助手に手伝ってもらうことができたんだ。ツールを使う前に、参加者は同意書にサインして、いくつかの基本情報を提供したよ。データを集めた後、看護師が与えたCTASスコアをチェックするために彼らの医療記録を見返したんだ。

#結果

それぞれの訴えのタイプごとに少なくとも16人を含めるようにしたよ。合計279人が自己トリアージの質問票に答えたけど、訴えと回答が合わなかったり、評価前に離れたりした人を除外しなきゃいけなかったんだ。これで分析には223人が残ったよ。

その223人のうち、159人がVASツールを使って、142人がAGST調査を使ったんだ。一部の参加者は両方のツールを使ったよ。訴えの内訳は、胸の痛みが14.3%、呼吸の問題が11.2%、腹の問題が33.4%、筋骨格の問題が40.8%だったんだ。

#ツールの比較

自己トリアージツールが看護師によって割り当てられたスコアとどれくらい一致しているかを見たかったんだ。結果は、全体的にあまり一致しなかったんだ。一部の患者は自分の状態がどれくらい緊急かを過大評価して、他の人は過小評価していたよ。AGSTツールはVASツールよりもちょっとだけ良い結果を出したんだ。VASツールは患者の状態に対する個人的な感情に依存しているため、より主観的な性質のせいで問題があったみたい。

#学んだこと

患者が自分のトリアージに関与することで良くなると思ったけど、研究の結果として今の形の自己トリアージツールはこの目的にはあんまり効果的じゃないってわかったんだ。自己評価と看護師の評価の一致はほぼなかったり、弱かったりしたよ。これは他の研究の結果とも合致していて、過剰トリアージの率が高いことが示されているんだ。

過去のいくつかの研究では、特定の状態、例えば胸の痛みなどに特化した、シンプルで焦点を絞った自己評価ツールの方がうまくいく可能性があるって言われてる。これにより、より具体的なツールを作ることでトリアージプロセスが改善されるかもしれないっていう疑問が生まれるんだ。

トリアージを改善するためにオンラインの症状チェッカーやEDのキオスクなどのさまざまなテクノロジーが検討されてきたけど、これらはさまざまな成功のレベルを示していて、もっと研究が必要だよ。人工知能のような新しいテクノロジーもトリアージに役割を果たせるかもしれないし、いくつかの初期モデルは希望が持てる結果を示しているんだ。

#制限

僕たちの研究がトリアージについての見方に意味のある貢献を目指していたけど、いくつかの制限も認めなきゃいけないんだ。参加者の募集は特定の平日時間に行われたから、通常のEDで見る患者の全範囲をキャッチできていないかもしれない。さらに、参加者の大部分が1つの病院から来ていたため、バイアスが生じる可能性があるんだ。

参加しても特別な扱いを受けないっていう明確な指示があったにも関わらず、長い待ち時間を避けるために自分の状態を過大評価する人がいるかもしれないよ。最後に、看護師主導のトリアージプロセスも完璧じゃなくて、自身の不一致もあるんだ。

#結論

要するに、僕たちの研究ではAGSTやVASツールを使った自己トリアージがEDの環境では実行可能な選択肢ではないことがわかったんだ。患者が自分の健康状態を評価する手助けをするために、より良い方法を見つけるためにはさらなる研究が必要だよ。特定の訴えに焦点を当てたり、テクノロジーを活用したりすることが、緊急ケアを改善するための次のステップになるかもしれないね。