基于Logistic回归的医院感染管理影响因素分析

■ 赵 璐 肖旺欣 柯云楠 王思钰 姜乃浒 毛静馥

基于Logistic回归的医院感染管理影响因素分析

■ 赵 璐①肖旺欣②柯云楠③王思钰①姜乃浒④毛静馥①

医院感染管理 Logistic回归 医院质量 医院安全

目的：分析医院感染管理工作的相关因素，为确保医院感染管理质量，提高医院感染管理水平，进而采取有针对性的预防控制措施提供依据。方法：采用SAS 9.1对调查数据进行统计分析处理，使用多分类Logistic回归的方法找出其相关影响因素。结果：领导重视程度、临床科室人员日常工作配合度以及隔离防护用品佩戴情况对医院感染管理水平的影响差异有统计学意义。结论：以上3个因素对医院有效开展感染管理防控工作具有一定的借鉴意义。

医院感染问题是全球共同关注的焦点。本课题组长期致力于医院感染管理及相关问题的研究，前期工作涉及医院感染管理现况调查[1]、医院感染管理专家咨询及深入访谈、医院感染管理指标体系构建[2]等。本文旨在探究利用Logistic回归分析的方法来研究医院感染管理的相关影响因素，并立足于黑龙江省的医院感染管理工作实际，力求找准其工作中的薄弱环节，提出相应的建议与对策，为进一步提高医院感染管理水平提供依据。

1 对象与方法

本研究采用整群分层抽样法，通过问卷调查和个人访谈相结合，以黑龙江省18所二级、三级综合医院感染管理科工作人员为研究对象，共发放调查问卷76份，收回有效问卷76份，有效率为100%。所得的定量数据采用EpiData 3.1进行双录入，运用SAS 9.1进行相关性统计分析，主要为推断性分析，以P＜0.05为差异有统计学意义。对于定性资料，采用word记录，主要为描述性分析。

2 结果

此次调查的有效问卷总样本量为76，黑龙江省3个城市的医院感染管理科工作人员对于影响因素研究调查的样本量分别是25、25、26。基于课题组前期对医院感染管理的现况调查[1]，以医院感染率、医院感染管理相关知识应答率等为考察指标，将医院感染管理水平分成3个等级，分别为高（Y=1）、中（Y=2）、低（Y=3）3个水平。将医院感染管理高水平（Y=1）作为参照，分别选定医院感染管理中水平（Y=2）、低水平（Y=3）与医院感染管理高水平进行比较分析。

2.1 医院感染管理影响因素的变量名及编码

经过SAS 9.1编程，将应变量和10个影响因素的变量纳入多项Logistic模型中，见表1。

2.2 医院感染管理中水平与医院感染管理高水平对比结果

2.2.1 参数估计和危险度估计结果。纳入中的自变量有2个：“领导重视程度”（X1）和“隔离防护用品佩戴情况”（X8），且进入模型后差异均有统计学意义(P＜0.05)。危险度估计结果显示，“领导重视程度”变量的OR=0.369(95%CI：0.183～0.744)，“隔离防护用品佩戴情况”变量的OR=0.472（95%CI：0.249～0.895），提示这两个变量指标均与医院感染管理水平呈正相关。见表2。

表1 影响因素的变量名及编码表

表2 中、高水平对比下影响医院感染管理的Logistic回归分析

2.2.2 未进入模型中的变量。有7个变量指标未进入模型中，提示其对医院感染管理水平的影响差异无统计学意义（P＞0.05)，见表3。与此同时，变量“医院建筑布局划分情况”（X5）在医院感染中水平（Y=2）与医院感染管理高水平（Y=1）二者的数据结果表中所有的值恒定，所以结果导致该变量将从分析中移去。

2.3 医院感染管理低水平与医院感染管理高水平对比结果

2.3.1 参数估计和危险度估计结果。纳入中的自变量只有1个：“临床科室人员日常工作配合度”（X3），且进入模型后差异有统计学意义（P＜0.05)。危险度估计结果显示，“临床科室人员日常工作配合度”变量的OR=0.369（95%CI：0.172～0.791），提示其与医院感染管理水平呈正相关，见表4。

表4 低、高水平对比下影响医院感染管理的Logistic回归分析

2.3.2 未进入模型中的变量。有7个变量指标未进入模型中，提示其对医院感染管理水平的影响差异无统计学意义（P＞0.05)，见表5。与此同时，变量“医院建筑布局划分情况”（X5）和变量“医院感染管理相关知识应答率”（X9）在医院感染低水平（Y=3）与医院感染管理高水平（Y=1）二者的数据结果表中所有的值恒定，所以结果导致这两个变量将从分析中移去。

