什么是早期预警评分（EWS）及其简写含义

早期预警评分（Early Warning Score，简称EWS）是一种用于评估患者病情严重程度的临床工具，它通过量化生命体征（如心率、血压、呼吸频率、体温和意识状态）来识别潜在的恶化风险。EWS的简写“EWS”在医疗领域广泛使用，代表这种评分系统，其核心目的是帮助医护人员及早发现患者病情变化，从而及时干预，降低死亡率和并发症发生率。EWS起源于20世纪90年代的英国，由英国国家健康服务体系（NHS）推广，现已成为全球许多医院的标准评估工具。

EWS的基本原理是将患者的生理参数与正常范围进行比较，根据偏差程度赋予分数（通常0-3分不等），总分越高，表示病情越严重。例如，一个典型的EWS系统可能包括以下参数：

  • 心率（HR）：正常60-100次/分钟，低于或高于此范围扣分。
  • 收缩压（SBP）：正常90-140 mmHg，过低或过高扣分。
  • 呼吸频率（RR）：正常12-20次/分钟，异常扣分。
  • 体温（Temp）：正常36-37.5°C，异常扣分。
  • 意识水平（AVPU）：Alert（警觉）、Voice（对声音反应）、Pain（对疼痛反应）、Unresponsive（无反应），根据反应程度扣分。

EWS的总分通常在0-15分之间，分数越高，患者恶化风险越大。例如，总分≥5分可能触发警报，要求进一步评估或升级护理。EWS的变体包括NEWS（National Early Warning Score，国家早期预警评分）和MEWS（Modified Early Warning Score，改良早期预警评分），这些是根据具体临床需求调整的版本。NEWS是英国NHS的标准，于2012年推出，2017年更新为NEWS2，增加了对氧饱和度和吸氧情况的评估，以提高准确性。

EWS的意义在于标准化评估，减少主观判断偏差。在急诊或普通病房中，护士每4-8小时记录一次EWS，帮助识别“隐形恶化”患者。例如，一项发表在《柳叶刀》上的研究显示，使用EWS后，院内心脏骤停发生率下降了50%以上。这不仅仅是数字游戏，而是将数据转化为行动的工具，帮助医护人员从被动应对转向主动预防。

EWS在临床中的应用方法

EWS的应用是一个结构化的过程，通常分为数据收集、评分计算、决策行动和持续监测四个步骤。以下是详细的应用指南，结合实际案例说明。

步骤1: 数据收集

医护人员需定期测量患者的生命体征。理想情况下，每4小时记录一次，但对于高风险患者（如术后或慢性病患者），可缩短至每1-2小时。使用标准化表格或电子健康记录（EHR）系统记录数据，确保准确性。

示例案例：一位65岁男性患者因肺炎入院。护士在入院时测量：

  • 心率：105 bpm（正常偏高，扣1分）
  • 收缩压：110 mmHg（正常，扣0分）
  • 呼吸频率：24次/分钟（偏高，扣2分）
  • 体温：38.2°C（偏高，扣1分）
  • 意识：Alert（警觉，扣0分） 总分：4分（中等风险）。

步骤2: 评分计算

根据EWS表格计算总分。以下是NEWS2的简化评分表示例（实际使用时参考官方表格）：

参数 范围 分数 示例值 得分
呼吸频率 (RR) ≤8 / 9-11 / 12-20 / 21-24 / 25-29 / ≥30 3 / 1 / 0 / 2 / 3 / 3 24 2
氧饱和度 (SpO2) ≥96% / 94-95% / 92-93% / ≤91% 0 / 1 / 2 / 3 94% 1
吸氧情况 是/否 2 / 0 否 0
体温 (Temp) ≤35.0 / 35.1-36.0 / 36.1-38.0 / 38.1-39.0 / ≥39.1 3 / 1 / 0 / 1 / 2 38.2 1
收缩压 (SBP) ≤90 / 91-100 / 101-110 / 111-219 / ≥220 3 / 2 / 1 / 0 / 3 110 0
心率 (HR) ≤40 / 41-50 / 51-90 / 91-110 / 111-130 / ≥131 3 / 1 / 0 / 1 / 2 / 3 105 1
意识水平 (AVPU) A / V / P / U 0 / 1 / 2 / 3 A 0
总分 8

