科学家们创造了R-EDByUS评分，这是一种创新模型，旨在基于院前数据预测经历院外心脏骤停（OHCA）患者的神经学结果。该模型在患者到达医院时促进了快速决策，从而改善患者护理和资源管理。这一进展代表了急救医学的一大步前进。
在心脏骤停的情况下，迅速采取行动可以挽救生命。
来自大阪市立大学的研究团队开发了一种新的评分系统，能够准确预测遭受院外心脏骤停（OHCA）患者的神经学结果，仅使用院前复苏信息。这个新模型使医疗专业人员能够在患者到达医院时迅速做出准确决策，从而提高患者的治疗效果和资源分配。
他们的研究结果于5月31日在《复苏》杂志上发布。
心脏骤停可以迅速导致死亡，院外心脏骤停的案例非常常见，通常导致低生存率。在日本，每年有超过100,000人面临院外心脏骤停，成功恢复正常生活的比例不到10%。
在院外心脏骤停的情况下，快速而准确的神经结果预测计算至关重要。有效的预测模型可以挽救生命，减轻痛苦，并减少与无效复苏尝试相关的不必要费用。
大阪市立大学医学研究生院的医学讲师兼研究首席作者志贺健信表示：“现有的预后预测模型涉及复杂的计算，并需要血液检测结果，这使得其在患者运输后立即使用时不够实用。”
研究团队通过创建一种利用易获取的院前数据来预测负面神经结果的评分模型来应对这一问题。他们分析了来自“全日本Utstein登记”的数据，审查了2005至2019年期间关于942,891名假定心脏起源OHCA的成年人在院前复苏和心脏骤停后一个月神经恢复的信息。负面结果包括严重残疾、植物人状态或死亡。
被称为“R-EDByUS评分”的这一模型源于其五个关键因素的首字母：年龄、恢复自主循环（ROSC）所需的时间或到达医院的时间、旁观者心肺复苏的有无、心脏骤停是否有目击者以及初始心律（可电击或不可电击）。
根据患者在到达医院前是否达到ROSC或者到达时是否仍在进行心肺复苏，患者被分为两组。研究团队创建了详细的基于回归的模型和简化模型，以确定每组的R-EDByUS评分。
研究结果表明，R-EDByUS评分以显著的准确性有效预测神经学结果，两个组的C统计值接近0.85。C统计值表示模型的预测能力，范围从0.5（无预测能力）到1.0（完美准确），其值越高，表示性能越好。
志贺指出：“R-EDByUS评分允许在患者到达医院时立即进行精确的预后预测，并且通过智能手机或平板电脑的应用使得其在日常临床使用中变得实用。”
这一评分模型预计将成为医疗服务提供者的宝贵资产，帮助他们迅速评估和管理正在接受复苏的患者。
志贺解释道：“在涉及院外心脏骤停的紧急情况下，机械循环支持等侵入性方法可以挽救生命，但要求极高。我们的预测模型有助于识别那些可能从重症监护中受益的患者，同时减轻对那些预期结果不佳的患者的不必要压力。”
