急诊抢救室老年患者滞留现况及影响因素分析：一项单中心回顾性研究

Current status and influencing factors of elderly patients staying in emergency rescue room： a retrospective single-center study

摘要

目的 探讨急诊抢救室老年患者滞留的发生情况及其影响因素，为进一步优化老年患者急诊救治流程提供参考依据。 方法 采用回顾性研究方法，选取2023年1—6月复旦大学附属中山医院急诊抢救室收治的老年患者为研究对象。根据滞留时间是否超过72 h分为滞留组与非滞留组。收集患者一般资料及就诊相关信息，包括年龄、性别、付费方式、就诊时间段、陪护人员、来院方式、主诊科室、诊断个数、分诊级别、分布区域、分流去向及治疗依从性等。采用单因素分析比较两组患者上述指标的差异，并在此基础上进行多因素Logistic回归分析，以筛选急诊抢救室老年患者滞留的影响因素。 结果 共纳入老年患者7 768例，其中滞留时间>72 h者2 312例，滞留发生率为29.7%。单因素分析结果显示，年龄、付费方式、就诊时间段、陪护人员、来院方式、主诊科室、诊断个数、分诊级别、分布区域、分流去向及治疗依从性等因素与急诊抢救室老年患者滞留相关（P<0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示，在调整相关变量后，年龄、就诊时间段、来院方式、诊断个数、分诊级别及治疗依从性等因素与急诊抢救室老年患者滞留存在相关性（P<0.05）。 结论 急诊抢救室老年患者滞留发生率较高，建议重点关注高龄、病情复杂及就诊时间段特殊的老年患者，以改善急诊抢救室滞留现象。

Abstract

Objective To investigate the incidence of prolonged stay in the emergency rescue room among elderly patients and to identify its associated factors， so as to provide evidence for optimizing emergency care processes for elderly patients. Methods A retrospective study was conducted involving elderly patients admitted to the emergency rescue room of a tertiary hospital from Jan to Jun 2023. Patients were divided into a prolonged-stay group and a non-prolonged-stay group according to whether the length of stay exceeded 72 hours. General demographic characteristics and visit-related information were collected， including age， sex， payment method， consultation time period， accompanying personnel， mode of arrival， primary admitting department， number of diagnoses， triage level， distribution area， diversion direction， and treatment compliance. Univariate analyses were performed to compare differences between the two groups. Variables with statistical significance were further included in a multivariable Logistic regression model to explore factors associated with prolonged stay in the emergency rescue room among elderly patients. Results A total of 7 768 elderly patients were included， of whom 2 312 had a length of stay longer than 72 hours， yielding a prolonged stay rate of 29.7%. Univariate analysis showed that age， payment method， consultation time period， accompanying personnel， mode of arrival， primary admitting department， number of diagnoses， triage level， distribution area， diversion direction， and treatment compliance were associated with prolonged stay in the emergency rescue room （P<0.05）. Multivariable Logistic regression analysis demonstrated that age， consultation time period， mode of arrival， number of diagnoses， triage level， and treatment compliance remained significantly associated with prolonged stay after adjustment for confounding variables （P<0.05）. Conclusion The incidence of prolonged stay in the emergency rescue room among elderly patients is relatively high， which suggests that greater attention should be paid to elderly patients who are older， have more complex conditions， or present during specific consultation time periods in future emergency management and process optimization， in order to reduce prolonged stay in emergency rescue room.

关键词

急诊抢救室 / 滞留时间 / 老年患者 / 影响因素

Key words

emergency rescue room / length of stay / elderly patient / influencinng factor

随着人口老龄化进程加速，我国老年急诊患者占比持续攀升，急诊抢救室面临资源紧张与需求激增的双重压力。急诊滞留通常指患者在急诊评估或初步处置后，因各种原因无法及时转出而持续滞留于抢救室的状态。我国《急诊科建设与管理指南（试行）》明确规定^［1］，患者在急诊抢救室的停留时间原则上不应超过72 h。老年患者常合并多种基础疾病、病情复杂、评估与干预周期长，易出现抢救室滞留现象。急诊滞留不仅延误后续专科治疗、增加医疗风险与费用，也会挤占急救资源，影响急诊整体运转效率^［2-3］。急诊滞留的形成机制较为复杂，既受患者个体特征影响，也与急诊诊疗流程、资源配置及医疗服务运行状态密切相关，呈现多维度因素交互作用的特点^［4-7］。