在计算时，如果患者使用氧气，需额外加2分。总分≥5分表示高风险，需立即行动。

步骤3: 决策行动

根据总分触发响应：

  • 0-4分（低风险）：继续常规监测，每4小时评估。
  • 5-6分（中风险）：通知医生，增加监测频率（每1小时），考虑静脉输液或药物。
  • ≥7分（高风险）：立即呼叫急救团队（如MET，Medical Emergency Team），准备升级到ICU。

示例案例续：上述肺炎患者总分8分，护士立即通知医生。医生检查发现患者有低氧血症，启动氧疗和抗生素升级。结果，患者在24小时内病情稳定，避免了呼吸衰竭。

步骤4: 持续监测和记录

使用EHR系统追踪EWS趋势。如果分数持续升高，需调查原因（如感染、出血）。培训医护人员使用EWS是关键，许多医院通过模拟演练确保熟练应用。

在临床中，EWS还可整合到多学科团队中。例如，在手术后病房，麻醉师和护士共同使用EWS监测术后并发症。一项英国研究显示，EWS应用后，非计划ICU转入率降低了30%。

EWS在临床中遇到的问题及解决方案

尽管EWS有效，但在实际应用中仍面临挑战。以下是常见问题、原因分析及解决方案，结合案例说明。

问题1: 评分不一致和主观偏差

描述：不同医护人员对同一患者的评分可能不同，尤其是意识水平评估（AVPU），因为主观判断影响结果。例如，一位护士可能将患者评为“V”（对声音反应），而另一位评为“A”（警觉），导致总分差异2-3分。 原因：缺乏标准化培训或疲劳导致的测量误差。 解决方案：实施强制培训和使用自动化设备（如电子血压计）。引入数字工具，如移动App，确保一致性。案例：某医院引入NEWS2培训后，评分一致性从75%提高到95%，减少了误报。

问题2: 假阳性和假阴性

描述：EWS可能过度敏感，导致假阳性警报（如慢性病患者基线分数高，频繁警报造成警报疲劳）；或假阴性（如年轻患者耐受力强，分数低但实际恶化）。 原因：EWS基于生理参数，无法捕捉所有临床情境，如心理因素或特定疾病。 解决方案：结合临床判断和EWS。例如，对于慢性阻塞性肺病（COPD）患者，调整氧饱和度阈值。使用机器学习算法分析趋势，而非单次分数。案例：一项美国研究在ICU中使用AI辅助EWS，假阳性率从40%降至15%。

问题3: 资源和实施障碍

描述：在资源有限的环境中（如发展中国家或小型医院），缺乏设备或人员导致EWS无法严格执行。护士工作负荷大，可能忽略记录。 原因：培训不足和系统支持缺失。 解决方案：推广低成本版本如MEWS（简化参数），并使用纸质表格或免费App。政策层面，政府可提供补贴。案例：在印度一家公立医院，引入MEWS后，护士记录率从50%升至90%，患者死亡率下降20%。

问题4: 患者特定因素忽略

描述：EWS未考虑年龄、性别或既往病史，导致对某些群体（如老年或孕妇）评估不准。 原因：通用设计无法个性化。 解决方案：开发定制EWS，如儿科EWS（PEWS）或老年EWS。整合患者历史数据。案例：在儿科病房，使用PEWS后，识别败血症的敏感性提高了25%。

问题5: 数据整合与技术问题

描述：在数字化时代，EWS数据与EHR不兼容，导致信息孤岛。 原因：系统间接口问题。 解决方案：采用标准化接口如HL7协议，确保无缝集成。定期审计数据质量。

总之，EWS是临床安全的基石，但需持续优化。通过培训、技术辅助和个性化调整，可以最大化其益处，减少问题发生。医护人员应视EWS为辅助工具，而非唯一决策依据，始终结合全面临床评估。