1
LIETUVOS SVEIKATOS MOKSLŲ UNIVERSITETAS
MEDICINOS AKADEMIJA
MEDICINOS FAKULTETAS
EKSTREMALIOS MEDICINOS KATEDRA
DEMOGRAFINAI, SOCIOEKONOMINIAI IR KLINIKINIAI VEIKSNIAI SUSIJĘ
SU DAŢNAI Į SPS BESIKREIPIANČIŲ ASMENŲ VIZITŲ DAŢNIU. SISTEMINĖ
APŢVALGA.
Baigiamasis magistro darbas
Aurelija Kaminskaitė 6 kursas, 10 grupė
Darbo vadovas:Prof. dr. Dinas Vaitkaitis
2
TURINYS
SANTRAUKA ... 4 SUMMARY ... 6 PADĖKA ... 7 INTERESŲ KONFLIKTAS ... 7 SANTRUMPOS ... 8 SĄVOKOS ... 9 1. ĮVADAS ...102. DARBO TIKSLAS IR UŢDAVINIAI ...11
2.1 Darbo tikslas ...11 3. TYRIMO METODIKA ...12 3.1 Protokolas ...12 3.2 Tinkamumo kriterijai...12 3.3 Informacijos šaltinia ...13 3.4 Paieška ...13 3.4.1 Identifikavimas ...13 3.4.2 Atranka ...14 3.4.3 Tinkamumas ...14 3.4.4 Įtraukimas ...14
3.5 Informacijos rinkimo procesas...15
3.6 Individualių studijų paklaidos rizika ...15
3.7 Apibendrinimo priemonės ...15 4. REZULTATAI IR JŲ APTARIMAS ...17 4.1 Straipsnių pasirinkimas ...17 4.2 Studijų charakteristika ...17 4.3 Rezultatų sintezė ...21 4.3.1 Lytis ...21 4.3.2 Amţius ...23 4.3.3 SPS lokalizacija ...24 4.3.4 Atstumas iki SPS ...24
3
4.3.5 Šeimyninis statusas ...24
4.3.6 Gyvenamosios vietos statusas ...25
4.3.7 Pajamos ...25
4.3.8 Sveikatos draudimo statusas...26
4.3.9 PSP prieinamumas ...26
4.3.10 Atvykimo būdas ...26
4.3.12 Psichikos sutrikimai ...26
4.3.13 Lėtinės būklės ...27
4.3.14 Prasta fizinė sveikata...28
4.3.15 Kitos ligos ...28
4.3.16 SMP kategorija ...29
4.4 Bendra apţvalgos paklaidos rizika ...29
5. IŠVADOS ...31
4
SANTRAUKA
Autorius: Aurelija Kaminskaitė
Pavadinimas: Demografinai, socioekonominiai ir klinikiniai veiksniai susiję su daţnai į SPS besikreipiančių asmenų vizitų daţniu. Sisteminė apţvalga.
Tikslas: Atliekant paiešką elektroninėse duomenų bazėse, atrinkti bei išanalizuoti mokslines publikacijas, kuriose būtų nagrinėjami faktoriai, lemiantys daţną asmenų apsilankymą skubios pagalbos skyriuje bei jų paplitimą populiacijoje.
Uţdaviniai:
1. Atlikti mokslinės literatūros paiešką, išanalizuoti ir susisteminti atrinktuose straipsniuose pateiktus duomenis, kurie nagrinėtų charakteristikų pasiskirstymą tarp daţnai ir retai SPS apsilankančių pacientų.
2. Įvertinti specifinių charakteristikų paplitimą tarp asmenų, daţnai besilankančių skubios pagalbos skyriuje.
3. Įvertinti specifinių charakteristikų įtaką daţnai skubios pagalbos skyriuje besilankantiems asmenims.
Metodika: Išanalizuotos PubMed, Science Direct, Scopus BASE elektroninės duomenų bazės. Paieška atlikta pagal PRISMA rekomendacijas. Atrinkti straipsniai anglų kalba, ne senesni nei 10 metų, paieškai panaudoti raktaţodţiai: “Frequent attender” ir “Emergency department”.
Rezultatai: Po atliktos paieško ir atrankos į sisteminę analizę įtraukti 16 straipsnių. Kadangi straipsniuose pateikta informacija skyrėsi pateikimo būdais bei nagrinėtomis charakteristikomis, šiai apţvalgai nebuvo galima pritaikyti meta-analizės. Palyginta straipsnių kokybinė informacija sugrupuota pagal faktorius , kurie buvo statistiškai reikšmingi taro daţnų ir retų SPS lankytojų, straipsniuose pateikti rezultatai išanalizuoti ir apibendrinti.
Išvados: Didţiausią dalį DB grupės sudarė vyrai, vidutiniškai keturiasdešimties metų amţiaus bei išsiskyrę, turintys psichiatrinių susirgimų ir (arba) piktnaudţiaujantys psichotropinėmis medţiagomis. Daţniausi susirgimai, dėl kurių buvo kreipiamasi į SPS, buvo susiję su psichiatrinėmis ligomis ir psichotropinių medţiagų vartojimu, o tarp gretutinių ligų labiausiai figūravo diabetas, astma ir arterinė hipertenzija. Didesnę riziką tapti DB, DB grupę lyginant su RB grupe, turi vyresnio amţiaus (60 metų ir
5 vyresni), nuolatinės gyvenamosios vietos neturintys, išsiskyrę, gaunantis maţas pajamas vyrai. Taip pat, asmenys su psichiatriniais susirgimai bei ţalingai vartojantys alkoholį, sergantys diabetu, astma arba patyrę insultą.
6
SUMMARY
Author: Aurelija Kaminskaitė
Title: Demographic, socioeconomic and medical factors contributing to frequent attendance to the emergency department. Systematic review.
The aim: To conduct electronic databases search and analyze publications analyzing factors contributing frequent attendance to the emergency department and their prevalence in the population.
The objectives of the research:
1. To gather and review articles analysing distribution of the characteristics among populations frequent and non-frequent ED patients and systematize the data presented in selected articles.
2. To assess the prevalence of specific characteristics among individuals who frequently visit the emergency department.
3. To assess the impact of specific characteristics on people who frequently visit the emergency department.
Materials and methods: PubMed, Science Direct, Scopus BASE databases were analysed. The search was carried out according to PRISMA guidelines. Retrieved studies were written in English and not older than ten years, the key words for this search were: “Frequent attender” and “Emergency department”. Results: 16 articles were selected for this systematic review. Due to different types of data presentation and analyzed characteristics in included articles precluded further meta-analysis. The qualitative information of the articles was compared according to factors that were statistically significant for frequent and non-frequent ED visitors all results presented in the articles were analyzed and summarized.
Conclusions: The majority of FA groups consisted of men, on average forty years old and divorced, presenting mental illnesses and/or substances abuse. The most ED presentations were related to mental illnesses and substances abuse, while diabetes, asthma, and arterial hypertension were the main comorbidities observed in this group. Risk factors of becoming FA, FA compared to non-FA, is older age (60 years and older), homeless, divorced and receiving low income males. As well, individuals suffering from mental illness and alcohol abuse, diabetes, asthma or stroke.
7
PADĖKA
Labai norėčiau padėkoti darbo vadovui prof. Dinui Vaitkaičiui uţ vertingas konsultacijas, informaciją, bei pasitikėjimą.
INTERESŲ KONFLIKTAS
Darbo autorė rašydama šią analize interesų konflikto neturėjo.8
SANTRUMPOS
SPS – skubios pagalbos skyrius
SMP – skubi medicininė pagalba
DB – daţnai tam tikroje vietoje besilankantis asmuo.
RB – retai tam tikroje vietoje besilankantis asmuo.
OR – galimybių santykis (ang. Odds ratio)
CI – pasikliautinasis intervalas (ang. Confidence interval)
9
SĄVOKOS
SMP – tai tokia medicinos pagalba, kuri teikiama nedelsiant (1 kategorija) arba neatidėliotinai (2, 3, 4 kategorijos), kai dėl ūmių klinikinių būklių, gresia pavojus paciento ir/ar aplinkinių gyvybei arba tokios pagalbos nesuteikimas laiku sukelia sunkių komplikacijų grėsmę pacientams.
