基于时间序列模型的突发公共卫生事件下临床用血应急管理研究

佟 丽 石晓霞 李俊海

陕西省核工业二一五医院 陕西咸阳 712000

4R危机管理理论是由美国的罗伯特·希斯(Robrt Heath)将系统管理手段和阶段性的操作步骤结合在一起，包括了危机的事前，事中和事后所有维度的管理，表现出持续、动态和互动的循环过程，其工作步骤为：缩减力，预备力，反应力和恢复力[1]。临床输血治疗是一项风险较高的诊疗活动[2]，输血安全有效是输血治疗关注的焦点，合理用血和最低剂量用血是临床输血发展追求的目标[3]，随着技术发展，传统临床输血管理模式在工作效率和数据链完整性等方面存在漏洞[4]，因此，保障临床用血的安全性、科学性、有效性是输血管理的重要内容，而2020年新型冠状病毒肺炎疫情在全球范围内爆发[5]，增加了临床用血存在的风险因素，为此我院运用4R管理模式，分析其风险因素，并利用时间序列(time series)模型，建立了一套临床用血治疗的应对措施，不仅解决了疫情期间患者因“恐慌焦虑”而引起的血液库存积压问题，更降低了血液输注的风险，从而实现血液最大限度的合理化使用，现介绍如下：

1 资料与方法

1.1 一般资料

收集2019、2020及2021年1、2月份市中心血站献血人次、献血量(L)(其中机采血小板的量及人数不在收集数据之内)及我院2018年1月1日—2021年8月31日住院患者人数和红细胞用量(U)等临床资料，且将2019年作为空白组，2020年作为对照组，2021年作为观察组，本研究经医院医学伦理委员会批准。

1.2 方法

1.2.1 空白组 采取常规模式进行采供血及临床用血。

1.2.2 对照组 新冠肺炎疫情期间，采用《医疗机构紧急用血预案》进行采供血及临床用血。

1.2.3 观察组 采用4R危机管理模式进行采供血及临床用血，其中由输血科主任，输血医师及研究人员成立4R危机管理团队，小组成员均接受4R危机管理知识的系统培训。①缩减阶段(reduclion)：该阶段主要是减少突发事件发生时带来的危害，寻找风险因素发生的源头，4R危机管理小组通过分析临床用血可能产生的危险因素，包括用血流程、结构、系统、环境等，并运用头脑风暴法分析疫情期间临床用血的安全隐患，针对存在的问题，从风险评估、用血安全、应急处理以及不良事件上报等方面入手，制定《新冠肺炎疫情期临床用血管理规定及应急处理流程》。②预备阶段(readiness)：该阶段主要是在突发事件发生前，针对风险因素所做的预备工作，以此来提高危机的应对能力[6]，具体包括：a建立预警机制，包括临床用血及供血两方面，通过指标对风险前兆进行评估，分析风险发生概率，做好风险处理准备，做好风险应对策略。b将信息监测与预警机制落到实处，确保预案的针对性，可操作性和科学性。c建立信息沟通平台，包括血站、临床科室、输血科三位一体的有效沟通，全方位协调临床用血的供需平衡。③反应阶段(response)：该阶段主要是及时对出现的突发公共事件做出反应，争取在最短的时间内阻止危险因素的继续发展，如新冠肺炎疫情期间，对“心理风暴眼效应”，采取心理医生做客；对血液供不应求情况，采取血液区域性联合调配；对供血紧张，采取一对一专车接送等措施，将风险因素降到最低，确保患者安全。④恢复阶段(recovery)：该阶段主要是危机过后，管理者对事后恢复所做的安排及经验总结，包括人员和系统两方面，人员恢复是疫情过后尽量避免负面影响情绪的激化，使人员能尽快恢复至正常状态；系统恢复是将应急状态恢复到疫情前的状态，并将应急状态中暴露出来的问题针对性地调整优化，进一步改进新冠肺炎期间临床用血管理规范及应急处理流程。⑤建立时间序列模型：时间序列是一种考虑对象本身历史数据随时间发展变化的规律，并利用以往资料建立系统模型，来推算未来值的预测方法，以时间作为变量替代各类影响因素[7]，从而探索和分析4R模式对疫情期临床安全用血的意义。

1.3 统计学方法

1.3.1 采用SPSS 22.0统计学软件处理数据，计数资料以例(%)表示，组间比较采用环比。

1.3.2 建立时间序列模型，对2018年1月1日—2021年8月31日每月红细胞用量构建模型，运用自相关检验进行时间序列平稳性检验，平稳化处理后进行模型的构建,P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 各组临床用血评价指标比较

对照组与空白组同比，献血人次与献血量分别下降了26.57%和25.55%，临床红细胞用血量与输血人数分别下降15.04%和22.45%，而观察组与对比组同比，献血人次与献血量分别增长了58.14%和52.53%，临床红细胞用量与输血人数分别增长了28.92%和35.97%，见表1。