现有国内相关研究多以小样本非老年群体为研究对象，样本量相对有限，且针对老年患者这一特殊人群的分析不足，对其急诊抢救室滞留影响因素的系统性、多维度探讨尚不充分。因此，本研究针对急诊抢救室老年患者的滞留现况及其影响因素进行深入分析，以期为优化老年患者急诊救治流程提供循证依据。

资 料 和 方 法

研究对象

采用回顾性研究方法，通过急诊信息系统选取2023年1—6月在复旦大学附属中山医院急诊抢救室就诊的老年患者作为研究对象。纳入标准：（1）年龄≥60岁；（2）急诊抢救室患者。排除标准：就诊信息不完整。本研究通过复旦大学附属中山医院伦理委员会批准（批准号：B2023-267），所有患者或家属均签署知情同意。

样本量

多因素Logistic回归分析中常采用“每个自变量对应的结局事件（events per variable，EPV）≥10”的经验原则，以保证模型稳定性。本研究拟纳入14个自变量。根据实际观察到的结局事件（滞留>72 h）发生率为29.7%（2 312/7 768，π=0.297），结局事件数为2 312例，EPV=2 312/14≈165，明显高于推荐阈值，提示该模型具有较好的稳定性，过拟合风险相对较低^［8-9］。本研究所提及的发生率来源于研究样本的实际急诊抢救室滞留发生率，主要用于描述研究对象的滞留水平及评估模型分析的统计效能，而非作为事前样本量估算的依据。

研究工具

研究团队基于既往文献及临床实践自行设计了结构化资料提取表，主要用于从医院信息系统、急诊病历及护理记录单中提取患者一般资料及就诊相关信息。该工具不属于量表性质，而是用于回顾性研究中对客观记录信息的标准化整理与归类。

在正式数据收集前，通过专家讨论和预试验修订资料提取表，以统一各变量的定义及判定标准，并对研究人员进行统一培训。数据提取过程中，由两名研究人员独立完成资料收集和编码，如遇分歧通过讨论达成一致。一般资料包括年龄、性别、付费方式、陪护人员和治疗依从性；就诊信息包括入抢救室方式、就诊时间段、是否节假日就诊、分诊级别、诊断个数及主诊科室、是否涉及多学科、分布区域和分流去向。将患者在急诊抢救室的停留时间≥72 h视为滞留。

入抢救室方式是指患者进入抢救室的途径，分为救护车转入、急诊诊室转入、急诊补液室转入和门诊转入。就诊时间段结合本院的医护排班分为0：01—8：00、8：01—17：00和17：01—24：00。主诊科室为患者首次就诊的科室，主要包括急诊内科、急诊外科、神经内科和其他科室（因接诊人数较少而合并分析）。节假日就诊是指2023年1—6月国家规定的法定节假日内就诊的患者，以假期持续时间≥3天为标准。按照急诊预检分诊标准执行患者分诊：Ⅰ级为紧急，需立即处理，否则可能危及生命；Ⅱ级为较急，需及时处理；Ⅲ级为一般，可等待一段时间后处理，但需快速处理；Ⅳ级为较轻，可等待一段时间后处理。根据急诊患者分诊级别和治疗需求，合理分布区域：红区（危重区）接收危重症患者（Ⅰ级和Ⅱ级）；黄区（急诊区）接收Ⅲ级患者；绿区接收Ⅳ级患者。涉及多学科是指患者本次就医的疾病需要两个及以上科室的联合诊治和跨科室会诊。按照患者病情严重程度、治疗需求及患者或家属意愿确定分流去向，分为出院、住院（转科）及死亡。依据急诊病史及护理记录单中关于患者或家属对诊疗及护理措施配合情况的描述，评估患者治疗依从性：将患者能主动配合，沟通顺畅，治疗无阻力视为依从性好；患者被动配合，需要额外沟通和说服，但不拒绝核心治疗视为依从性一般；无法配合或主动对抗，阻碍关键治疗视为依从性差。评估主观变量判定的一致性，随机抽取部分病例进行重复评定，计算研究人员间一致性指标，κ=0.78提示一致性较好。

