1. 引言
心脏骤停(CA)是全球范围内导致死亡的主要原因之一。根据世界卫生组织(WHO)统计，心脏骤停的黄金抢救时间为4~6分钟，而自动体外除颤仪(AED)的及时使用可将生存率提高至50%以上[1] [2]。以日本为例，每10万人AED配置量超过500台，然而，我国AED的配置率和使用率仍远低于发达国家水平。而我国一线城市如北京、上海每10万人配置量不足50台[3] [4]。
目前我国心脏骤停发病率很高，院外抢救成功率极低，公共场所自动体外除颤仪(AED)的使用可有效提高心脏骤停的院外抢救成功率[1] [2] [5]。医院内是病患密集区域，发生CA的潜在可能性较大。由于心脏骤停发生4~6 min脑细胞即发生不可逆损伤，所以将心脏骤停后的4 min作为心肺复苏的“黄金时间”，能在最短时间内获取并使用AED，能提高除颤成功率及患者复苏率，充足的AED数量配置及使用是抢救成功的关键，所以医院内部在公共区域配备AED是必要的[6] [7]。
该研究通过对某市27家医疗机构(14家三级医院，13家二级医院)进行横断面问卷调查，旨在分析其公共区域自动体外除颤仪(AED)的配置现状及影响因素。本研究具有一定的现实意义，聚焦于医疗机构这一特殊公共场所的AED配置问题，能为提升院内公共区域的急救能力提供实证依据。
2. 资料与方法
2.1. 数据来源
调查对象：通过发放调查问卷的方式，收到返回有效调查问卷27份。以本市27家医疗机构为研究对象，其中三级医院14家，二级医院13家，一级医院(卫生院或社区医院)因参与度不足未被纳入，未覆盖。区域覆盖范围：市辖区占比55.56%；县市区占比44.44% [3]。调查内容：问卷设计包括AED配置情况、维护管理、培训覆盖率等20项指标，涵盖以下维度：
机构特征：等级、类型、日均门诊量、流动人口等。
AED配置：数量、品牌、配置时间等。
管理维护：巡检周期、维护责任部门等。
培训与认知：培训覆盖率、使用熟练度等。
2.2. 统计分析
结合调查问卷各题给出的参考答案及针对各选项给出的得分比重进行统计得分，采用SPSS 28.0 (IBM, USA)进行统计分析。计量资料符合正态分布以x ± s表示，组间比较采用独立样本t检验；非正态分布资料以中位数(四分位数) [M (Q1, Q3)]表示，采用Mann-Whitney U检验。计数资料以率(%)表示，组间比较采用χ2检验或Fisher精确检验。多因素分析采用多元线性回归及Logistic回归，检验水准α = 0.05 [8]-[12]。
3. 方法与结果
数据预处理：对数据进行清洗，剔除未完整填写关键问题的样本(如缺失“AED配置数量”的问卷)；缺失值处理：对“AED最早配置时间”等连续变量采用均值填补法；分类变量(如“维护责任部门”)采用众数填补。
3.1. AED配置率与医疗机构特征的相关性分析
分析方法：卡方检验(Chi-Square Test)
目标：分析AED配置率与医疗机构等级、类型、地理位置等变量的相关性(如表1)。
Table 1. Comparison of AED deployment rates in hospitals of different grades [n (%)]
表1. 不同等级医院AED配置率比较[n (%)]
医院等级 |
已配置AED |
未配置AED |
χ2值 |
p值 |
三级医院 |
12 (85.71) |
2 (14.29) |
4.56 |
0.033 |
二级医院 |
4 (30.77) |
9 (69.23) |
|
|
卡方检验结果：χ2 = 4.56，p = 0.033 (p < 0.05)，表明AED配置率与医疗机构等级显著相关。三级医院的AED配置率显著高于二级医院，表明高等级医院更重视AED的配置，即高等级医院在急救资源配置上更具优势。
3.2. AED配置数量与日均门诊量的回归分析
分析方法：多元线性回归分析
目标：分析日均门诊量对AED配置数量的影响，控制医疗机构等级和类型。
