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房颤知晓月:从“心跳乱了”到“心脏停了”,只差一次4分钟的出手 | 健康素养66条

来源:CHTV百姓健康2025-08-30 19:44:10

当有人因心脏骤停倒在街头,一个普通人出手,真能从死神手里抢人吗?投身急救知识科普近40年、被同行昵称为“急救老炮”的贾大成医生曾说过这样两个真实案例。


在北京一家企业的食堂里,一名员工突然栽倒在地,不省人事。幸运的是,同事们刚刚参加过急救培训,有人立刻上前检查,发现他已无呼吸心跳。


一场生命的救援瞬间展开:有人开始胸外按压,有人取来了单位新配置的AED(自动体外除颤器)……当救护车赶到时,这位员工已经恢复了自主心跳。


另一个案例发生在某单位办公室,一名30多岁的年轻员工突发心脏骤停。单位医务室人员迅速赶到,用上刚刚配备的AED进行电击除颤,成功挽救了这条年轻的生命。


这些不是医疗剧里的场景,而是发生在我们身边的真实故事九月是房颤知晓月,而最新发布的《中国公民健康素养66条(2024年版)》第60条明确提出:遇到呼吸、心搏骤停的伤病员,会进行心肺复苏,学习使用自动体外除颤器(AED)

图源:Flickr
贾大成医生急救跟每个人都有关系,每个人都有被救的可能,每个人都有救人的机会。这正是普通人学习急救常识的最大意义——在关键时刻,你我能成为守护生命的最后一道防线,用实际行动改写生命的结局。


安静的心房颤动,猝死的隐形推手

房颤作为一种常见的心律失常,远非“心慌”那么简单。心房颤动诊断和治疗中国指南》指出,房颤患者的全因死亡风险是非房颤人群的1.5至1.9倍。这种风险的增加不仅源于房颤本身导致的血流动力学障碍和心脏功能下降,更与血栓栓塞事件、心力衰竭风险增加以及共患疾病的协同作用密切相关[1]


特别值得关注的是,房颤患者发生卒中及短暂性脑缺血发作的风险是非房颤人群的3到5倍[1]。当心房失去有效收缩时,血液容易在左心耳内淤滞形成血栓,一旦脱落随血流进入脑动脉,就会导致缺血性卒中。这一病理生理过程使得房颤成为隐形的"脑卒中制造者"[1-2]


国家心血管病中心统计数据显示,我国每年发生心源性猝死的患者高达55万人,相当于每天近1500人因心脏骤停突然倒地,平均每分钟就有1人遭遇不测。令人担忧的是,其中87%的猝死事件发生在医院外心脏骤停救援有“黄金4分钟”原则:每延迟1分钟,生存率下降7%-10%;超过10分钟,生存率几乎为零。这意味着,在场目击者的应急反应能力直接决定了患者的生存概率[3-4]



2024年2月发表Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes的美国院外心脏骤停队列研究也显示了相似的结论:在1分钟内开始接受旁观者心肺复苏的患者,出院生存率可达22.0%;而每延迟2-3分钟,生存概率就会下降约9%若延迟至4-5分钟才开始心肺复苏术CPR,生存概率将下降约27%;当延迟超过10分钟时,生存率与未进行CPR者已无统计学差异,基本趋近于零[5]。这一研究结果再次印证了"黄金4分钟"救援原则的极端重要性。


这些数字背后,是一个个骤然逝去的生命和无数破碎的家庭。房颤与猝死之间的紧密联系,以及院外心脏骤停的高发性,都在向我们传递一个明确的信息:提升公众的急救意识和技能,已经刻不容缓。


前沿突破,科学救援的四重革命


近年来,心肺复苏与AED领域正在经历一场静默的革命。项关键突破不仅更新了技术标准,更重新定义了心脏骤停的救治范式。


1生存链的精准化重构


一理念标志着理念的首要变革。2020年,美国心脏协会(AHA指南将生存链细分为院外(OHCA)院内(IHCA)双路径,这一区分绝非简单分类学进步。院外生存链强调公众参与:从识别骤停、启动应急系统、早期CPR到快速除颤,每一个环节都依赖社区反应能力;而院内生存链则注重系统化响应:监测预警、团队复苏、专业化生命支持。这种区分实现了救治策略的精准匹配,使资源配置最优化[6]