Meta analizė – tai yra kiekybinis metodas, leidţiantis sujungti nepriklausomų studijų rezultatus ir daryti bendras santraukas bei išvadas, įvertinančias terapinį efektyvumą.
10
1. ĮVADAS
Pacientų perpildyti skubios pagalbos skyriai tampa vis didesnė šių dienų problema. Nors daugelis per metus ar visą savo gyvenimą apsilankome priėmimo skyriuje vos kelis kartus, tačiau egzistuoja nedidelė grupė ţmonių, kurie nuolat lankosi SPS, tokie pacientai dar kitaip vadinami daţnai besilankančiais asmeninis (toliau DB). Deja nėra vieningos nuomonės kaip apibūdinti DB, sąvokos varijuoja tarp 3 iki 12 apsilankymų SPS per metus [1].
Šios nedidelės populiacijos, kuri tėra apie 4,5 proc. SPS pacientų tačiau bendras vizitų skaičius vidutiniškai siekia 21 proc. – 28 proc. visų vizitų [2]. Dar vienas neraminantis faktas yra tai, jog stebimas ţenklus šios grupės didėjimas [3] globaliai. Toks daţnas skubios pagalbos skyrių lankomumas daţniausiai yra siejamas su sudėtingomis socialinėmis, emocinėmis ir su sveikata susijusiomis problemomis, kurių negalima išspęsti SPS [4]. Ši grupė ţmonių taip pat turi didesnę stacionarizavimo bei mirties riziką [5]. Tai ne tik apsunkina darbą skyriuje, sukuria stresinę darbo aplinką, bet ir sąlygoja neefektingą išteklių paskirstymą ir panaudojimą. Norint kuo efektyviau tvarkyti pacientų srautus gydymo įstaigoje, būtina suprasti kokie veiksniai lemia itin didelį apsilankymų daţnį. Tik perpratus šios grupės charakteristiką atsiras galimybės efektyviai pritaikyti intervencines programas skirtas maţinti tokių pacientų apsilankymų daţniui.
Pagrindinis šio darbo tikslas atrinkti bei išanalizuoti mokslines publikacijas, kuriose būtų nagrinėjami faktoriai, lemiantys daţną asmenų apsilankymą skubios pagalbos skyriuje bei jų paplitimą populiacijoje, pateiktus duomenis išanalizuoti siekiant išsiaiškinti, kokie faktoriai reikšmingi lemiant daţnesnius apsilankymus SPS.
11
2. DARBO TIKSLAS IR UŢDAVINIAI
2.1 Darbo tikslasAtliekant paiešką elektroninėse duomenų bazėse, atrinkti bei išanalizuoti mokslines publikacijas, kuriose būtų nagrinėjami faktoriai, lemiantys daţną asmenų apsilankymą skubios pagalbos skyriuje bei jų paplitimą populiacijoje.
2.2 Uţdaviniai:
1. Atlikti mokslinės literatūros paiešką, išanalizuoti ir susisteminti atrinktuose straipsniuose pateiktus duomenis, kurie nagrinėtų tiriamosios populiacijos charakteristikų pasiskirstymą tarp daţnai ir retai SPS apsilankančių pacientų.
2. Įvertinti specifinių charakteristikų paplitimą tarp asmenų, daţnai besilankančių skubios pagalbos skyriuje.
3. Įvertinti specifinių charakteristikų įtaką daţnai skubios pagalbos skyriuje besilankantiems asmenims.
12
3. TYRIMO METODIKA
3.1 Protokolas:
Sisteminė literatūros apţvalga atlikta naudojantis sudarytu sisteminės literatūros apţvalgos protokolu ir pateikta vadovaujantis PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviewand Meta-Analysis) gairėmis [6]. Apţvalgai išsikeltas klausimas, remiantis PICO (ang. PICO – Population, Intervention, Comparator, Outcome - populiacijos, intervencijos, palyginimo, išvadų) studijų planu, buvo: kokie demografiniai, socioekonominiai ir klinikiniai veiksniai (O) sąlygoja asmenų (P), kurie kreipiasi į SPS 4 ar daugiau kartų per metus (I), apsilankymų daţnį lyginant su asmenimis (C), kurie kreipiasi į SPS 3 ar maţiau kartų per metus?
Lentelė Nr. 1. PICO
Komponentas Apibūdinimas
Populiacija Asmenys (18 metų ir vyresni), kurie kreipiasi pagalbos į SPS 4 ar daugiau kartų per metus.
Intervencija Apsilankymas SPS.
Palyginimas
Asmenų (18 metų ir vyresni), kurie kreipiasi pagalbos į SPS 4 ar daugiau kartų per metus, apsilankymo prieţasčių ir juos sąlygojančių veiksnių palygimas su asmenų, kurie kreipiasi 3 ar
maţiau kartų, per tą patį laikotarpį, apsilankymo prieţastimis ir tai nulemiančiais veiksniais. Išvados Klinikinių, socioekonominių ir demografinių veiksnių įtakos nustatymas tarp asmenų, daţnai apsilankančių SPS, atsiţvelgiant į ryšį su jau egzistuojančiomis lėtinėmis būklėmis bei amţiaus
ir lyties priklausomybę. Apsilankymų optimizavimo galimybės.
3.2 Tinkamumo kriterijai:
Tyrimai, įtraukti į apţvalgą, atitiko šį iškeltą tikslą: išanalizuoti mokslines publikacijas, kuriose būtų nagrinėjami faktoriai, lemiantys daţną asmenų apsilankymą skubios pagalbos skyriuje bei jų paplitimą populiacijoje, bei apibendrinti juose pateikiamus duomenis.
13 Siekiant atsakyti į iškeltą PICO temą šiai sisteminei literatūros apţvalgai įtraukimo kriterijai buvo: (1) asmenys (18 metų ir vyresni), kurie kreipiasi pagalbos į SPS 4 ar daugiau kartų per metus: (2) straipsniai, nagrinėjantys asmenų, daţnai besikreipiančių į SPS, ypatybes; (3) straipsniai, publikuoti 2010 metų ir 2019 metų laikotarpiu; (4) straipsniai, kuriuose buvo lyginami daţnai ir retai į SPS besikreipiantys asmenys; (5) originalūs ir spaudoje esantys straipsniai; (6) studijos ir apţvalgos anglų kalba.
Atmetimo kriterijams priskirta: (1) studijos, pateikiančios nespecifines, nesuformuluotas išvadas; (2) studijos, vertinančios į SPS daţnai besikreipiančius asmenis, turinčius specifinius susirgimus, išskyrus psichiatrinius sutrikimus; (3) eksperimentinės studijos (pvz.: kontroliuojami klinikiniai tyrimai, randomizuoti kontroliuojami klinikiniai tyrimai), laiškai, konferencijų straipsniai ar santrumpos, klinikinių atvejų pristatymai ar tyrimai; (4) studijos tiriančios tik vaikų populiaciją.
Vaikų populiacija (šiuo atveju jaunesni nei 18 metų asmenys) nebuvo įtraukti į sisteminę literatūros apţvalgą, nes didţioji dalis besikreipusiųjų vaikų į SPS, nebuvo pajėgūs savarankiškai priimti šio sprendimo ir kreiptis į gydymo įstaigą, be tėvų iniciatyvos ir pagalbos.
3.3 Informacijos šaltiniai:
Duomenų paieškos etape buvo analizuojamos elektroninės PubMed, Scopus, Science Direct, BASE duomenų bazės. Ieškota straipsnių publikuotų nuo 2010 metų sausio 1d. iki 2019 metų vasario 1d., duomenų bazės paskutinį kartą tikrintos 2019 metų balandţio mėnesį. Taip pat, nagrinėjant jau atrinktų straipsnių literatūros šaltinių sąrašą atlikta papildoma savarankiška duomenų paieška, siekiant papildomai įtraukti nagrinėjamai temai aktualius straipsnius, atitinkančius nustatytus tinkamumo kriterijus.
