癫痫患者在急诊护理中的相关人口统计因素的作用

时间:2026年2月2日
来源:Epilepsy & Behavior

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急诊科癫痫患者种族与居住区差异研究。黑人患者尤其是住在7-8区的,更易接受抗癫痫药物且急诊停留时间更长,但影像学与毒理筛查无显著种族/区差异。提示系统性不平等影响癫痫急诊管理。

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克里斯托弗·萨乌达(Christopher Saouda)| 拉德瓦·阿利(Radwa Aly)| 肖恩·M·李(Sean M. Lee)| 穆罕默德·Z·库贝西(Mohamad Z. Koubeissi)
美国华盛顿大学,神经学与康复医学系,华盛顿特区

摘要

目的

确定患者的人口统计学特征(尤其是种族和住院病房)是否与急诊科(ED)癫痫相关护理的差异有关。

方法

我们对2018年至2020年间因癫痫或功能性发作就诊于华盛顿大学急诊科的成人患者进行了回顾性研究。每次就诊都被对应到华盛顿特区的八个病房之一,并根据种族和病房将患者进行分组(第1-6病房的白人患者与第7-8病房的黑人患者)。使用多变量逻辑回归和线性/混合效应模型,比较了各组之间的关键急诊干预措施和结果(抗癫痫药物(ASM)的使用、头部CT成像、毒理学筛查以及急诊停留时间)。

结果

在分析的324次急诊就诊中,黑人患者接受紧急抗癫痫药物的概率显著高于白人患者。他们的初次急诊停留时间也更长。在最服务不足的病房(第7-8病房)中,CT成像的使用更为普遍(40% vs 其他组约27%);然而,在调整后的比较中,种族/病房对CT或毒理学检查的使用没有显著差异。复诊患者中未观察到急诊停留时间的种族/病房差异。

意义

来自服务不足病房的黑人患者因癫痫就诊的频率更高、停留时间更长,需要紧急治疗的情况也更常见。这些发现表明,门诊癫痫护理和资源获取方面的系统性差异导致了急性护理利用的不均衡,强调了采取措施确保公平癫痫管理的必要性。

引言

癫痫发作是急诊科就诊的常见原因;然而,急性癫痫护理的质量和结果因患者的人口统计学特征、地理位置和医疗资源获取情况而大不相同[1]。在美国,尤其是黑人患者中,癫痫发病率、治疗连续性和急诊护理利用方面的种族和族裔差异一直存在。越来越多的证据表明,这些差异主要是由结构性和社会经济因素而非生物学差异引起的。
华盛顿特区被划分为八个病房,这些病房在种族构成、收入、住房稳定性和医疗基础设施获取方面存在显著差异(图1)。黑人居民的家庭收入中位数约为全区中位数的73%,其中第7和第8病房的黑人家庭收入中位数低于全区中位数的50%[2]。这些地理上的不平等反映了阿纳科斯蒂亚河以东社区长期的投资不足和基础设施发展有限的情况。相应地,非裔美国人承受着更大的癫痫负担:在华盛顿特区,黑人居民的终生癫痫发病率几乎是白人居民的三倍(2.13% vs 0.77%),并且与低收入人群显著相关[3],[2],[4]。
在此背景下,我们对因癫痫就诊于华盛顿大学医院急诊科的成人患者进行了回顾性研究。通过将患者就诊情况与病房对应,并按种族和居住地点分析急诊护理指标,我们试图评估结构性不平等是否与急诊癫痫管理的差异有关。我们假设黑人患者——特别是居住在第7和第8病房的患者——在急诊治疗强度和停留时间上会与其他病房的非黑人患者存在差异。

方法部分

方法

这项回顾性观察研究包括了2018年至2020年间因癫痫或功能性发作就诊于华盛顿大学医院急诊科的成人患者(≥18岁),诊断依据为ICD-10编码。在数据提取前已获得机构审查委员会的批准。
临床和人口统计数据来自电子病历,包括年龄、性别、种族、保险状况、居住邮政编码等。

结果

在华盛顿大学的324次急诊就诊中,定义了三个患者组:居住在第1-6病房的白人患者(n = 67人)、居住在第1-6病房的黑人患者(n = 136人)以及居住在第7-8病房的黑人患者(n = 121人)。大多数就诊为首次就诊(白人患者:51人;黑人患者:89人;黑人患者:82人),复诊患者数量较少(分别为7人、19人和16人)。基线人口统计和临床特征基本一致。

讨论

本研究表明,华盛顿特区急诊科的癫痫护理因患者种族和居住社区而异,表明急诊护理的提供存在基于人口统计学特征的差异。居住在服务最不足的第7和第8病房的黑人患者更可能因急性癫痫多次就诊,抗癫痫药物的使用率更高,急诊停留时间也更长。这些发现与之前的研究结果一致。

结论

我们的研究表明,患者的种族和居住社区与治疗方式和停留时间存在差异,这凸显了更广泛的结构性不平等如何在急性医疗环境中体现出来。居住在华盛顿特区服务最不足病房的黑人患者在急诊科接受了更多的干预和更长时间的观察,这可能反映了疾病的严重程度或临床决策中的潜在偏见。进一步的研究应探讨这些差异的原因。

伦理批准声明

我们确认已阅读了期刊关于伦理出版相关问题的立场,并确认本手稿符合这些指导原则。

作者贡献声明

克里斯托弗·萨乌达(Christopher Saouda):撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、数据分析。
拉德瓦·阿利(Radwa Aly):撰写 – 审稿与编辑、调查、数据分析、概念构思。
肖恩·M·李(Sean M. Lee):方法学设计、数据分析、数据管理。
穆罕默德·Z·库贝西(Mohamad Z. Koubeissi):撰写 – 审稿与编辑、数据可视化、监督、概念构思。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

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