因变量：AED配置数量(连续变量)。
自变量：日均门诊量(连续变量)，同时控制其他变量(如医疗机构等级、机构类型等)。
模型公式：AED配置数量 = β0 + β1 × 日均门诊量 + β2 × 医疗机构等级 + β3 × 机构类型 + ϵ
其中，β1表示日均门诊量对AED配置数量的影响系数。
结果：调整R2 = 0.45，表明模型解释了45%的变异。F = 8.23，p < 0.01，模型显著。
(1) 回归系数表
变量 |
非标准化系数(B) |
标准误差 |
t值 |
p值 |
日均门诊量 |
0.45 |
0.12 |
3.75 |
0.001 |
医疗机构等级 |
0.32 |
0.15 |
2.13 |
0.042 |
机构类型 |
0.08 |
0.10 |
0.80 |
0.432 |
(2) 回归系数计算
SPSS通过最小二乘法(Ordinary Least Squares, OLS)估计回归系数。具体公式为：
β = (XTX)−1XTY
其中：
X是自变量矩阵(包括日均门诊量、医疗机构等级、机构类型)。
Y是因变量向量(AED配置数量)。
β是回归系数向量(包括0，1，2，3，β0，β1，β2，β3)。
(3) 结果输出
SPSS输出回归系数表，其中：
1 = 0.45，β1 = 0.45表示日均门诊量每增加1个单位(即1000人次)，AED配置数量平均增加0.45台。
显著性检验：p < 0.01，表明日均门诊量对AED配置数量的影响具有统计学意义。
结果：日均门诊量对AED配置数量有显著正向影响(β = 0.45, p < 0.01)，表明门诊量越大的医疗机构配置的AED数量越多，即高流量区域(如日均门诊量大的医疗机构)应优先配置AED [13]。
3.3. AED维护管理与使用培训的交叉分析
分析方法：交叉表分析与卡方检验
目标：分析AED维护管理与使用培训之间的关系。
卡方检验结果：χ2 = 6.78，p = 0.009 (p < 0.01)，表明维护管理与培训覆盖率显著相关(如表2)。
Table 2. Cross-tabulation results
表2. 交叉表结果
是否有专门维护部门 |
接受过培训 |
未接受过培训 |
总计 |
是 |
17 (85%) |
3 (15%) |
20 |
否 |
4 (50%) |
3 (50%) |
7 |
总计 |
21 |
6 |
27 |
结果：有专门维护部门的医疗机构中，85%的受访者接受过AED使用培训，显著高于无专门维护部门的医疗机构(50%)。即维护管理的完善有助于提高培训覆盖率[14]。
3.4. AED配置意愿与机构特征的相关性分析
分析方法：逻辑回归分析(Logistic Regression)
目标：分析日均门诊量、流动人口数量、医疗机构等级对AED配置意愿的影响。
结果：Nagelkerke R2 = 0.38，表明模型解释了38%的变异。χ2 = 12.34，p < 0.01，模型显著(如表3，表4)。
Table 3. Relationship between average daily outpatient volume and number of AEDs deployed
表3. 日均门诊量与AED配置数量关系
医疗机构 |
日均门诊量(千人次) |
AED数量(台) |
医院A |
2.5 |
3 |
医院B |
1.8 |
2 |
医院C |
3.2 |
4 |
... |
... |
... |
Table 4. Regression coefficient table
表4. 回归系数表
变量 |
标准误差 |
Wald值 |
p值 |
OR值 |
日均门诊量 |
0.10 |
4.84 |
0.028 |
1.25 |
流动人口数量 |
0.08 |
4.00 |
0.045 |
1.18 |
医疗机构等级 |
0.15 |
5.44 |
0.020 |
1.42 |