表1 各组临床用血评价指标比较

2.2 时间序列进行自相关与偏相关分析

定义时间序列红细胞变量采用时间序列模型对时间序列进行拟合，为保证模型的可靠性，首先进行自相关分析，然后根据自相关函数和偏相关函数分析观察值的相关程度(见图1和图2)，最后利用序列图分析周期性波动，从图中可见，序列总体呈上升趋势，但由于疫情在2020年1月—2020年2月表现出明显的上下波动趋势,并出现明显的“低谷期”，见图3。

图1 临床红细胞用量的自相关分析

图2 临床红细胞用量的偏相关分析

图3 临床红细胞用量的序列图

2.3 序列谱分析

为进一步分析时间序列的周期行为，利用谱分析可以发现在周期图中有很多的连续峰值，而在小于0.1(也就是周期12对应的频数1/12(0.083))处并无明显最高峰值，可以判断此数据不包含年度周期(见图4)，这与消除背景后的谱密度图结果一致(见图5)。

图4 临床红细胞用量的频率周期图

图5 临床红细胞用量的频率谱密度

2.4 确定模型

根据序列的特征和分析要求建模(见表1)，利用4R危机管理对临床红细胞用血量进行预测，绘制拟合值，预测值与实际观测值拟合对比(见图6)，拟合值与实际值趋势基本相同，且拟合值均在95%，相对误差较小，同时在模型适合度中，平稳R平方值0.570大于0，说明4R危机管理的模型优于基准模型(见表2)。

图6 临床红细胞用量模型

表2 临床红细胞用量模型统计资料

3 讨论

随着医疗技术水平的提高和输血治疗学的发展，输血策略逐渐由经验型转为限制性、精准型，但偏型性或季节性的血液紧缺现象时有发生[8]，特别是新冠疫情的全球性蔓延，不仅加剧了临床用血的风险因素，更是从结构、季节、区域上发生了明显变化。疫情期间，由于人员流动的制约、血液供需信息的不对等性及恐慌呈现的“心理台风眼效应”[9]，都使得临床用血呈现出供需的不确定性，信息的时效性和血液的不可替代性，这些因素不仅加剧了临床用血风险，更使得临床用血陷入一度的低迷期，因此，探索临床安全用血的管理方案，保障血液的输注安全，有着重要的意义。

4R危机管理理论是美国专家罗伯特·希斯提出的，该模型内容包括缩减、预备、反应、恢复四个部分[10]。危机缩减管理是危机管理的核心内容[11]，属于事前控制，贯穿整个过程，其含义是降低风险发生率及反应程度；预备主要是为了增强应对机制的能力，做好风险发生前的各项准备工作，主要内容包括预警、培训及演练等；反应，主要是风险发生时施行的决策水平；当危机事件得到基本控制和解决后，医院应尽快回到日常医疗工作[12]，对风险过后进行总结及完善，4R危机管理对于不确定的潜在负面影响进行系统化管理，以减少负面事件导致的不良结果[13]。有研究证明提高医院危机管理能力的主要途径是建立科学规范的危机管理系统[14]，因此，本研究利用时间序列模型进一步分析，4R危机管理模式能有效地减少疫情期间临床用血的风险因素，提高临床安全输血的有效性，具体包括几个方面：

①调节血液供应紧缺问题。综合医院是应对新型冠状病毒肺炎疫情联防联控的主要抓手和重要环节[15]，因此，我院结合历年处理重大公共事件的经验，利用互联网及时通报库存血液，提高术中自体血回收技术，开展“错峰”输血治疗，如周内重点处理抢救、急诊手术患者的用血，周末按输血指征处理一般患者的血液调配，通过开源节流，严控输血指征，后期输血治疗受疫情影响不明显，并且及时解决了供需之间的矛盾。

②减少疫情“心理台风眼效应”。在疫情期间，曾因为心理恐慌，导致患者对用血安全产生了质疑，临床用血跌到低谷，大量血液出现了库存堆积，为此我院利用心理医生做客自媒体的形式，进行心理干预、疏导，增强临床输血治疗的信心，后期在住院患者平稳的状态下，临床用血已从胶着状态回升，并逐渐升高。

③疫情期开展《区域性联合紧急用血预案》。应急预案是有力、有序、有效应对各类突发事件的工作方案，应急预案的针对性、有效性直接影响我们应对处置突发事件的成效[16]，因此我们实行了智能化管理，实现了血液信息共享，在全市三甲医院开展“先进先出”的大调配原则，并通过网络日报住院人数、用血学科、血液库存等信息，分析日用血，从而调节血液供需的不平衡。

综上所述，在非常规突发公共卫生事件时，利用4R管理的缩减、预备、反应、恢复的管理模式，不仅提高了临床用血的安全水平，更从根本上降低了临床用血风险因素的发生，全面优化了临床用血的路径。

(利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突)