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Epidemiological Characteristics of Emergency Medical Service Calls in a Large Chinese City: A Retrospective Analysis of 191,730 Prehospital Dispatches in 2024

2024 के दौरान एक बड़े चीनी शहर में 191,730 ईएमएस (EMS) डिस्पैच के इस पूर्वव्यापी विश्लेषण से पता चलता है कि आपातकालीन मांग मुख्य रूप से वृद्ध वयस्कों के बीच केंद्रित है और चोटों तथा विशिष्ट दैनिक और आयु-संबंधी पैटर्न वाली समय-संवेदनशील चिकित्सा स्थितियों द्वारा संचालित है, जो संसाधन दक्षता में सुधार करने के लिए अनुकूलित स्टाफिंग, लक्षित रोकथाम रणनीतियों और कम-तीव्रता वाले गैर-आपातकालीन परिवहन को समर्पित सेवाओं की ओर मोड़ने की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

मूल लेखक: Hao Zou, Guanguan Luo, Cheng Jiang, Jing Wan, Yong Zou, Jian Xia

प्रकाशित 2026-07-11

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Hao Zou, Guanguan Luo, Cheng Jiang, Jing Wan, Yong Zou, Jian Xia

मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि वुहान शहर एक विशाल, हलचल भरे मंच की तरह है जहाँ 2024 में एक एम्बुलेंस कॉल के स्पॉटलाइट में 1,91,730 लोगों का एक विशाल समूह आया। यह अध्ययन एक हाई-स्पीड कैमरे की तरह है जो उन सभी क्षणों को कैद कर रहा है ताकि यह देखा जा सके कि कौन कॉल कर रहा है, क्यों कर रहा है, और कब कर रहा है।

पात्रों का समूह: मंच पर कौन है?
इस नाटक के मुख्य अभिनेता वृद्ध हैं। रोगी की औसत आयु 62 वर्ष है, और लगभग आधे (46.4%) 65 वर्ष या उससे अधिक आयु के हैं। इसे एक ऐसे रिटायरमेंट कम्युनिटी के रूप में सोचें जिसने अचानक एक विशाल, अराजक ब्लॉक पार्टी आयोजित करने का निर्णय लिया हो। हालाँकि यहाँ कई युवा भी हैं, लेकिन वे इस केक का एक बहुत छोटा हिस्सा बनाते हैं (केवल 2.9% 15 वर्ष से कम आयु के हैं)। इसके अलावा, मंच महिलाओं की तुलना में पुरुषों से थोड़ा अधिक भरा हुआ है, जिसका अनुपात लगभग 1 महिला के लिए 1.22 पुरुष है।

कथानक: क्या हो रहा है?
इस कहानी के दो मुख्य जॉनर (genres) हैं। सबसे आम प्लॉट ट्विस्ट चोट (injury) है (जैसे गिरना या कार दुर्घटना), जो सभी कॉल्स का लगभग 25% हिस्सा है। दूसरा सबसे आम जॉनर "हमें अभी तक ठीक से नहीं पता कि क्या गलत है" (लक्षण जैसे चक्कर आना या बीमार महसूस करना) है, जो लगभग 20.5% हिस्सा बनाता है।

यहाँ पात्र की आयु कहानी को बदल देती है:

युवा और मध्यम आयु वर्ग के वयस्क: उनकी कहानियाँ आमतौर पर चोट या शराब के बारे में होती हैं। वास्तव में, शराब के नशे (alcohol intoxication) से संबंधित विशेष रूप से 9,524 कॉल्स आईं। ये कॉल्स ज्यादातर रात में (रात 8:00 बजे से रात 1:00 बजे के बीच) होती हैं और इनमें युवा पुरुष शामिल होते हैं (औसत आयु 34)।
वृद्ध वयस्क: जैसे-जैसे पात्र वृद्ध होते जाते हैं, कहानी नाटकीय रूप से बदल जाती है। चोट और शराब के किस्से फीके पड़ जाते हैं, और उनकी जगह स्ट्रोक (stroke), दिल की समस्याएँ, और सांस लेने की समस्याओं ने ले ली है। व्यक्ति जितना वृद्ध होगा, उसके गंभीर मेडिकल इमरजेंसी का शिकार होने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।

शेड्यूल: शो कब शुरू होता है?
यह शो रैंडम नहीं है; यह एक सख्त घड़ी का पालन करता है।

