シンガポールの都市国家における病院前心停止に関連する救急車応答時間の空間分析

目的：この研究の主な目的は、シンガポールの都市国家の院外心停止（OHCAS）の救急車応答時間の空間的変動を確立することでした。二次的な目的には、交通状態と崩壊の時間と日、救急車の応答時間など、さまざまな共変量間の関係を研究することが含まれていました。 方法：研究デザインは、本質的に観察的で生態学的でした。OHCAのデータは、2001年10月から2004年10月の期間の全国的に代表的なデータベースから収集されました。条件付き自己回帰（CAR）モデルを使用してデータを分析しました。分析のベイジアンフレームワーク内で、空間ランダム効果を考慮したワイブル回帰モデルを使用しました。回帰モデルを使用して、各共変量の独立した効果を研究しました。 結果：我々の結果は、シンガポールの救急車応答時間に空間的不均一性があることを示しました。一般的に、ブーン・レイ（西）やセンバワン（北）などの遠くの郊外（郊外）の地域は、救急車の応答時間の点でひどく走りました。これは、最寄りの消防署からの距離を含む重要な共変量のために調整されると改善されました。救急車の応答時間は、交通条件の改善、週末のOHCA、最寄りの消防署からの距離、およびピーク以外の運転時間中に発生するOHCAにも関連していました。たとえば、救急車応答時間の良好なハザード比は、交通条件が軽い場合は2.35（95％信頼できる間隔[CI] 1.97-2.81）、交通程度が中程度である場合は1.72（95％CI 1.51-1.97）でした。 結論：救急車の応答時間の明確な空間勾配が見つかりました。これは、遠く離れた地域が応答時間が悪いことを示しています。私たちの研究では、この新しいアプローチの有用性を強調しています。これは、緊急医療サービスと国民の緊急対応の計画に役立つ場合があります。

OBJECTIVES: The main objective of this study was to establish the spatial variation in ambulance response times for out-of-hospital cardiac arrests (OHCAs) in the city-state of Singapore. The secondary objective involved studying the relationships between various covariates, such as traffic condition and time and day of collapse, and ambulance response times. METHODS: The study design was observational and ecological in nature. Data on OHCAs were collected from a nationally representative database for the period October 2001 to October 2004. We used the conditional autoregressive (CAR) model to analyze the data. Within the Bayesian framework of analysis, we used a Weibull regression model that took into account spatial random effects. The regression model was used to study the independent effects of each covariate. RESULTS: Our results showed that there was spatial heterogeneity in the ambulance response times in Singapore. Generally, areas in the far outskirts (suburbs), such as Boon Lay (in the west) and Sembawang (in the north), fared badly in terms of ambulance response times. This improved when adjusted for key covariates, including distance from the nearest fire station. Ambulance response time was also associated with better traffic conditions, weekend OHCAs, distance from the nearest fire station, and OHCAs occurring during nonpeak driving hours. For instance, the hazard ratio for good ambulance response time was 2.35 (95% credible interval [CI] 1.97-2.81) when traffic conditions were light and 1.72 (95% CI 1.51-1.97) when traffic conditions were moderate, as compared with heavy traffic. CONCLUSIONS: We found a clear spatial gradient for ambulance response times, with far-outlying areas' exhibiting poorer response times. Our study highlights the utility of this novel approach, which may be helpful for planning emergency medical services and public emergency responses.