3.4 Paieška:
3.4.1 Identifikavimas
Paieškos strategijai naudotos dvi svarbiausios sąvokos, tai daţnai besilankantis (tam tikroje vietoje) asmuo (ang. Frequent attender) ir skubios pagalbos skyrius (ang. emergency department), todėl atliekant išplėstinę paiešką elektroninėse duomenų bazėse, naudojami raktaţodţiai buvo: „ Frequent attender“, „Emergency department“, bei jų analogiški terminai. Naudojantis MeSH (Medical Subject Headings) ţodynų patvirtinti raktiniai ţodţiai ir sutapatinti visi galimi sinonimai. Taip gauta galutinė
14 paieškos strategija: (frequent[All Fields] AND attenders[All Fields] AND ("emergency service, hospital"[MeSH Terms] OR ("emergency"[All Fields] AND "service"[All Fields] AND "hospital"[All Fields]) OR "hospital emergency service"[All Fields] OR ("emergency"[All Fields] AND "department"[All Fields]) OR "emergency department"[All Fields])).
Pirmasis analizės ţingsnis, atrinkti straipsnius iš naudotų elektroninių duomenų bazių, naudojantis jau anksčiau minėtais raktiniais ţodţiais. Norint sukonkretinti paiešką buvo pasirinkta išplėstinė paieška, pritaikant metų bei kalbos filtrus, apribojant publikacijas, publikuotas anglų kalba 2010 – 2019 metų laikotarpiu. Identifikuoti straipsniai iš kiekvienos duomenų bazės, naudojantis Excel programa, buvo suskirstyti į grupes, pagal duomenų bazių rezultatus.
3.4.2 Atranka
Perţiūrėjus ir sutikrinus gautus rezultatus, dalis straipsnių buvo atmesta kaip dublikatai, likusi dalis buvo tinkama tolimesnei analizei. Antrojo ţingsnio metu, atrinkti straipsniai nagrinėti skaitant pavadinimą ir įvertinant santrauką, taip apsprendţiant nagrinėjamo straipsnio aktualumą, atsiţvelgiant į šios analizės tikslus bei nagrinėjamą temą.
3.4.3 Tinkamumas
Įvertinus turimų mokslinių publikacijų pavadinimus ir santraukas, dalis straipsnių buvo pasirinkta tolimesnei analizei, kurios metu nagrinėjama visas straipsnis ir jame pateikta informaciją bei rezultatai. Siekiant įvertinti turinio tinkamumą atliekamai sisteminei literatūros apţvalgai, remiantis pasirinktais įtraukimo ir atmetimo kriterijais, buvo pasirinkta dalies straipsnių neįtraukti į analizę.
3.4.4 Įtraukimas
Tik labai nedidelė dalis nagrinėjamos literatūros atitiko nustatytus kriterijus. Perţvelgus darbų, neatitikusių įtraukimo kriterijų, literatūros šaltinius, nuspręsta pridėti savarankiškai atrinktų straipsnių, kurie atitiko temą bei kriterijus. Taip buvo sudaryta imtis darbų, kurie ir įtraukti į sisteminę literatūros analizę.
15 3.5 Informacijos rinkimo procesas:
Duomenų rinkimui ir sisteminimui buvo panaudota standartinė informacijos rinkimo forma pritaikyta šiai apţvalgai. Uţpildymui panaudoti tokie duomenys kaip, straipsnio autorius, šalis, publikacijos metai, studijų dizainas, tiriamoji grupė, vertinimo metodai bei rezultatai.
3.6 Individualių studijų paklaidos rizika:
Kiekvienos, šioje analizėje, panaudotos studijos paklaidos rizika buvo vertinta individualiai. Reikšmingą paklaidos riziką gali nulemti daugelis faktorių, tokių kaip, aktualios ir tinkamos informacijos trūkumas analizuojamoje literatūroje, didelis papildomas šalutinės informacijos kiekis, kuris gali sąlygoti blogesnę analizę ir duomenų interpretavimą. Kiekvieno tyrimo šališkumo ir sisteminių klaidų rizika įvertinta individualiai, tam padaryti buvo pasitelktas „The Cochrane Collaboration’s“ įrankis, straipsnio šališkumui ir sisteminių klaidų rizikai numatyti.
3.7 Apibendrinimo priemonės:
16
PRISMA flow diagrama
PubMed
(n=41) Scopus (n=48) (n=30) BASE Science Direct (n=25)
Susumavus (n=144) Dublikatai (n=41) Peržiūrėti straipsniai (n=103) Straipsniai, tinkami tolimesnei atrankai (n=44) Pašalinti, nes neatitiko temos (n=59) Pagal tinkamumą savarankiškai pasirinkti straipsniai (n=3) Visi įtraukti straipsniai (n=16) Neatitiko tinkamumo kriterijų (n=31) -Nespecifinės, nesuformuluotos išvados: 4 -Tiriama specifinį susirgimą turinti populiacija: 2 -Eksperimentiniai tyrimai ir t.t.: 2
-Tirta vaikų populiacija: 3 -Neatitiko įtraukimo kriterijų:21 Ide nt ifi ka vi m as A tra nk a T ink am um as Įt ra uki m as
17
4. REZULTATAI IR JŲ APTARIMAS
4.1 Straipsnių pasirinkimasLiteratūros paieškos metu buvo atlikta paieška keturiose elektroninėse duomenų bazėse: PubMed, Scopus, BASE, Science Direct. Identifikavimui panaudoti raktaţodţiai „Frequent attender“ ir „Emergency department“, panaudota šiai literatūros sisteminei analizei suformuluota paieškos strategija, bei pasiriktas filtras publikacijų metams, pateikiant ne senesnius nei dešimties metų senumo mokslinius darbus. Po identifikavimo proceso rasta 144 darbai. Toliau, atliekant atrankos procesą, perţiūrėti ir atmesti pasikartojantys straipsniai, kurių buvo net 41, galiausiai atrinkta 103 darbai, iš kurių 44 atrinkti tinkamumo įvertinimui, nes perţvelgus pavadinimą ir santrauką, jie atitiko pasirinktą temą. Analizuojant 44 darbus, jie pilnai perskaityti, įvertinta, ar atitinka įtraukimo ar atmetimo kriterijus, taip apsprendţiant tinkamumą. 31 straipsnis nebuvo įtrauktas, nes: 4 darbuose buvo nespecifiškai suformuluotos išvados, 2 tyrimuose buvo lyginamos grupės, kurios abi turėjo specifinį lėtinį susirgimą ar onkologinę ligą, 2 darbai buvo eksperimentiniai, analizuojantys intervencijos galimybes siekiant sumaţinti apsilankymų SPS daţnį, tačiau nenagrinėjo populiacijos charakteristikų, vaikų populiacijos analizuotos trijose studijose, 21 tyrimas neatitiko įtraukimo kriterijų. Darbų, kurie neatitiko kriterijų, literatūros šaltiniai perţvelgti, taip papildomai atrenkant darbus, kurie atitiko įtraukimo kriterijus, bet nebuvo rasti atliekant paiešką elektroninėse duomenų bazėse. Galiausiai, įtraukimo etape pasirinkta 16 straipsnių, kurių duomenys aptarti šioje sisteminėje literatūros analizėje. Visa informacijos rinkimo metodologija pateikta PISMA diagramoje.
4.2 Studijų charakteristika
Po atliktos paieškos, analizuoti atrinkta 16 darbų, iš kurių, 6 retrospektyvinės medicininių dokumentų analizės [7–12], 2 retrospektyviniai atvejo ir kontrolės tyrimai [13, 14], retrospektyvinis duomenų bazės tyrimas [15], vienmomentis lyginamasis darbas [16], retrospektyvinis palyginamasis atvejo ir kontrolės tyrimas [17], perspektyvinis numatymo modelio tyrimas [18], antrinė nacionalinės apklausos duomenų analizė [19], retrospektyvinis duomenų bazės bei atvejo ir kontrolės tyrimas [20] ir retrospektyvinis duomenų bazės ir medicininių dokumentų tyrimas [21]. 4 studijos atliktos JAV [9, 16, 18, 19], 4 - Azijoje [12, 13, 15, 22], 3 – Europoje [11, 20, 21], 3 - Australijoje [8, 14, 17] ir 2 – Kanadoje [7, 10]. Publikacijų metai varijavo tarp 2010 iki 2019 metų.