CPR的精准化变革正在重塑复苏质量的标准。实时反馈技术的应用使CPR从"经验驱动"迈向"数据驱动"。研究数据表明,使用视听反馈装置可将出院存活率提升25%[7]——这背后是毫米级的按压深度控制和毫秒级的时间精度管理。现代反馈装置不仅能提示5-6厘米的按压深度和100-120次/分钟的节奏,更能监测胸廓回弹是否完全,按压中断是否过长[8]。这种从大概正确精确达标的转变,正是存活率提升的技术基础。


智能AED的算法革命解决了传统除颤的最大痛点——按压中断时间。最新一代AED采用自适应滤波算法,可在持续胸外按压情况下进行心律分析[9]丹麦前瞻性队列研究证实,这项技术将中位胸外按压分数从78.9%提升至81.9%,看似微小的3%差异,却意味着每分钟多出18秒的有效循环支持。更突破性的进展是"动态充电"技术,在分析心律的同时完成电容器充电,将电击前按压中断时间压缩至5-10秒内,突破了传统15秒中断的瓶颈[10]


移动应急系统的生态化创新构建了全新的救助网络。哥本哈根曾做过一个尝试,启用了一款名为“Heart runner”的手机软件当有患者发生心脏骤停时,软件即可呼叫叫周围接受过CPR及AED培训的志愿者[11]澳大利亚一项研究证实,当培训过的志愿者能先于急救人员到达现场时,患者存活出院几率可提升37%。特别值得注意的是,获得志愿者先行救助的患者中,有超过三分之一在救护车到达时仍保持可电击心律,这一比例显著高于未获救助的患者[12]


这些创新技术正在我国落地实践。深圳的"5分钟社会救援圈"和杭州的"互联急救"系统都是移动急救网络的成功案例,标志着我国院前急救体系正在向智能化、社会化方向快速发展。这些突破共同描绘出心脏骤停救治的新图景:一个融合了精准医学、智能算法和社区响应的现代化体系。


实操指南:解读四字救命“法宝”

对于普罗大众而言,掌握基础生命支持(BLS)技能的核心在于化繁为简。国际上广泛推广的“叫叫压电”四字口诀,是一个极为有效的记忆工具,它将复杂的抢救流程转化为四个清晰的行动指令:



1首先判断患者反应。轻拍其双肩,在双侧耳边大声呼唤:“先生/女士,您怎么了?”如无任何反应,即可判定为意识丧失。

2立即启动紧急救援系统。大声呼叫周边人员帮忙,并下达明确指令:“你,请帮忙打120!”、“你,请去取附近的AED!”。此举旨在构建一个高效的临时抢救团队。

3立即开始高质量胸外按压。跪于患者一侧,将一只手的掌根置于其两乳头连线中点(胸骨中下段),双手交叉重叠,手臂垂直向下,以每分钟100-120次的频率、5-6厘米的深度进行有力且快速的按压。保证每次按压后胸廓充分回弹,最大限度地减少按压中断。

4取得AED后,立即使用。开启电源后,一切操作遵循机器的语音和图示引导:贴放电极片、确保无人接触患者并自动分析心律。最关键的一点是:现代AED极为智能,它只会对“可电击心律”(室颤和无脉性室速)建议电击,绝不会对正常心律者放电,彻底消除了施救者“误操作”的顾虑。


研究表明,AED 心律分析算法的敏感性>96%、特异性>98%[13-15]即便施救者从未接受过系统培训,在AED清晰语音的全程指导下,绝大多数人都能成功完成除颤。这项技术的伟大之处在于,它将复杂的心律识别和能量判断交由机器完成,而将最宝贵、最需要人力的胸外按压和早期介入环节交给了现场的第一反应者。因此,向公众传递的核心信息应是:“敢于出手,比正确出手更重要;使用AED的风险,远低于不使用的风险。”


将专业急救知识转化为公众语言


将专业的急救知识转化为公众易于理解和记忆的内容,是提高社会急救能力的关键。在科普传播中,化繁为简、形象比喻和降低心理门槛是三大有效策略。


判断意识丧失和呼吸骤停是启动急救的第一步。可采用看听说感四步法看胸部有无起伏,口鼻有无呼吸声,说(呼唤)有无应答反应,触感)有无颈动脉搏动。这个流程简单直观,易于记忆。


在教授胸外按压时三字经式口诀效果显著压得快强调100-120次/分的节奏;压得深明确5-6厘米的深度;胸回弹要求完全回弹避免倚靠;莫中断强调最小化按压中断时间。这种押韵式教学能帮助形成肌肉记忆。


针对公众对AED的陌生感和畏惧心理,应重点传递两个信息:一是操作简单,"开机听指引,贴片跟着画"八个字概括全部操作流程;二是安全可靠,强调现代AED只会对需要电击的心律放电,不可能"误伤"患者或施救者。