दैनिक रश (Daily Rush): सबसे व्यस्त समय सुबह 10:00 बजे का है, जब सभी कॉल्स का 7.9% हिस्सा होता है। सबसे शांत समय सुबह 4:00 बजे का है, जब केवल 1.6% कॉल्स आती हैं।
मासिक लय (Monthly Rhythm): सबसे अधिक कॉल्स वाला महीना दिसंबर (9.2%) है, जबकि जून सबसे शांत महीना है (7.9%)।
साप्ताहिक लय (Weekly Rhythm): सोमवार सबसे व्यस्त दिन (15.0%) हैं, जबकि वीकेंड थोड़े शांत होते हैं।

समय के विरुद्ध दौड़: वे कितनी जल्दी पहुँचते हैं?
जब अलार्म बजता है, तो एम्बुलेंस क्रू घटनास्थल की ओर दौड़ता है। औसतन, वे 10.3 मिनट में पहुँच जाते हैं।

लगभग 76.2% बार, वे 15 मिनट के भीतर पहुँच जाते हैं।
हालाँकि, सुबह के रश ऑवर (लगभग 10:00 बजे) के दौरान दौड़ थोड़ी धीमी हो जाती है क्योंकि एक साथ बहुत सारी कॉल्स आ रही होती हैं।
दिलचस्प बात यह है कि सिस्टम कॉल की गंभीरता के आधार पर रिस्पॉन्स टाइम को तेज नहीं करता है। चाहे वह जीवन-मरण का मामला (हार्ट अटैक) हो या मामूली चोट, एम्बुलेंस लगभग समान समय (लगभग 10 मिनट) में पहुँच जाती है।

अंत: कौन अस्पताल जाता है?
अधिकांश लोग (82.8%) अस्पताल ले जाए जाते हैं। लेकिन एक बड़ा अपवाद है: कार्डियक अरेस्ट (जब दिल धड़कना बंद कर देता है)। इनमें से केवल लगभग 30.1% रोगियों को अस्पताल ले जाया जाता है। क्यों? क्योंकि इनमें से कई मामलों में, एम्बुलेंस के पहुँचने से पहले ही मरीज दम तोड़ चुका होता है।

साथ ही, रोगी जितना वृद्ध होता है, उसके अस्पताल ले जाने की संभावना उतनी ही कम होती है। बच्चों (0-14 वर्ष) के लिए, 87.5% अस्पताल जाते हैं। बहुत वृद्ध लोगों (85+) के लिए, यह संख्या घटकर 80.1% रह जाती है। यह इस तथ्य से मेल खाता है कि सबसे वृद्ध रोगियों की मृत्यु दर यात्रा के दौरान या उससे पहले सबसे अधिक होती है।

छिपी हुई लागत: "नॉन-इमरजेंसी" का मोड़
यहाँ एक आश्चर्यजनक मोड़ है: लगभग 28% सभी एम्बुलेंस कॉल्स (53,444 कॉल्स) आपातकालीन (emergency) नहीं थीं। ये मरीजों को एक अस्पताल से दूसरे अस्पताल ले जाने, डिस्चार्ज के बाद उन्हें घर छोड़ने, या लंबी दूरी तय करने के लिए की गई यात्राएं थीं।

भले ही ये कॉल्स कुल कॉल्स का केवल 28% हैं, लेकिन ये सड़कों पर एम्बुलेंस द्वारा बिताए गए कुल समय का 38.2% हिस्सा खा जाती हैं।
क्यों? क्योंकि ये यात्राएं बहुत लंबी होती हैं। एक इमरजेंसी ट्रिप लगभग 33 मिनट की होती है, लेकिन एक नॉन-इमरजेंसी ट्रिप लगभग 49 मिनट की होती है।
टकराव (The Conflict): ये लंबी, गैर-जरूरी यात्राएं ज्यादातर दिन के समय होती हैं, ठीक उसी समय जब वास्तविक आपातकालीन स्थितियाँ (सुबह 10:00 बजे का मॉर्निंग रश) चरम पर होती हैं। यह बिल्कुल वैसा ही है जैसे कि जब फायर ट्रक्स को रास्ता चाहिए होता है, तब एक डिलीवरी ट्रक हाईवे को जाम कर दे।