18 Buvo pastebėta, jog tarp atrinktų darbų, nebuvo vieningo DB apibūdinimo, nors didţioje dalyje jie buvo apibūdinami kaip ≥4 ir daugiau kartų SPS apsilankantys asmenys 12 mėnesių laikotarpiu [9 –11, 13, 16, 18 – 20]. Kiti apibūdinimai vyravo tarp: ≥3 vizitų [8], ≥5 vizitų [15, 21, 22], ≥6 vizitų [14], ≥12 vizitų [12], ≥8 vizitų [17], 7-17 vizitų [7] per metus. Tik keturiuose darbuose tyrimo periodas truko ilgiau nei metus [11, 13, 18, 19]. Analizuojant tyrimų DB populiacija, pasiţymėjo tuo, jog jie sudarė tik 1,9 proc. [15] – 9,7 proc. [7] visų apsilankiusiųjų, bet jų vizitų SPS skaičius atitiko 8 proc. [15] – 31,3 proc. [7] visų SPS vizitų tiriamuoju laikotarpiu.
19
Lentelė Nr.2. Bendros nagrinėtų straipsnių charakteristikos Autoriai
Publikacijos metai
Tyrimo laikotarpis
Šalis Tyrimo dizainas Populiacija Imtis Apibrėžimas
Paul P. et al
[15] 2010 3 m. (2005.01.01-2007.12.01) Singapūras Retrospektyvinė duomenų bazės analizė Asmenys apsilankiusieji SPS Sausio 1d. - Gruodžio 31d. 2006 metų laikotarpiu, kurie iki to laiko nebuvo apsilankę
82 172 ≥5 ir daugiau apsilankymų SPS paskutinių 12 mėn. Laikotarpiu Sandoval E. et al [16] 2010 3 mėn. (2005 Liepos - Rugsėjo mėnesiais) JAV Vienmomentis palyginamasis tyrimas
Visi apsilankiusieji Čikagos SPS, kuris lokalizuotas vargingiausiame miesto rajone
168 ≥3 ir daugiau vizitų SPS per pastaruosius 12 mėn. Kirby S.E. et al [8] 2010 1 m. (2008-2009 biudžetiniai metai) Australija Retrospektyvinė medicininių dokumentų apžvalga
Visi asmenys, bent kartą apsilankę SPS pietryčių Australijoje lokalizuotoje ligoninėje
15 806 >3 ir daugiau vizitų SPS per paskutinius metus
Markham D. et al [17] 2011 1 m. (2009 Kovas - 2010 Kovas) Australija Retrospektyvinis palyginamasis atvejo ir kontrolės tyrimas
Visi asmenys apsilankę Southern Health ligonių tinklo SPS (2009 Kovo - 2010 Kovo laikotarpiu)
73 629 ≥8 ir daugiau vizitų SPS per pastaruosius 12 mėn. Bieler G. et al [20] 2012 1 m. (2008 balandis - 2009 Kovas) Šveicarija Retrospektyvinė duomenų bazės, atvejo ir kontrolės tyrimas
Atsitiktinė, dažnai ir retai besilankančių Lozanos Universitetinės ligoninės SPS, imtis 719 ≥4 ir daugiau vizitų SPS per pastaruosius 12 mėn. Doupe M. B. et al [7] 2012 1 m. (2004-2005 biudžetiniai metai) Kanada Retrospektyvinė medicininių dokumentų apžvalga
Visi manitobiečiai kurie bent kartą apsilankė Vinipego regiono SPS
105 687 7-17 vizitų per metus
Billings J. et al [18] 2013 6 m. (2004-2009) JAV Perspektyvinė numatymo modelio Visi apsilankiusieji NY SPS 2007 metais, kurie turi teisę į valstybės finansuojamą sveikatos draudimą 212 259 Išskirstyta į pogrupius (žiūrėti straipsnį) Capp R. et al [9] 2013 1 m. (2011.01.01-2011.12.31) JAV Retrospektyvinė medicininių dokumentų apžvalga
Asmenys, kurie ≥4 ir daugiau kartų apsilankė Yale-New Haven ligoninės SPS per pastaruosius 12 mėn. 1619 ≥4 ir daugiau vizitų SPS per pastaruosius 12 mėn., kurie nesibaigė stacionarizavimu Lentelės Nr.2 tęsinys 18 psl.
20 Lentelės Nr.2 tęsinys Vinton D. T. et al [19] 2014 6 metai (2004-2009)
JAV Antrinė nacionalinės apklausos duomenų analizė
Visi asmenys, atsakę į 2004-2009 m. atliktų JAV
nacionalinių sveikatos apklausų, pateiktus klausimus
157 818 Reti lankytojai: 1-3 vizitai per paskutinius 12 mėn., Dažni lankytojai: 4-9 vizitai, Ypač dažni: ≥10 vizitų Palmer E. et al [10] 2014 1m. (2009) Kanada Retrospektyvinė medicininių dokumentų apţvalga
Visi asmenys apsilankę vienoje
iš trijų miesto ligoninių 59 803 ≥4 ir daugiau vizitų SPS per metus Boh C. et al
[13]
2015 2 m.
(2010.01.01-2011.12.31)
Singapūras Retrospektyvinis atvejo ir kontrolės tyrimas
Atsitiktinė, dažnai ir retai besilankančių tiriamosios ligoninės SPS 2 metų laikotarpiu, imtis 300 ≥4 ir daugiau apsilankymų SPS 12 mėn. (2010-2011) laikotarpiu Quilty S. et al [14] 2016 1 m.(2012.01.01-2012.12.31)
Australija Retrospektyvinis atvejo ir kontrolės tyrimas
Visi asmenys apsilankę Katerinos ligoninės SPS (2012.01.01-2012.12.01) 273 ≥6 ir daugiau apsilankymų SPS 12 mėn. tiriamuoju laikotarpiu Beck A. et al [11] 2017 5 m.(2009.01.01-2013.12.31) UK Retrospektyvinė medicininių dokumentų analizė
Visi pacientai kurie buvo
konsultuoti psichiatro kol lankėsi SPS 23 718 Išskirstyta į pogrupius (žiūrėti straipsnį) Solakoglu G.A. et al [12] 2018 1 m. (2013.01.01-2013.12.31) Turkija Retrospektyvinė medicininių dokumentų apžvalga
Asmenys, kurie ≥12 ir daugiau kartų apsilankė Göztepe SPS tiriamuoju laikotarpiu 117 ≥ 12 ir daugiau apsilankymų SPS 12 mėn. (2013-2014) laikotarpiu Shi-EnChan J. et al [22] 2018 1
m.(2011.01.01-2011.12.31) Singapūras Retrospektyvinė medicininių dokumentų apžvalga
Visi vizitai SPS tiriamuoju 109 383 ≥5 ir daugiau
apsilankymų SPS 12 mėn. tiriamuoju laikotarpiu UíBhroin S. et al [21] 2019 1 m.(2016.01.01-2016.12.31) Airija Retrospektyvinė medicininių dokumentų , duomenų bazės analizė
Visi asmenys apsilankę Korko universitetinės ligoninės SPS (2016.01.01-2016.12.01)
21 920 ≥5 ir daugiau
apsilankymų SPS 12 mėn. (2006-2007) laikotarpiu
21 4.3 Rezultatų sintezė
Šioje sisteminėje literatūros analizėje pagrindinis dėmesys buvo skirtas analizuojamų straipsnių charakteristikų apţvalgai, pateiktų rezultatų analizei bei palyginimui. Į apţvalgą įtraukti tyrimai, vertinant tyrimo atlikimo dizainą, tirtų kokybinių ir (arba) kiekybinių rodiklių specifiką bei duomenų pateikimą, pasiţymėjo dideliu nevienalytiškumu – tai buvo pagrindiniai veiksniai, kurie apribojo galimybes atlikti meta analizę. Dalis tyrimų analizavo kokybinius veiksnius lygindami bendrą DB vizitų skaičių su visų apsilankiusiųjų, SPS tiriamuoju laikotarpiu, vizitų skaičių [10, 21, 22], kita dalis, iš tiriamosios populiacijos atsitiktinai atrinko DB imtį ir atitinkamai tokia pati imtis atrinkta ir iš RB bei analizuota informacija kiekvieno dalyvio atskirai [8, 13, 14, 16, 17], taip pat, visi SPS lankytojai suskirstyti į daugiau nei tris grupes, pagal apsilankymų skaičių, tai siekiant išsiaiškinti, kokie faktoriai turi daugiausiai tikimybės sąlygoti daţnus apsilankymus SPS tam tikrose analizuojamose grupėse [9, 11, 18, 19]. Duomenų pateikimo būdas gan skyrėsi tarp darbų, vieni autoriai gautus rezultatus pateikė tiriamųjų imtį atitinkančiais procentais [8, 17, 19], kiti vizitų skaičių ir procentinę tiriamosios grupės vizitų dalį [7, 9, 10, 12, 16, 22], imties dalį ir procentinę išraišką [11, 13, 15, 20], imties rezultatus, vizitų skaičių arba procentinę tiriamosios imties dalį [14, 18, 21].