资料收集

通过复旦大学附属中山医院急诊预检系统筛选功能收集患者资料，如遇数据缺失则查阅急诊抢救室滞留老年患者病史及急诊危重患者护理记录单，确保数据格式一致。并由两名通过培训的研究人员对数据进行整理，完成后对全部数据进行逻辑核查和范围检查，发现异常值时再次回溯原始记录进行核实，确保数据的准确性和完整性。

统计学分析

应用SPSS 25.0软件进行数据分析，计数资料用n（%）表示，正态分布的计量资料用x±s描述，偏态分布的计量资料用M（P₂₅，P₇₅）表示。单因素分析采用t检验、秩和检验或χ²检验。将单因素分析中P<0.05的项纳入多因素Logistic回归模型进行多因素分析，同时结合临床意义和文献对变量进行筛选。P<0.05为差异有统计学意义。

结 果

急诊抢救室老年患者滞留现况

共纳入老年患者7 768例，其中男性4 834例（62.2%），女性2 934例（37.8%）；平均年龄为（75.66±9.53）岁，滞留时间为27.22（8.09，93.06） h；滞留≤72 h的5 456例（70.2%），滞留>72 h的2 312例（29.7%）；年龄≥90岁的患者中位滞留时间最长，为41.02（8.33，141.06） h；17：01—24：00就诊患者的中位滞留时间最长，为40.34（14.05，117.49） h；主诊科室为内科的患者最多，为5 972例（76.9%），中位滞留时间最长，为31.66（10.55，109.42） h；分诊级别为Ⅱ级的患者中位滞留时间最长，为34.32（12.18，104.99） h；由救护车转入的患者有5 360例（69.0%），中位滞留时间最长，为46.46（18.60，124.42） h；单因素分析结果显示，患者年龄、付费方式、就诊时间段、陪护人员、主诊科室、诊断个数、是否涉及多学科、分诊级别、入抢救室方式、分布区域、分流去向和治疗依从性与急诊抢救室老年患者滞留有关（P<0.05），详见表1。

Logistic回归分析结果

以滞留>72 h为因变量，将单因素分析中有统计学意义的变量作为自变量，纳入多因素Logistic回归分析，因变量和自变量赋值方法见表2。结果显示（表3），年龄、就诊时间段、陪护人员、主诊科室、诊断个数、分诊级别、入抢救室方式、分布区域、分流去向和治疗依从性与急诊抢救室老年患者滞留存在相关性（P<0.05）。在单因素分析中，付费方式与急诊抢救室老年患者滞留相关，但纳入年龄、就诊时间段、来院方式、诊断个数、分诊级别及治疗依从性等变量进行多因素分析后，其统计学意义不再显著，提示其作用可能受到其他临床及就诊相关因素的影响，故未作为主要变量纳入多因素Logistic回归模型。

讨 论

急诊抢救室老年患者滞留现状及原因

急诊抢救室老年患者滞留发生率较高，需多学科团队协作。本研究基于《急诊科建设与管理指南》^［1］的推荐标准发现，急诊抢救室老年患者滞留发生率为29.7%（2 312/7 768）。本组患者平均年龄较高［（75.66±9.53）岁］，多因素分析结果显示，年龄增长与急诊抢救室老年患者滞留风险增加存在显著相关性（β=0.012，P=0.003），且≥90岁亚组的中位滞留时间最长，与相关研究结果相似^［10］。在本研究所涵盖的高龄老年群体中，随着年龄增长（尤其高龄阶段），患者合并更多基础疾病，并伴随器官功能下降，病情更为复杂，多学科协作诊疗需求增加，进而可能延长在抢救室的必要处置时间^［11］。景晨阳等^［12］研究表明，与常规急诊诊疗模式相比，在滞留>72 h时启动多学科团队协作模式，能够提升患者诊疗和护理效果，降低并发症发生率和死亡率，同时缩短患者在抢救室的滞留时间并提高患者满意度。因此，构建前置化、标准化的多学科团队协作急诊救治模式，从流程上提高评估和决策效率，可缩短患者在急诊抢救室的滞留时间。