निष्कर्ष (The Takeaway)
अध्ययन सुझाव देता है कि इस ट्रैफिक जाम को ठीक करने के लिए, शहर को इस बारे में अधिक स्मार्ट होने की आवश्यकता है कि किसे इमरजेंसी एम्बुलेंस मिलनी चाहिए। डेटा स्पष्ट रूप से दिखाता है कि:

मॉर्निंग शिफ्ट में सुबह 10:00 बजे के रश को संभालने के लिए अधिक स्टाफ की आवश्यकता है।
युवा पुरुषों को रात के समय चोट और शराब से संबंधित घटनाओं के लिए बेहतर सुरक्षा रणनीतियों की आवश्यकता है।
वृद्ध वयस्कों को हृदय और स्ट्रोक के मुद्दों के लिए विशिष्ट देखभाल की आवश्यकता है।
नॉन-इमरजेंसी यात्राओं (जैसे एक अस्पताल से दूसरे अस्पताल मरीजों को ले जाना) को शायद एक अलग, समर्पित सेवा द्वारा संभाला जाना चाहिए ताकि वे उन आपातकालीन एम्बुलेंसों को न छीन सकें जिन्हें सुबह के पीक ऑवर के दौरान वास्तव में जरूरत है।

लेखकों ने इन सभी चीजों को 2024 के वास्तविक रिकॉर्ड का उपयोग करके मापा है, इसलिए ये संख्याएँ तथ्य हैं, अनुमान नहीं। उन्होंने एक स्पष्ट पैटर्न पाया है: जैसे-जैसे जनसंख्या बढ़ रही है, शहर की आपातकालीन ज़रूरतें बदल रही हैं, और वर्तमान प्रणाली गैर-जरूरी यात्राओं के कारण सबसे खराब समय पर भीड़भाड़ का शिकार हो रही है।

तकनीकी सारांश: वुहान (2024) में ईएमएस (EMS) कॉल्स की महामारी विज्ञान संबंधी विशेषताएं

समस्या विवरण
आपातकालीन चिकित्सा सेवा (EMS) कॉल रिकॉर्ड निरंतर, जनसंख्या-स्तरीय डेटा स्रोत का प्रतिनिधित्व करते हैं जो पूर्ववर्ती अस्पताल संसाधन नियोजन के लिए आवश्यक हैं। हालांकि, व्यक्तिगत चीनी शहरों से विस्तृत महामारी विज्ञान संबंधी विवरण सीमित हैं। चीन में मौजूदा बड़े पैमाने के विश्लेषण मुख्य रूप से बहु-वर्षीय रुझानों, विशिष्ट रोग समूहों, या कोविड-19 महामारी के प्रभाव पर केंद्रित रहे हैं। कॉल के अस्थायी वितरण, प्रस्तुत शिकायतों, फील्ड निदान और—महत्वपूर्ण रूप से—रोगी की आयु के साथ उनके सांख्यिकीय संबंध की एक साथ जांच करने वाले व्यापक, एकल-वर्ष के वर्णनात्मक अध्ययनों की तुलनात्मक कमी है। लोग कब कॉल करते हैं, क्यों कॉल करते हैं, और कौन कॉल कर रहा है, इसके संयुक्त संरचना को समझना शिफ्ट डिजाइन, वाहन तैनाती और सार्वजनिक स्वास्थ्य हस्तक्षेपों के संबंध में परिचालन संबंधी निर्णयों को सूचित करने के लिए आवश्यक है।

कार्यप्रणाली
यह अध्ययन 1 जनवरी से 31 दिसंबर, 2024 के बीच चीन के वुहान में केंद्रीकृत 120 आपातकालीन कॉल केंद्र द्वारा दर्ज किए गए 191,730 ईएमएस (EMS) डिस्पैच का एक पूर्वव्यापी (retrospective), क्रॉस-सेक्शनल विश्लेषण है।