Nagrinėtų mokslinių darbų rezultatai labai įvairūs ir tai labiausiai susiję su tuo, jog autoriai nagrinėjo labai įvairias pacientų charakteristikas. Norint kuo objektyviau išanalizuoti ir aprašyti juos, pasitelkta analizavimo strategija, kurios metu kiekvienas charakteristikos elementas nagrinėjamas atskirai, pateikiant bendrą DB populiacijos charakteristiką bei pateikiant veiksnius, kurių duomenys tyrėjų darbuose buvo statistiškai reikšmingi lyginant DB su RB.
Apibendrinti mokslinių darbų, kuriuose vertinta tam tikrų faktorių tikimybė buvo statistiškai reikšminga, lyginant DB su RB , duomenys pateikti 3 lentelėje.
4.3.1 Lytis
Analizuojant straipsniuose tirtų DB imtį vienas pagrindinių aspektų yra tai, jog 11-os tyrimų autoriai vyrus nurodė kaip didţiąją dalį DB lyginant su moterimis. Atitinkamai jie sudarė 51,6 – 65 procentus visų DB [12, 17]. Visiškai priešingos išvados suformuluotos skaitant kitus keturis tyrimus, kur moterys sudarė didţiausią dalį visų DB [10, 14]. Tačiau, vertėtų paminėti, jog labai išsiskyrė moterų dalis vertinant atskiras DB grupes. Doupe ir kiti išskyrę DB į dvi grupes, DB – 7-17 vizitų per metus ir labai
22 daţnus DB - ≥18 vizitų, moterys pakliuvusios į labai daţnų DB kategoriją tesudarė 45,7 proc. kai tuo pat metu DB – 51,1 proc. [7]. Visai kitą tendenciją pateikia Vinton ir kiti [19]. Moterys, kurios priskirtos 4-9 vizitus SPS turėjusių DB grupei, reprezentavo 63,3 proc. analizuotos grupės, bet priskirtos ≥10 vizitų grupei jų dalis grupėje padidėjo iki 65,1 proc. [19].
Lentelė Nr.3. Statistiškai reikšmingų faktorių, lyginant DB grupę su RB grupe, apibendrinimas
Daţną apsilankymų skaičių SPS lemiantys faktoriai Patikslinimai Literatūra Demografiniai veiksniai Vyrai [7], [13], [15], [19], [22] Moterys [8], [10], [16] Amţius: ≥75m. [15], [17], [22] 35-75m. [9], [13], [16] 18-25m. [22]
SPS lokalizacija: Centrinės teritorijos SPS [7]
Rajono SPS [10]
Atstumas iki SPS: >2 km [15]
<10 km [20]
Socioekonominiai veiksniai
Šeimyninis statusas: Išsiskyręs [17]
Turi globėją [20]
Gyvenamosios vietos statusas: Neturi nuolatinės [14], [21]
Slaugos ar kitos institucijos [11], [20]
Pajamos: Bedarbis/gauna socialinę pašalpą [20]
Gyvena maţiausias pajamas gaunančiose zonose [7]
Sveikatos draudimas: Neturi draudimo [20]
Medicaid [19]
PSP prieinamumas: Turi šeimos gydytoją [10]
Atvykimo būdas: GMP [17]
Klinikiniai veiksniai
Psichikos sutrikimai: Intoksikacija įvairiomis medţiagomis [7], [14], [19] Psichiatriniai sutrikimai [11], [12], [16], [17],
[20]
Lėtinės būklės [13], [18]
Prasta fizinė sveikata [19]
Kitos ligos: Kvėpavimo sistemos ligos [7], [8], [15], [19]
Širdies ir kraujagyslių ligos [7], [15], [19]
Apsunkintas kvėpavimas [8]
Infekcinės ligos [15]
Traukuliai [8]
23 Siekiant įvertinti, ar moterų ir vyrų pasiskirstymo skirtumai tarp DB ir RB grupių yra statistiškai reikšmingi, panaudoti duomenys darbų, pateikusių daugiamatės statistikos duomenis. Penkiuose mokslinėse publikacijose [7, 13, 15, 19, 22] didesnis vyriškos lyties polinkis lankytis SPS buvo statistiškai reikšmingas lyginant su kontroline grupe. Šie duomenys kiek kontraversiški, kadangi trys autoriai [8, 10, 16] nurodė jog moteriškoji lytis turėjo polinkį daţniau kreiptis į SPS, negu vyrai. Likusiose studijose nebuvo pateikti daugiamatės statistikos duomenys arba nebuvo rasta statistiškai reikšmingo skirtumo tarp lyčių.
1 pav. Forest plot. Moterų ir vyrų palyginimas DB grupėse, moterų skaičius (vizitų skaičius)- atskaitos taškas
4.3.2 Amţius
Aptariant bendrą amţiaus charakteristiką galima išskirti tai, kad vidutinis DB amţius tarp 41-erių [12] ir 58-erių [13]. Billings ir kiti [18] savo tiriamąją grupę išskirstė į 8 grupeles, todėl analizuojant jų pateiktus rezultatus matomas amţiaus didėjimas atitinkamai didėjant apsilankymų SPS per metus skaičiui. Keturiuose darbuose [7, 10, 19, 22] išskirta amţiaus grupė, kurios atstovai turėjo daugiausiai vizitų arba sudarė didţiausią tiriamosios DB grupės dalį, tačiau tolimesni tyrimų rezultatai išsiskyrė. Didţiausią vizitų SPS skaičių turėjo gana jaunų pacientų grupė, kurie buvo nuo 18 (25) iki 44 metų amţiaus, be to, pastebėta, kad šios grupės atstovai, kurie priskirti labai daţniems DB, savo grupėje sudarė didţiausią procentinę grupės dalį [7, 19]. Panašią tendenciją pateikia Palmer ir kiti [10], kur stebima didţiausia DB dalis 20 – 49 metų amţiaus grupėje. Jauniausią grupę, kaip daţniausius DB, pagal tyrimo rezultatus
0,25 0,75 1,25 1,75 2,25 2,75 Boh et al 2015 Paul et al 2010 Shi-En Chan et al 2018 Doupe et al 1012 Markham et al 2011
24 išskyrė Chan ir kiti [22], kur net 44,7 proc. visų DB sudarė labai jauni pacientai, kurių amţius 16 – 25 metai ir jie sudarė 24,5 proc. visų tiriamųjų SPS vizitų.
Tik šešių straipsnių autoriai [9, 13, 15 – 17, 22] išanalizavę statistinius duomenys rado statistiškai reikšmingų amţiaus skirtumų tarp DB ir kontrolinės grupės. Pastebėta, jog DB labiau tikėtina jog bus vyresnio amţiaus (45 metų ir vyresni) [16] ir bus labiau linkę kreiptis į SPS nederamais vizitais [13], didėjantis apsilankymų SPS skyriuje daţnis buvo reikšmingai susijęs su vyresniu pacientų amţiaus didėjimu [9]. Chan [22] ir kiti tyrimo rezultatuose išskyrė dvi amţiaus grupes, kurios linkusios daţniau kreiptis skubios pagalbos nei RB. Remiantis daugiamatės statistikos duomenimis pirmasis vizitų pikas fiksuotas 16 – 25 amţiaus bei antrasis ≥75 metų grupėse. Ţenklus apsilankymų skaičiaus padidėjimas fiksuotas dar dviejuose tyrimuose [15, 17], kur vyresnėse nei 70 ar ≥75 metų grupėse įvardintas reikšmingas vizitų skaičiaus didėjimas.
