シミュレートされた大量負傷事故におけるトリアージ性能への10秒トリアージ対ふるい分けの影響

アクティブコンパレータ：篩

対照群には、Sieveトリアージアルゴリズムが提供されます。

他の：ふるい分けアルゴリズム

シーブ（NARU）トリアージアルゴリズムは、大量傷病者発生時に使用される構造化された一次トリアージ手法であり、国立救急医療対応ユニット（NARU）によって開発・推進されています。 この手法は、単純な生理学的基準に基づいて多数の患者を迅速に選別するように設計されています。

シーブアルゴリズムは、歩行能力、呼吸状態と呼吸数、循環（生命を脅かす出血の兆候を含む）に焦点を当てた段階的評価に従います。 その後、患者は標準的なトリアージカテゴリー（緊急、準緊急、待機、または死亡）に割り当てられます。

シーブは、トリアージ判断の一貫性と再現性を重視しており、限られた資源下での安全な優先順位付けを支援するために、病院前災害対応や訓練で広く使用されています。

実験的：TST

実験群にはTen Seconde Triageアルゴリズムが提供されます

他の：Ten Second Triage アルゴリズム

Ten Second Triage（TST）は、大量負傷者災害時の使用を目的とした迅速な一次トリアージアルゴリズムです。 これは、救助者が即座に観察できる少数の臨床徴候に基づき、約10秒で患者を評価し分類することを目指しています。

このアルゴリズムは、歩行能力、重度の外出血の有無、気道状態、呼吸の有効性、意識レベルといった重要な救命指標に焦点を当てています。 これらの所見に基づき、患者は標準的なトリアージカテゴリー（例：即時、緊急、延期、または死亡）に割り当てられます。

TSTは、リソースが限られ、多くの犠牲者が同時に評価を必要とする状況での迅速な意思決定を支援するため、速度と簡潔性を優先しています。

トリアージ精度（トリアージスコア）

トリアージ精度は、2つの模擬大量傷病者シナリオ（合計34患者）において、各参加者が行った正しいトリアージ判断の割合として定義されます。

各模擬患者に対して、参加者は以下のように採点されます：正しいトリアージ判断に対して1ポイント（誤った判断に対しては0ポイント）。

トリアージ判断は、HUMAn動的シミュレーションモデルに基づく模擬患者の予想される臨床経過と一致する優先度カテゴリーが割り当てられた場合に正しいとみなされます（即時治療を必要とする患者とそうでない患者の正しい識別、死亡患者の適切な分類を含む）。

主要評価項目は参加者ごとの総トリアージスコア（範囲0-34）であり、両シナリオでの正しい判断を合計して算出されます。

トリアージ所要時間

シミュレーションプラットフォーム内で、最初の患者接触から最終的なトリアージ決定まで自動的に測定される、各模擬患者にトリアージカテゴリーを割り当てるために必要な時間。 結果は、患者ごとおよび／または参加者ごとの平均トリアージ時間として分析されます。

過剰選別率

参照基準（HUMAnシミュレーションモデル）に基づいて臨床的に示されたよりも高い優先度カテゴリーに割り当てられた患者の割合。 参加者ごとの総トリアージ決定数のパーセンテージとして表されます。

過小評価率

参照基準に従って臨床的に示唆されるよりも低い優先度カテゴリーに割り当てられた患者の割合。 参加者ごとのトリアージ決定の総数に対する割合として表される。

ユーザー満足度と知覚される使いやすさ

割り当てられたトリアージアルゴリズムの参加者報告評価は、シミュレーション後質問票（例：明確さ、適用の容易さ、および全体的な満足度を「1: 非常に不満／全く明確でない／適用が非常に困難」から「5: 非常に満足／完全に明確／適用が非常に容易」の尺度で評価するリッカート尺度項目）を用いて測定されます。