डेटा स्रोत: नियमित रूप से एकत्र किए गए परिचालन रिकॉर्ड जिनमें अद्वितीय डिस्पैच पहचानकर्ता, रोगी जनसांख्यिकी (आयु, लिंग), डिस्पैचर ट्राइएज (प्रस्तुत शिकायतें), उपस्थित चिकित्सक का फील्ड निदान, महत्वपूर्ण संकेत (vital signs), हस्तक्षेप, तीव्रता ग्रेड (acuity grades), और एक परिचालन टाइमस्टैम्प श्रृंखला शामिल है।
चर व्युत्पत्ति (Variable Derivation):
- समय: कॉल का समय 14-अंकीय एन्कोडेड डिस्पैच पहचानकर्ताओं से प्राप्त किया गया था (जिसे रिकॉर्ड किए गए कॉल समय के विरुद्ध 1 सेकंड के औसत पूर्ण अंतर के साथ सत्यापित किया गया)।
- वर्गीकरण: मुक्त-पाठ (free-text) प्रस्तुत शिकायतों को 17 नैदानिक रूप से सार्थक श्रेणियों में मैप किया गया। फील्ड निदान को इंटरनेशनल स्टैटिस्टिकल क्लासिफिकेशन ऑफ डिजीज एंड रिलेटेड हेल्थ प्रॉब्लम्स (ICD-10) अध्यायों के अनुसार समूहीकृत किया गया।
- अंतराल (Intervals): अनुक्रमिक टाइमस्टैम्प के आधार पर छह पूर्ववर्ती अस्पताल समय अंतरालों की गणना की गई (जैसे, सक्रियण, दृश्य तक यात्रा, प्रतिक्रिया, ऑन-सीन, परिवहन, कुल पूर्ववर्ती अस्पताल समय)।
डिस्पैच प्रकार: कॉल्स को "आपातकालीन प्रतिक्रियाओं" और "गैर-आपातकालीन परिवहन" (अस्पताल-से-अस्पताल स्थानांतरण, डिस्चार्ज परिवहन, लंबी दूरी का परिवहन) में वर्गीकृत किया गया।
सांख्यिकीय विश्लेषण: वितरणों को वर्णनात्मक रूप से संक्षेपित किया गया। आयु समूहों और प्रस्तुत शिकायतों/निदानों के बीच संबंधों का परीक्षण पियर्सन $\chi^2$ परीक्षणों का उपयोग करके किया गया, जिसमें प्रभाव आकार को मापने के लिए क्रैमर के $V$ का उपयोग किया गया। विश्लेषण पायथन 3 में किए गए।

मुख्य परिणाम

जनसांख्यिकी: औसत रोगी आयु 62 वर्ष (IQR 39–76) थी, जिसमें 46.4% रोगी $\ge$ 65 वर्ष के थे। पुरुष-से-महिला अनुपात 1.22 था।
अस्थायी पैटर्न (Temporal Patterns): कॉल वॉल्यूम ने एक स्पष्ट दैनिक पैटर्न प्रदर्शित किया, जो 10:00 बजे (दैनिक कॉल्स का 7.9%) पर चरम पर था और 04:00 बजे (1.6%) अपने न्यूनतम स्तर पर था। मासिक भिन्नता मामूली थी, जिसमें दिसंबर सबसे व्यस्त महीना (9.2%) रहा।
नैदानिक प्रोफाइल:
- प्रस्तुत शिकायतें: आघात/चोट (Trauma/injury) अग्रणी श्रेणी थी, जिसके बाद परिवर्तित चेतना/तंत्रिका संबंधी लक्षण, हृदय/सीने के लक्षण और स्ट्रोक का स्थान रहा। शराब का सेवन (Alcohol intoxication) 5.0% कॉल्स के लिए जिम्मेदार था।
- फील्ड निदान: चोट (ICD-10 S00–T14) अग्रणी नैदानिक समूह था (24.9%), इसके बाद लक्षण/अस्पष्ट स्थितियां (R00–R99; 20.5%) और सेरेब्रोवैस्कुलर रोग (I60–I69; 8.5%) रहे।
आयु-रोग संबंध: आयु और प्रस्तुत शिकायत एवं निदान दोनों के बीच एक मजबूत, सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध था ( $p < 0.001$ )। चोट और शराब से संबंधित मामले युवा और मध्यम आयु वर्ग के वयस्कों में केंद्रित थे, जबकि सेरेब्रोवैस्कुलर रोग, कार्डियक अरेस्ट और श्वसन संबंधी बीमारियां उम्र के साथ तेजी से बढ़ीं।
मृत्यु दर और परिवहन: दृश्य/परिवहन मृत्यु दर आयु के साथ निरंतर बढ़ी, जो 0–14 वर्ष (0.46%) से $\ge$ 85 वर्ष (4.54%) तक पहुँच गई। कुल मिलाकर, 82.8% डिस्पैच के परिणामस्वरूप अस्पताल परिवहन हुआ; हालांकि, केवल 30.1% कार्डियक अरेस्ट के मामलों में परिवहन हुआ (शेष मामले घटनास्थल पर ही मृत घोषित किए गए)।
प्रतिक्रिया समय (Response Times): औसत प्रतिक्रिया अंतराल (कॉल से दृश्य तक) 10.3 मिनट था। उच्च-वॉल्यूम वाले दिन के घंटों (10.7–10.8 मिनट) के दौरान प्रतिक्रिया समय रात के घंटों (9.4–9.8 मिनट) की तुलना में धीमा था। उल्लेखनीय रूप से, प्रतिक्रिया समय सभी तीव्रता ग्रेडों (acuity grades) में समान था, जिसमें कार्डियक अरेस्ट भी शामिल था।
गैर-आपातकालीन परिवहन: गैर-आपातकालीन परिवहन सभी डिस्पैच का 27.9% था लेकिन लंबे समय के कारण अनुमानित 38.2% वार्षिक एम्बुलेंस-घंटे उपभोग किए। ये कॉल्स दिन के घंटों में केंद्रित थीं, जो 10:00–11:00 के पीक के दौरान लगभग 50% कॉल्स बनाती थीं, जो सीधे तौर पर तीव्र आपातकालीन मांग के साथ प्रतिस्पर्धा करती हैं।