4.3.3 SPS lokalizacija
Labai nedaug informacijos autoriai pateikia apie DB apsilankymų daţnio galimas sąsajas su SPS lokalizacijos. Iš visų atrinktų ir skaitytų darbų dvejuose studijose suformuluotos specifinės išvados šia tema. Palmer ir kiti [10] remdamiesi logistinės regresijos duomenimis pateikė išvadą, jog būtent SPS lokalizacija rajone yra daţnų apsilankymų nuspėjamasis faktorius. Visiškai priešingą išvadą padarė Doupe ir kiti [7], jų gautais statistiniais duomenimis, asmenys, gyvenantys didmiesčiuose, turi didesnę riziką tapti DB.
4.3.4 Atstumas iki SPS
Dauguma analizuotų straipsnių autorių nenagrinėjo atstumo iki skubios pagalbos skyriaus sąsajų su daţnais DB apsilankymais, tik dvejuose darbuose pateikiama ši informacija. Renkant duomenis iš pateiktos informacijos padaryti keli pastebėjimai. Pirmasis iš jų, SPS esant <10km atstumu didėja daţnų DB apsilankymų rizika, tai siejama su geresniu pagalbos prieinamumu [20]. Kita vertus, antrojo tyrimo daugiamatės statistikos duomenys leido teigti, jog esant 2 km ir didesniam atstumui iki SPS, daţnesnių vizitų statistinė tikimybė didėja [15]. Kadangi antrame tyrime buvo apsiribota 8 km atstumu, todėl turint šiuos duomenis negalima daryti prielaidos, kad didėjant atstumui iki skubios pagalbos skyriaus kartu didėja ir daţnesnių vizitų tikimybė.
25 38,5 proc. DB buvo vedę [12], dviejuose darbuose didţiausią dalį DB sudarė vieniši asmenys [11, 16], dar trijuose tyrimuose vyraujantis DB šeimyninis statusas buvo nurodytas – „Išsiskyrę“ [17, 19, 20]. 10 mokslinių straipsnių jokių duomenų nepateikė [7 – 10, 13 – 15, 18, 21, 22].
Nagrinėjant statistinius duomenis pateiktus, Markham ir kitų [17], tikimybė, kad DB šeimyninis statusas bus nurodytas kaip išsiskyręs, buvo statistiškai reikšminga lyginant su RB (OR 2,2, 95 proc. CI: 1,7-2,8, p < 0,0001). Taip pat, globėjo turėjimas sąlygojo didesnę apsilankymų SPS riziką (OR 15,8, 95 proc. CI: 1,7-147,3), šis veiksnys buvo vienas iš kelių, kuriais remiantis dalis DB pacientų priskirti didesnio paţeidţiamumo grupei [20].
4.3.6 Gyvenamosios vietos statusas
Tik keletas autorių pateikė statistinius duomenis aptarančius gyvenamosios vietos statuso įtaką daţnesniam DB vizitų SPS skaičiui [11, 14, 20, 21]. Nors nedidelė dalis DB tiriamosiose grupėse pasiţymėjo gyvenamosios vietos neturėjimu (19,7 proc. DB) [14] ar gyvenantys institucinėse įstaigose (6,4 proc. DB) [11], tačiau vertinant pateiktus statistinius duomenis, šie faktoriai pasirodė esantys statistiškai reikšmingi lyginant su RB. DB turėjo didesnę tikimybę neturėti nuolatinės gyvenamosios vietos (OR 20,4, p < 0,0001)[14], labai daţni DB, apsilankantys ≥13 kartų SPS per metus, 50 proc. neturėjo gyvenamosios vietos [21]. Gyvenantys institucinėse įstaigose, taip pat, buvo linkę daţniau lankytis SPS (6,4 proc. visų DB) [20] ir didesnę riziką tapti labai daţnais DB (OR 5.30 ± 4.28, p = 0,04) [11].
Kiti autoriai savo darbuose tokių duomenų nepateikė. 4.3.7 Pajamos
Labai nedidelė dalis informacijos dalis skirta nagrinėti gaunamų pajamų ryšį ir apsilankymų SPS daţnį. Didţioji dalis DB priklausė ţemas pajamas ganančiųjų grupei 25,3 (95 proc. CI: 23,4-27,4) ir 30,5 (95 proc. CI: 26,2-35,1) proc. DB [19]. Doupe ir kiti [7] pateikė panašius, statistiškai reikšmingus duomenis, jog labiau tikėtina, kad šios grupės tiriamieji gaus pačias maţiausias pajamas ir daţniau nei lyginamoji grupė kreipsis į SPS (OR 1,3, 95 proc. CI: 1,2-1,5) . Viename tyrime, bedarbiai/gaunantys socialines išmokas DB sudarė 32,2 proc. visų DB bei apskaičiuota didesnė tikimybė, jog jie priklausys šiai grupei (OR 2,1, 95 proc. CI: 1,3-3,4) [20].
26 4.3.8 Sveikatos draudimo statusas
Atliktų penkių tyrimų duomenys parodė, kad didţioji dalis DB turi medicininį draudimą [12, 16, 19 – 21] ir tik nedidelė dalis neturėjo jokio draudimo 10,6 [20]- 18,3 proc. [19]. Nors tik nedidelė dalis DB neturi jokio draudimo, tačiau vienas tyrimas įrodė, kad jie turi statistiškai reikšmingesnę riziką tapti DB (OR 2,5, 95 proc. CI: 1,1-5,8) [20], tuo tarpu visai priešingos išvados buvo padarytos Vinton ir kitų [19]. Jų atliktame tyrime medicininį draudimą turintys pacientai buvo linkę daţniau lankytis SPS nei neapsidraudę (OR 1,61, 95 proc. CI:1,15-2,24).
4.3.9 PSP prieinamumas
Palmer ir kiti [10] vieninteliai iš analizei atrinktų straipsnių analizavo ar egzistuoja ryšys tarp daţnų vizitų SPS ir šeimos gydytojo turėjimo. Visose trijose ligoninėse, kur buvo atliktas tyrimas, pusę apsilankiusiųjų teigė turintys šeimos gydytoją. Atlikus logistinę duomenų analizę gauti rezultatai rodė statistiškai reikšmingą sąsają tarp šeimos gydytojo turėjimo ir daţnų vizitų į SPS (OR 1,56, 95 proc. CI: 1,47-1,66, p < 0,001).
4.3.10 Atvykimo būdas
Transportavimas GMP įvardintas daţniausiai naudojamu atvykimo metodas į SPS tarp DB [15, 17, 21], nors viename tyrime net 91,3 proc. į SPS atvyko patys [13]. Deja, tik vieno tyrimo autoriai pateikė statistinius duomenis [17]. Juose 51 proc. DB į gydymo įstaigą transportuoti GMP, lyginant su RB – 31 proc., DB turėjo didesnę tikimybę atvykti GMP (OR 2,4, 95 proc. CI:2,3-2,6, p < 0,0001).
4.3.12 Psichikos sutrikimai
Vienos daţniausių kreipimosi skubios pagalbos prieţastys buvo psichiatriniai sutrikimai ir (arba) intoksikacija psichotropinėmis medţiagomis, tarp jų ir alkoholiu. Iš analizuojamų šešiolikos darbų tik keturi autoriai nepateikė jokių duomenų susijusių su DB psichiatrinėmis ligomis ir (arba) psichotropinių medţiagų vartojimo [8, 10, 15, 22]. Tarp daţnų pacientų pastebėta, kad pacientai, besikreipiantys skubios pagalbos dėl psichiatrinių prieţasčių, sudarė 31,6 proc. visų DB bei buvo reikšmingai linkę suvartoti didesnius kiekius ar būti priklausomi nuo alkoholio [12]. Lengvas alkoholio vartojimas stebėtas daug daţniau tiriamųjų grupėse su ≥10 ir daugiau vizitų ir atitiko 37,1 proc. šios grupės pacientų [19]. Pastebėta
27 tendencija DB tarpe, jog didėjant vizitų skaičiui, piktnaudţiaujantys alkoholiu asmenys sudarydavo vis didesnę ir didesnę dalį tiriamųjų [9, 18]: 7-17 vizitų per metus grupėje, alkoholiu piktnaudţiaujantys asmenys sudarė 48 proc., atitinkamai ≥18 vizitų grupėje – 68 proc., šių grupių daţniausios SPS diagnozuotos diagnozės buvo susijusios su alkoholio vartojimo [9]. Alkoholis kaip papildomas veiksnys DB grupėse siekė nuo 3,3 proc. [13] iki 19,7 proc. [14].