最新研究为科普传播提供了新思路。大连中心医院研究发现观看 1 分钟以内的 CPR 微视频后受访者愿意立即上前施救的比例由 41.2% 提升至 87.5%,且多数人认为视频比传统讲座更易学会这意味着利用短视频平台进行碎片化传播,可能成为大规模普及急救知识的新途径。国内已有城市开始在地铁、商场屏幕循环播放微型急救教程,这种"润物细无声"的方式正在悄然提升整个社会的急救意识。


总结


面对心脏骤停,每一个普通人都可以成为拯救生命的关键力量。技术的进步,如智能AED的普及和精准CPR技术的推广,正在大幅降低急救操作的门槛。从“叫叫压电”的操作流程,到“看听说感”的判断方法,急救知识正被转化为易于公众理解和记忆的实用技能。这不仅是技术的革新,更是构建社会急救保障体系的重要一环。作为医疗工作者,我们应当主动承担起科普桥梁的责任,将专业的医学知识转化为公众能够掌握的行动力。只有当更多人愿意伸出援手、敢于施救时,生命的接力才能更加及时和有效。学习急救,传播急救,是我们对生命最好的尊重和守护。


参考文献

[1] 中华医学会心血管病学分会,中国生物医学工程学会心律分会. 心房颤动诊断和治疗中国指南. 中华心血管病杂志,2023,51(06):572-618.

[2] Nesheiwat Z, Goyal A, Jagtap M. Atrial Fibrillation. [Updated 2023 Apr 26]. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2025 Jan-. 

[3] 广州市人民政府. 广州推进应急救护培训提质扩面 编织“救在身边”安全网. [2025-1-20]. 

[4] 中国疾病预防控制中心-慢性非传染性疾病预防控制中心. 急救三早,拯救生命. [2023-9-5].

[5] Nguyen DD, Spertus JA, Kennedy KF, et al. Association Between Delays in Time to Bystander CPR and Survival for Witnessed Cardiac Arrest in the United States. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2024;17(2):e010116. 

[6] Merchant RM, Topijan AA, Panchal AR, et al. Part 1: executive summary: 2020 American Heart Association Guidelines for Cardiopulmonary Resuscitation and Emergency Cardiovascular Care. Circulation. 2020;142(16_suppl_2):S337-S357.

[7] American Heart Association. 2020 American Heart Association Guidelines for Cardiopulmonary Resuscitation and Emergency Cardiovascular Care—Adult Basic and Advanced Life Support. Circulation. 2020;142(16_suppl_2):S366-S468. 

[8] 郭丰,张茂,等. 实时反馈装置在心搏骤停患者心肺复苏中的应用研究[J]. 中华急诊医学杂志, 2018, 27(5): 534-538. 

[9] 刘帅,朱华栋. 人工智能在心肺复苏中的应用[J]. 协和医学杂志, 2023, 14(3): 453-458. 

[10] Lyngby RM, Quinn T, Oelrich RM, Nikoletou D, Gregers MCT, Kjølbye JS, Ersbøll AK, Folke F. Association of Real-Time Feedback and Cardiopulmonary-Resuscitation Quality Delivered by Ambulance Personnel for Out-of-Hospital Cardiac Arrest. J Am Heart Assoc. 2023;12(20):e029457.

[11] Laerdal Medical. Acting on the Call: Community Responders in Out-of-Hospital Cardiac Arrest [PDF]. Stavanger, Norway: Laerdal Medical; 2021. 

[12] Larsen CG. Early smartphone-activated bystander CPR can boost survival. Medscape. Published May 7, 2025. Accessed August 29, 2025. 

[13]de Graaf C, Beesems SG, Oud S, Stickney RE, Piraino DW, Chapman FW, Koster RW. Analyzing the heart rhythm during chest compressions: Performance and clinical value of a new AED algorithm. Resuscitation. 2021 May;162:320-328.

[14] Zheng Yue, Hou Xingyu, Wu Xiaomei. Research on Shockable Rhythm Detection Algorithm Based on Machine Learning. Chinese Journal of Biomedical Engineering, 2023, 42(5): 572-582.

[15] Philips. SMART Analysis AED Algorithm Application Note. Philips Healthcare; 2023.

[16] 王雪晴,隋春雨,周笑,等.短视频科普对公众心肺复苏施救意愿影响的质性研究[J].中华急危重症护理杂志, 2025, 06(02):158-163.