急诊抢救室老年患者滞留的影响因素

医疗机构与急诊服务

救护车转入、主诊科室为内科及诊断个数较多的老年患者滞留时间更长。本研究中，患者来源分为救护车转入、急诊补液室转入、急诊诊室转入和门诊转入。急诊诊室就诊患者多为自行来院，经医师初步诊疗后根据病情危险程度决定是否转入抢救室；急诊补液室转入患者来院时病情相对稳定，若治疗过程中病情进展则转入抢救室。救护车转入患者在多因素模型中的滞留风险与急诊补液室转入患者存在显著差异，提示进入抢救室方式不同与滞留发生相关，这与沈琴等^［13］研究结果相似。救护车转入的患者病情更为紧急，需耗费更多时间进行诊断检测、系统评估及后续密切监护。主诊科室为内科、诊断个数较多的患者滞留时间更长，这可能与急诊内科患者病情复杂、合并多种基础疾病、涉及多个专业领域有关，往往需要进行更多诊断检查或跨专科会诊讨论，而专业分科较细也增加了具体收治科室判定的难度，导致滞留时间延长，这与Street等^［11］研究结果相似。此外，主诊科室床位紧张程度、科室间转诊机制以及患者病情和治疗方案等因素均可能影响急诊滞留情况；若转科流程不顺畅或相关科室对治疗方案存在分歧，也会进一步延长滞留时间^［14-15］。因此，针对救护车转入的老年患者，可开设专门的急诊预检分诊窗口，由高年资护士负责快速分诊、生命体征采集及初步评估，并直接引导至相应区域；在急诊抢救室内成立老年内科快速反应团队，预警触发后由主治医师与老年科医师在患者到达抢救室后30 min内完成联合评估。针对诊断个数较多的老年患者，可通过信息系统弹窗预警提示其滞留风险，引起医护人员重视^［16］。

就诊时段与专科收治 17：01—24：00时段就诊及转入专科病房的老年患者滞留时间更长。17：01—24：00时段就诊与老年患者发生急诊抢救室滞留存在显著相关性，这与周伟等^［17］研究结果一致。所有滞留>72 h的患者均不可避免经历夜间医疗资源相对紧张的时段，但初始就诊于晚间高峰时段则直接面对急诊就诊高峰，易在分诊、评估及检查等初始环节形成拥堵。同时，部分关键检查结果（如影像学和复杂化验）往往在夜间或次日清晨才能获取，多学科会诊和床位协调又依赖于日间医疗与行政团队运作，导致早期诊疗流程延后，使滞留状态在后续阶段难以逆转。此外，老年患者夜间生理代偿能力下降，突发急症后病情可能进展更快，需要更多干预和更长观察时间^［18］。适当增加夜间急诊医护人员配置并强化夜间救治能力，有助于缩短患者滞留时间^［2］。本研究还发现，不同分流去向的老年患者滞留时间存在差异，转入呼吸内科及心脏内科的患者滞留时间较长，与张少丽等^［19］研究结果相似。老年患者心血管疾病高发、起病急^［20］，而呼吸系统疾病患者住院周期长、床位周转率低、专科床位紧张，均可导致患者滞留于抢救室。推行“全院一张床”管理模式，通过信息化手段动态调配床位资源，提高床位利用率^［21］，并提前规划床位清洁与启用流程^［15］。