महत्व और दावे
लेखक दावा करते हैं कि यह अध्ययन एक बड़े चीनी शहर में ईएमएस (EMS) मांग की संयुक्त संरचना को समझने के लिए एक आधार प्रदान करता है। निष्कर्ष कई परिचालन संबंधी निष्कर्षों का समर्थन करते हैं:

संसाधन आवंटन: स्पष्ट सुबह के पीक और आयु-निर्भर केस-मिक्स यह सुझाव देते हैं कि सुबह के समय केंद्रित स्टाफिंग और वृद्ध आबादी के लिए विशिष्ट संसाधनों (जैसे, स्ट्रोक और कार्डियक तत्परता) की पूर्व-तैनाती की आवश्यकता है।
लक्षित रोकथाम: युवा और मध्यम आयु वर्ग के पुरुषों में, विशेष रूप से रात के समय, चोट और शराब से संबंधित कॉल्स का क्लस्टरिंग, लक्षित सड़क-सुरक्षा और शराब-रोकथाम रणनीतियों का समर्थन करता है।
प्रणाली दक्षता: तीव्रता ग्रेडों में प्रतिक्रिया समय की एकरूपता समय-संवेदनशील कॉल्स (जैसे, कार्डियक अरेस्ट) के लिए विभेदक प्राथमिकता की कमी को दर्शाती है, जो डिस्पैच प्रोटोकॉल अनुकूलन के अवसर का सुझाव देती है।
क्षमता रिलीज: कम तीव्रता वाले गैर-आपातकालीन परिवहन (विशेष रूप से डिस्चार्ज और अस्पताल-से-अस्पताल स्थानांतरण) द्वारा अत्यधिक एम्बुलेंस समय का उपभोग, पीक घंटों के दौरान एक विशिष्ट सुधार लक्ष्य की पहचान करता है। लेखक पात्र गैर-आपातकालीन परिवहन को समर्पित चिकित्सा-परिवहन सेवाओं की ओर मोड़ने का प्रस्ताव करते हैं ताकि आपातकालीन क्षमता को मुक्त किया जा सके।

सीमाएं
लेखक स्वीकार करते हैं कि यह अध्ययन एक एकल शहर और एक वर्ष तक सीमित है, जो सामान्यीकरण (generalizability) को प्रभावित कर सकता है। निदान परिचालन ट्राइएज और फील्ड धारणाओं पर आधारित थे न कि किसी 'गोल्ड स्टैंडर्ड' पर, और लगभग 15% रिकॉर्ड "अनिर्दिष्ट" श्रेणियों में आते थे। इसके अतिरिक्त, जनसंख्या घनत्व डेटा की कमी के कारण यह अध्ययन कॉल वितरण की रिपोर्ट करता है न कि जनसंख्या घटना दर (incidence rate) की, और परिणाम मूल्यांकन परिवहन से पहले या उसके दौरान मृत्यु तक सीमित था।

तकनीकी सारांश: वुहान (2024) में ईएमएस (EMS) कॉल्स की महामारी विज्ञान संबंधी विशेषताएं

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