结果：日均门诊量(OR = 1.25, p < 0.05)和流动人口数量(OR = 1.18, p < 0.05)对配置意愿有显著正向影响；三级医院的配置意愿显著高于二级医院(OR = 1.42, p < 0.05)；高流量区域和高等级医院更倾向于配置AED，验证了“高流量优先”策略的科学性，日均门诊量越大，AED配置需求越高[13]。
4. 讨论与结论
4.1. 通过SPSS深度统计分析
本文深入探讨了医疗机构院内公共区域AED配置现状及其影响因素。研究发现，AED配置率与医疗机构等级、日均门诊量显著相关，维护管理与培训覆盖率密切相关。流量驱动配置需求：日均门诊量与流动人口对AED配置的影响验证了“高流量优先”策略的科学性。配置意愿驱动因素：日均门诊量(OR = 1.25, p = 0.028)与流动人口(OR = 1.18, p = 0.045)显著正向影响配置意愿。三级医院配置意愿是二级医院的1.42倍(p = 0.020)。分级配置策略：应根据日均门诊量等流量指标建立动态的、分级的配置标准。
基于分析结果，本文提出了提高配置率、完善维护管理、加强培训、制定科学配置方案等建议，以提升医疗机构院内公共区域的AED配置水平，为患者提供更加及时、有效的急救服务。
4.2. 通过本调查问卷的深度分析表明医疗机构院内公共区域AED配置存在以下问题[15]
4.2.1. 配置不均衡问题
高等级医院在急救资源配置中占据显著优势，但乡镇医疗机构覆盖率不足与服务能力薄弱，加剧了急救资源分配的城乡差异，对整体公平性构成系统性挑战。对于日均门诊量和流动人口数量较大的医疗机构，其资源配置意愿相对更强，但仍有部分机构面临配置不足的困境[14]。
4.2.2. 维护管理不完善
部分医疗机构缺乏专门维护部门，巡检周期不统一(44.44%支持每月巡检，37.04%支持每周巡检) [16]。
4.2.3. 培训覆盖率不足
22.22%的受访者未接受过AED使用培训，11.11%的受访者不知晓AED的使用方法。培训覆盖率：有维护部门的机构中，85%人员接受过培训；无维护部门的机构中，仅50%接受过培训(p < 0.01)。
5. 优化配置方案建议
除颤仪作为一种抢救和治疗心律失常的医疗器械[14]，具有作用快、疗效高等特点，对于挽救急危重患者的生命具有重要的意义，是一种必备的抢救设备[13]。作为必要的急救设备，除颤仪的作用在当今社会已越来越显著[6]。
5.1. 提高AED配置率
重点区域优先配置：根据回归分析结果，优先在日均门诊量大、流动人口多的医疗机构配置AED。
(1) 日均门诊量每增加1000人次，AED配置数量增加0.45台(p < 0.01)。
(2) 三级医院比二级医院多配置0.32台(p = 0.042)。
(3) 覆盖基层医疗机构：加强对基层医疗机构的调查与支持，确保AED配置覆盖城乡。
5.2. 完善维护管理[16] [17]
标准化管理：明确维护责任，由设备部门统一负责维护，统一巡检周期，根据统计分析结果，制定每月巡检制度。确保设备可用性。
5.3. 加强培训与宣传
全员培训：对所有医务人员进行AED使用培训，确保每位员工都能熟练操作，未达标者需补训[18]。
公众参与机制：进行公众宣传及培训，通过宣传提高公众对AED的认知，鼓励公众参与急救培训。在医疗机构设置AED使用宣传角，播放操作视频(效仿美国AHA的“Hands-Only CPR”推广活动)。
5.4. 制定科学配置方案
基于数据分析：根据日均门诊量、流动人口数量等数据，制定科学的AED配置标准。
优化资源配置：避免资源浪费，确保AED配置满足实际需求。
5.5. 重点关注县域等欠发达地区，推动急救资源下沉[19] [20]
与大城市相比，县域以下的医疗与急救资源更为短缺，AED配置较少，人们急救意识更薄弱。因此要推动急救资源下沉，加强这类地区AED配置，鼓励大城市的急救讲师下基层，到基层的校园开展急救培训，缩小地区差异，补齐短板，推动我国AED配置率及心肺复苏普及率整体提升。
NOTES
*通讯作者。