Koreliacija tarp psichotropinių medţiagų, jų tarpe ir alkoholio, vartojimo ir didėjančio DB skaičiaus keturi autoriai įvertino kaip statistiškai reikšmingą [7, 14, 19]. Viton ir kitų [19] duomenys leidţia daryti prielaidą, jog nors ir didţioji dalis DB maţiau ar daugiau turi piktnaudţiavimo alkoholiu problemų, bet statistiškai labiau tikėtina jog jie bus abstinentai. Remiantis kito tyrimo rezultatais DB turi didesnę riziką piktnaudţiauti psichotropinėmis medţiagomis (OR 2,9, 95 proc. CI: 2,6-3,3 p < 0,001) nei RB [7].
Psichiatriniai susirgimai bendrai vertinant imtį sudarė gana nedidelę dalį susirgimų, dėl kurių daţniausiai buvo kreipiamasi į SPS, tačiau DB grupėse ši dalis ţymiai padidėja. DB grupėse 31,6 proc. [12] – 45 proc. [9] pacientų įvairias psichiatrinės būklės nurodė esant gretutiniais susirgimais. Daţniausiai minėtos psichiatrinės būklės kaip depresija arba nerimo sutrikimai [9], psichozė 24,4 proc. ir asmenybės sutrikimai 24,6 proc. [11], depresijos sukelta psichozė [9].
Daţnai į skubios pagalbos skyrių besikreipiantys pacientai turėjo nuo 4,5 (95 proc. CI: 4,1-4,9 , p < 0,0001) [20] iki 1,7 (95 proc. CI: 1,1-2,8) [17] kartų didesnę tikimybę kreiptis pagalbos esant psichiatriniams susirgimams arba anamnezėje nurodyti jog serga psichiatrinėmis ligomis, nei lyginamoji grupė. Tuo pačiu, DB pacientai 2,3 (95 proc. CI: 1,9-2,7 , p < 0,001) karto daţniau sirgo asmenybės sutrikimais ir 1,4 (95 proc. CI: 1,1-1,7 , p < 0,01) karto šizofrenija [7]. Dar viename darbe, pasinaudojus numatymo modeliu apskaičiuota, kad tris ir daugiau kartų besikreipiantys į SPS asmenys 58 proc. anamnezėje išsakė vartoję arba vartojantys psichotropines medţiagas, 72,3 proc. turi psichiatrinių sutrikimų ir 48,9 proc. turėjo psichiatrinių sutrikimų ir piktnaudţiavo psichotropinėmis medţiagomis [18]
.
4.3.13 Lėtinės būklės
Daugybėje darbų yra teigiama, jog sergamumas tam tikromis lėtinėmis ligomis yra labai svarbus faktorius, lemiantis vis augantį apsilankymų daţnį priėmimo skyriuose. Įdomesnis klausimas kyla norint išsiaiškinti, ar bet kuri lėtinė liga yra rizikos faktorius tapti DB SPS. Atskiri susirgimai analizuojami „Kitos ligos“ skyrelyje. Deja, daug informacijos šita tema analizuojamų darbų autoriai nepateikia.
28 Vienintelė informacija kurią pavyko rasti, jog DB 0,522 (95 proc. CI:0,441-0,616, p < 0,0001) karto daţniau lankėsi SPS jei sirgo daugiau nei viena lėtine liga [13] bei 79 proc. DB, turėjo lėtinį susirgimą, o iš jų net pusė DB sirgo daugiau nei viena lėtine liga [18].
4.3.14 Prasta fizinė sveikata
Fizinė sveikata labai stipriai susijusi su bendra ţmogaus savijauta, todėl jai pablogėjus, net menkiausias sunegalavimas gali tapti dar vieno vizito prieţastimi. Nagrinėjant 2004 – 2009 metų JAV atliktos nacionalinės apklausos duomenis, pacientai, didţioji dalis DB grupių pacientų savo bendrą sveikatą įvertino vidutiniškai/prastai: 47,8 proc. pacientų apsilankančių 4-9 kartus SPS per metus ir 54,6 proc. apsilankančių ≥10 kartų [19].
4.3.15 Kitos ligos
Daţniausios apsilankymų prieţastys bei diagnozuoti susirgimai SPS nagrinėtuose moksliniuose darbuose pateikiami gana skirtingai. DB daţniausiai kreipdavosi medicininės pagalbos dėl skausmo [14], šlapimo takų infekcijų [22], psichiatrinių susirgimų [8, 17], lėtinės obstrukcinės plaučių ligos (LOPL) ir su susirgimu susijusių būklių [15], infekcinių susirgimų [12], alkoholio ir kitų psichotropinių medţiagų vartojimo sukeltų sutrikimų [9, 20, 21], pakartotinio recepto išrašymo [8].
Lėtinės ligos, kuriomis daţniausiai sirgo DB grupių pacientai buvo arterinė hipertenzija [9, 13, 16, 19], diabetas [7, 13, 19], astma [7, 9, 16, 19], artritas [7], psichiatriniais susirgimai [12], epilepsija [21], lėtinė obstrukcinė plaučių liga [9].
Analizuojant pateiktus statistinius duomenis DB pacientai turėjo didesnę tikimybę nei RB sirgti diabetu (OR 1,39, 95 proc. CI: 1,06-1,83 [19] ir OR 1,4, 95 proc. CI: 1,3-1,6 p < 0,001[7]), insultu (OR 1,58, 95 proc. CI: 1,36-1,83 [19] ir OR 1,3, 95 proc. CI: 1,2-1,5 p < 0,01 [7]), astma (OR 1,64, 95 proc. CI: 1,46-1,85 [19] ir OR 1,4, 95 proc. CI: 1,3-1,6 p < 0,001 [7]), bei išemine širdies liga (OR 1,5, 95 proc. CI: 1,5-1,9, p < 0,001 [7]). Be to, šiai pacientų grupei apsilankymų SPS metu nuo 1,7 (95 proc. CI: 1,1-2,8) [20] iki 4,5 (95 proc. CI: 4,1-4,9, p < 0,0001) [17] kartų daţniau diagnozuoti psichiatriniai sutrikimai, nuo 2,53 (95 proc. CI: 1,48-4,32) [15] iki 3,234 (95 proc. CI: 1,48-4,32) [8] kartų daţniau kreipiasi dėl LOPL. Vizitų daţnis buvo taip pat statistiškai reikšmingas kai DB grupė kreipėsi dėl širdies
29 nepakankamumo (OR 2,35, 95 proc. CI: 1,30-4,25) [15], ūmios kvėpavimo takų infekcijos (OR 1,82, 95 proc. CI: 1,10-3,00) [15], traukulių (OR 3,808, 95 proc. CI: 1,697-8,540, p < 0,005) ir apsunkinto kvėpavimo (OR 2,35, 95 proc. CI: 1,30-4,25) [8].
4.3.16 SMP kategorija
Skubios medicininės pagalbos (SMP) kategorija yra suteikiama kiekvienam į SPS atvykusiam pacientui pagal jo būklė, apsprendţiama kokio sunkumo jo būklė ir kaip greitai pacientui turi būti suteikiama medicininė pagalba. 3 kategorijos pacientams būklės vertinimas ir pagalba turi būti pradedama teikti ne vėliau nei per 30 min, būtent šiai kategorijai daţniausiai priskiriami 30,2 proc. – 70 proc. DB [13, 22]. 30,1 proc. 3 kategorijos DB pacientų išleidţiami su siuntimu pas specialistą [22]. Boh ir kiti [13] pastebėjo, kad dėl pagristų prieţasčių į SPS atvykę DB buvo daţiau priskiriami antrai kategorijai (67 proc.) lyginant su retais lankytojais, kurių vizitai buvo pagrįsti (52,7 proc.), tačiau remiantis daugiamate analize, DB daugiau nei 18 kartų daţniau priskiriami 3 ir 4 kategorijoms lyginant su DB kurie priskirti pirmajai . Dviejuose darbuose, autoriai nenustatė reikšmingos sąsajos tarp SMP kategorijos ir DB [15, 17].