分诊级别 分诊级别是急诊预检护士依据患者主诉和病情严重程度进行快速评估后的分级结果，是反映病情危重程度的重要指标^［22］。本研究发现，分诊级别最高和最低的老年患者滞留时间较长，这与相关研究结果相似^［17］，其原因在于患者病情稳定后分流与衔接环节存在困难。Ⅰ级患者常需持续生命支持，患者转运高度依赖专业设备和团队，若相关科室床位紧张，则会发生滞留^［22］。Ⅰ级患者早期诊断和科室归属往往不明确，需多学科反复会诊，从而增加决策延迟。Ⅳ级患者滞留时间较长可能与现有分诊及分级诊疗体系执行力度不足有关^［23-24］。由于Ⅳ级患者样本量小，分诊级别相关回归系数的置信区间相对较宽，相关结果需在大样本研究中进一步验证稳定性。另外，部分不符合急诊抢救室准入标准的患者加入急诊环节，加重了急诊负担。研究显示，实施数字医疗赋能的急诊预检分诊模式，由医师与护士共同参与分诊，可有效提高分诊执行率和急诊服务质量，有助于减少抢救室滞留现象^［25］。

患者依从性和陪护人员

本研究发现，治疗依从性差的老年患者滞留时间明显延长，这与既往研究结果一致^［26］。治疗依从性好的患者能够积极配合医护人员，沟通顺畅，治疗推进迅速；而治疗依从性差的患者在治疗决策中往往因为犹豫或拒绝易导致滞留时间延长。此外，本研究还发现，亲属陪护的老年患者滞留时间较护工或其他人员陪护者更长，这与党珍等^［27］研究结果不完全一致。这可能与护工经统一管理和培训后上岗，对急诊流程和医疗方案较为熟悉，在照护老年患者方面更有经验有关。相比之下，患者亲属往往需要更多时间理解医疗信息和流程。既往研究也发现，专业护工在一定程度上可减少老年患者并发症发生，从而降低滞留风险^［11］。因此，对于病情复杂的老年患者，医护人员可酌情建议配置专业护工，并定期开展急诊专科培训，同时引导家属参与培训，以提升整体照护能力。

本研究在构建多因素Logistic回归模型过程中，对主要自变量之间可能存在的交互作用进行了探索性分析，但未发现具有明确临床意义和统计学意义的交互项，故未将交互项纳入最终模型。受研究设计及变量获取方式限制，本研究未能探讨所有潜在交互关系，未来可在多中心、前瞻性研究中进一步探讨不同因素之间的交互效应，以期更全面地揭示急诊抢救室老年患者滞留的影响机制。

综上所述，急诊抢救室老年患者滞留发生率较高，发生风险与年龄、晚间就诊、病情复杂程度、来院方式、分诊级别及治疗依从性等因素密切相关。为改善这一现状，建议在管理层面推进结构性创新，如构建“急诊-老年综合评估-多学科虚拟病房”一体化响应路径，并借助信息化手段建立全院床位智能预匹配系统，以缩短转运等待时间。此外，通过开展情景模拟培训和数字化患者指导工具，提升老年急诊照护质量与医患协作效率，从而系统性降低非必要滞留。

参考文献

[1] 中华人民共和国国家卫生健康委员会.《急诊科建设与管理指南》通知［EB/OL］.（2009-06-10）［2025-03-28］.

[2] YANG Z， SONG K， LIN H，et al.Factors associated with emergency department length of stay in critically Ⅲ patients：a single-center retrospective study［J］.Medl Sci Monit，2021，27：e931286.

[3] PRESTON L， VAN OPPEN JD， CONROY SP，et al.Improving outcomes for older people in the emergency department：a review of reviews［J］.Emerg Med J，2021，38（12）：882-888.

[4] KIM M， LEE S， CHOI M，et al.Factors that predict emergency department length of stay in analysis of national data［J］.Clin Exp Emerg Med，2025，12（1）：35-46.

[5] BURGESS L， BARRUEL GRAY， KYNOCH K.Association between emergency department length of stay and patient outcomes：a systematic review［J］.Res Nurs Health，2022，45（1）：59-93.