4.4 Bendra apţvalgos paklaidos rizika
Šios literatūros apţvalgos tikslumas tiesiogiai priklauso nuo darbe panaudotų ir nagrinėtų straipsnių sisteminių klaidų rizikos, todėl šio darbo sisteminių klaidų rizika negali būti maţesnė nei visų nagrinėjamų straipsnių bendra sisteminių klaidų rizika.
Apţvalgos tikslumui įtakos turėjo skirtingai autorių pateikiami duomenys, ypač, DB apibrėţimas ir nagrinėjamos charakteristikos. Nors dauguma autorių apibrėţė DB kaip asmenis, kurie SPS per metus apsilanko ≥4 ir daugiau kartų, tačiau dalis straipsnių atskaitos tašku pasirinko 7 ir daugiau vizitų. Tai sukelia tam tikrų problemų siekiant kuo tiksliau išanalizuoti DB grupes. Toks gana didelis vizitų skirtumas tarp DB grupių sąlygoja, jog straipsniuose DB grupėms priskiriant tik ypač daug apsilankymų SPS, dalis pacientų priskiriami RB, kai kiti autoriai juos priskiria DB grupėms, todėl galima tikėtis grupių charakteristikų netolygumų lyginant skirtingų autorių pateikiamų rezultatų. Dar vienas bendras tyrimų aspektas, kuris gali lemti didesnę šališkumo ir paklaidos riziką yra tai, kad nebuvo dviejų tyrimų, kurie nagrinėtų tokias pačias imties charakteristikas, daţniausiai autorių pateikiami duomenys susiję su lytimi, amţiumi, psichiniais sutrikimais, gretutinėmis ligomis arba pirmine diagnoze SPS. Likusios
30 charakteristikos, tokios kaip pajamos, medicininio draudimo statusas, SMP kategorija buvo aptartos tik kai kurių autorių, todėl yra didesnė rizika paklaidoms.
31
5. IŠVADOS
1. Tiriamosios populiacijos charakteristikų pasiskirstymą tarp daţnai ir retai SPS apsilankančių pacientų, nustatyta jog didţiausią dalį DB grupės sudarė vyrai, vidutiniškai keturiasdešimties metų amţiaus bei išsiskyrę, turintys psichiatrinių susirgimų ir (arba) piktnaudţiaujantys psichotropinėmis medţiagomis.
2. Daţniausi susirgimai, dėl kurių buvo kreipiamasi į SPS, buvo susiję su psichiatrinėmis ligomis ir psichotropinių medţiagų vartojimu, o tarp gretutinių ligų labiausiai figūravo diabetas, astma ir arterinė hipertenzija.
3. Didesnę riziką tapti DB, DB grupę lyginant su RB grupe, turi vyresnio amţiaus (60 metų ir vyresni), nuolatinės gyvenamosios vietos neturintys, išsiskyrę, gaunantis maţas pajamas vyrai. Taip pat, asmenys su psichiatriniais susirgimai bei ţalingai vartojantys alkoholį, sergantys diabetu, astma arba patyrę insultą.
32
LITERATŪROS SĄRAŠAS
[1] L. Moore, A. Deehan, P. Seed, and R. Jones, “Characteristics of frequent attenders in an emergency department: Analysis of 1-year attendance data,” Emerg. Med. J., vol. 26, no. 4, pp. 263–267, 2009.
[2] E. LaCalle and E. Rabin, “Frequent Users of Emergency Departments: The Myths, the Data, and the Policy Implications,” Ann. Emerg. Med., vol. 56, no. 1, pp. 42–48, 2010.
[3] The Royal College of Emergency Medicine, “Frequent Attenders in the Emergency Department,” no. August, 2017. [4] E. R. L. Williams et al., “Psychiatric status, somatisation, and health care utilization of frequent attenders at the
emergency department A comparison with routine attenders,” J. Psychosom. Res., vol. 50, no. 3, pp. 161–167, 2001. [5] J. Moe et al., “Mortality, admission rates and outpatient use among frequent users of emergency departments: A
systematic review,” Emerg. Med. J., vol. 33, no. 3, pp. 230–236, 2016.
[6] D. Moher et al., “Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: The PRISMA statement (Chinese edition),” J. Chinese Integr. Med., vol. 7, no. 9, pp. 889–896, 2009.
[7] M. B. Doupe et al., “Frequent users of emergency departments: Developing standard definitions and defining prominent risk factors,” Ann. Emerg. Med., vol. 60, no. 1, pp. 24–32, 2012.
[8] S. E. Kirby, S. M. Dennis, U. W. Jayasinghe, and M. F. Harris, “Patient related factors in frequent readmissions: The influence of condition, access to services and patient choice,” BMC Health Serv. Res., vol. 10, 2010.
[9] R. Capp et al., “Characteristics of Medicaid enrollees with frequent ED use,” Am. J. Emerg. Med., vol. 31, no. 9, pp. 1333–1337, 2013.
[10] E. Palmer, D. Leblanc-Duchin, J. Murray, and P. Atkinson, “Emergency department use: is frequent use associated with a lack of primary care provider?,” Can. Fam. Physician, vol. 60, no. 4, pp. e223-9, Apr. 2014.
[11] A. Beck, E. Sanchez-Walker, L. J. Evans, V. Harris, R. Pegler, and S. Cross, “Frequent users of Mental Health Liaison Services within Emergency Departments.,” Psychiatry Res., vol. 258, pp. 194–199, Dec. 2017.
[12] G. A. Solakoglu, M. E. Karakilic, and K. Aciksari, “Frequent attenders to emergency department in a research hospital in Turkey,” Medeni. Med. J., vol. 33, no. 3, pp. 158–166, 2018.
[13] C. Boh et al., “Factors Contributing to Inappropriate Visits of Frequent Attenders and Their Economic Effects at an Emergency Department in Singapore.,” Acad. Emerg. Med., vol. 22, no. 9, pp. 1025–1033, Sep. 2015.
[14] S. Quilty, G. Shannon, A. Yao, W. Sargent, and M. F. McVeigh, “Factors contributing to frequent attendance to the emergency department of a remote Northern Territory hospital.,” Med. J. Aust., vol. 204, no. 3, pp. 111.e1–7, Feb. 2016.
33 [15] P. Paul, B. H. Heng, E. Seow, J. Molina, and S. Y. Tay, “Predictors of frequent attenders of emergency department at
an acute general hospital in Singapore.,” Emerg. Med. J., vol. 27, no. 11, pp. 843–848, Nov. 2010.
[16] E. Sandoval et al., “A Comparison of Frequent and Infrequent Visitors to an Urban Emergency Department,” J. Emerg. Med., vol. 38, no. 2, pp. 115–121, 2010.
[17] D. Markham and A. Graudins, “Characteristics of frequent emergency department presenters to an Australian emergency medicine network,” BMC Emerg. Med., vol. 11, 2011.
[18] J. Billings and M. C. Raven, “Dispelling an urban legend: Frequent emergency department users have substantial burden of disease,” Health Aff., vol. 32, no. 12, pp. 2099–2108, 2013.
[19] D. T. Vinton, R. Capp, S. P. Rooks, J. T. Abbott, and A. A. Ginde, “Frequent users of US emergency departments: Characteristics and opportunities for intervention,” Emerg. Med. J., vol. 31, no. 7, pp. 526–532, 2014.
[20] G. Bieler et al., “Social and medical vulnerability factors of emergency department frequent users in a universal health insurance system,” Acad. Emerg. Med., vol. 19, no. 1, pp. 63–68, 2012.
[21] S. Ui Bhroin, J. Kinahan, and A. Murphy, “Profiling frequent attenders at an inner city emergency department.,” Ir. J. Med. Sci., Jan. 2019.
[22] J. S. E. Chan, A. S. Tin, W. L. Chow, L. Tiah, M. Tiru, and C. E. Lee, “Frequent attenders at the emergency
department: an analysis of characteristics and utilisation trends,” Proc. Singapore Healthc., vol. 27, no. 1, pp. 12–19, 2018.