[6] 王彬翀，蒋玉梅，李红霞，等.某院急诊患者滞留原因分析与对策 ［J］.中国卫生质量管理，2024，31（1）：30-33.

[7] 陈双龙，谭瑶，郑高峰，等.医院急诊抢救患者滞留现状及成因分析［J］.中国医院管理，2024，44（7）：50-54.

[8] PEDUZZI P， CONCATO J， KEMPER E，et al.A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis［J］.J Clin Epidemiol，1996，49（12）：1373-1379.

[9] RILEY RD， SNELL KI， ENSOR J，et al.Minimum sample size for developing a multivariable prediction model：PART Ⅱ-binary and time-to-event outcomes［J］.Stat Med，2019，38（7）：1276-1296.

[10] SWEENY A， KEIJZERS G， O’DWYER J，et al.Predictors of a long length of stay in the emergency department for older people［J］.Intern Med J，2020，50（5）：572-581.

[11] STREET M， MOHEBBI M， BERRY D，et al.Influences on emergency department length of stay for older people［J］.Eur J Emerg Med，2018，25（4）：242-249.

[12] 景晨阳，吉莉，陈闪，等.多学科团队诊疗模式在急诊患者中应用的范围综述［J］.中华急危重症护理杂志，2025，6（1）：114-119.

[13] 沈琴，宇丽，栾贝贝.急诊抢救室患者滞留时间现状及影响因素分析［J］.护理实践与研究，2022，19（3）：325-328.

[14] 陈玲玲，仇永贵，徐安保，等.基于床位调配管理系统实施下的某三级公立医院急诊绿色通道管理效果分析［J］.中国医院，2022，26（4）：77-79.

[15] 陈玲玲，仇永贵，徐安保，等.智慧化床位调配系统助力分级诊疗的实践及思考［J］.中国医院，2021，25（1）：67-69.

[16] 任芯雨，何芮，古满平，等.老年综合评估工具在急诊老年患者中的应用研究进展［J］.现代临床医学，2023，49（1）：35-38.

[17] 周伟，杨燕.急诊患者长时间滞留的影响因素及预测模型构建［J］.中国急救复苏与灾害医学杂志，2023，18（12）：1636-1639.

[18] 刘洪伟，史文宗，王耀辉，等.某市综合三级甲等医院急诊抢救室患者滞留时间影响因素分析［J］.中国急救复苏与灾害医学杂志，2021，16（1）：72-75.

[19] 张少丽，韩萍，魏薇萍，等.某市综合三级甲等医院急诊抢救室患者滞留时间影响因素分析［J］.护理研究，2016，30（21）：2602-2605.

[20] 吴梦平，刘萍，徐渭，等.苏北某三甲医院急诊抢救患者疾病谱特点与流行病学分析［J］.中国急救复苏与灾害医学杂志，2023，18（2）：162-165.

[21] 李玲，佘晓彬，林耿豪.基于“全院一张床”的信息化改造实践［J］.中国卫生标准管理，2025，16（3）：1-5.

[22] 金静芬.急诊预检分诊标准解读［J］.中华急危重症护理，2020，1（1）：49-52.

[23] 刘俊隆.基于机器学习法的急诊预检分诊的预后预测模型的构建和应用［D］.广州医科大学，2021.

[24] 吴昊鸣，黄萍，梅天舒，等.急诊预检分诊质量评价指标体系的构建与应用［J］.中国医院管理，2024，44（9）：89-92.

[25] 唐彩云，熊伟剑，赵婷，等.数字医疗赋能急诊预检分诊全流程优化的效果研究［J］.中华急诊医学杂志，2025，34（9）：1283-1287.

[26] LEE H， LEE S， KIM H.Factors affecting the length of stay in the emergency department for critically Ⅲ patients transferred to regional emergency medical center［J］.Nurs Open，2023，10（5）：3220-3231.

[27] 党珍，林兴凤，李秋娥，等.急诊抢救室患者滞留时间影响因素的回归分析［J］.滨州医学院学报，2015，38（3）：198-201.

基金资助

复旦大学附属中山医院重要薄弱学科建设项目(XK-082-002)