表5 低、高水平对比后未进入模型中的变量

3 讨论

3.1 医院感染管理水平影响因素指标的讨论

3.1.1 领导重视程度。研究结果显示，领导重视程度越高，医院感染管理水平越高。随着国家层面医院感染管理工作的逐步推进，各级医疗机构对于医院感染的防控意识亦在逐步提升。但在当代市场经济体制的作用下，医院管理者往往对于“高投入、低产出”的医院感染管理工作不够重视，更多的停留在“口头重视”和“检查时重视”的状态[3]。医院感染管理组织体系健全，但其管理职能的发挥却不尽如人意，领导者执行力明显不足，更是缺乏科学的常态化监督反馈机制，导致医院感染管理工作时常流于形式，工作未做细、做严、做到位。因此，必须让医院管理者从根本上认识到医院感染管理工作的重要性，加强领导，明确职责，变被动工作为主动出击，切实提高医院的感染管理水平，减少医院及患者的经济损失，提升病患的健康状态。

3.1.2 隔离防护用品佩戴情况。研究结果显示，隔离防护用品佩戴情况越好，医院感染管理水平越高。黄丽菊等[4]在对海南省医院感染管理影响因素分析研究中，同样认为排在前3位的主要因素为消毒、灭菌、隔离情况，一次性医疗用品的使用及管理，医院感染管理组织建设。除了上述讨论过的重视程度不够以外，追根溯源还是医务人员对于医院感染严重性的认识程度不足，无菌观念淡薄，未能严格按照消毒、灭菌、隔离的相关法规、技术规范进行操作，自我防范意识淡漠等。所以，切实加强医务人员对感染相关知识和技能的学习是十分必要的，着力提升医务人员的感染防控意识。

3.1.3 临床科室人员日常工作配合度。研究结果显示，临床科室人员日常工作配合度越高，医院感染管理水平越高。临床科室既是整个医院工作的核心枢纽，也是发生医院感染的前沿阵地，医院感染管理工作人员必须与临床一线人员紧密配合，相互协调，广泛协作，真正做到降低医院感染率，提高医院感染管理水平，保障患者安全，确保医疗安全[5]。

3.2 本研究的创新与不足

纵观近10年国内外研究文献，鲜有专家学者将医院感染管理水平的相关影响因素指标纳入Logistic回归模型中进行统计分析。在该研究领域，本研究具有一定的创新性。但本研究尚有许多不足之处。首先，调查范围仅局限于黑龙江省，这在一定程度上影响了样本的代表性。与此同时，虽然调查对象几乎涵盖了目标医院感染管理科的全部工作人员，但由于目前我国医院内部感染管理专职、兼职人员数量有限，所以样本量太少极可能导致分析结果存在较大的偏倚。此外，本研究对10个自变量间关联程度的考察度不够，交互作用可能会导致结果分析出现偏倚甚至误区。因此，笔者将在日后的深入研究中予以修正和完善。

[1] 苏日娜,柯云楠,穆锦江,等.哈尔滨市综合医院医院感染管理现状研究[J].中国医院管理,2011,31(1):49-51.

[2] 赵璐,柯云楠,吴国松,等.医院感染管理安全评价指标体系的构建.中国消毒学杂志,2014,31(10):1053-1055.

[3] 陈自强,张鸿,胡琳.基于德尔菲法的医院感染管理负面影响因素研究[J].重庆医学,2015,44(7):986-988.

[4] 黄丽菊,毛静馥,杨进军,等.海南省综合医院感染管理影响因素分析[J].海南医学,2014,25(18):2781-2783.

[5] 杜乐勋，张文鸣，中国卫生产业杂志社.医疗卫生绿皮书—中国医疗卫生发展报告№5(2009)[M].北京:社会科学文献出版社,2009:435-445.

Analysis on factors of nosocomial infection management based on Logistic regression /

ZHAO Lu, XIAO Wangxin, KE Yunnan, WANG Siyu, JIANG Naihu, MAO Jingfu// Chinese Hospitals. -2017,21(12):43-45

nosocomial infection management, Logistic regression, hospital quality, hospital safety

Objectives: To analyze the related factors of nosocomial infection management, improve the quality and the ability of nosocomial infection management and to provide some evidence for nosocomial infection prevention. Methods:Multiple classification logistic regression by SAS 9.1 was used to analyze data and find out main influence factors. Results:It showed that leader's attendance, daily work of clinical staff and the situation for wearing protective equipment had a statistical significance on the level of nosocomial infection management. Conclusions: The above 3 factors can give some reference for effectively improving nosocomial infection management.

Author's address：School of Healthcare Management, Harbin Medical University, No.157, Baojian Road, Nangang District, Harbin, 150081, Heilongjiang Province, PRC

黑龙江省卫生和计划生育委员会科研课题（2014-428）

①哈尔滨医科大学卫生管理学院，150081 哈尔滨市南岗区保健路157号

②中南大学湘雅公共卫生学院，410078 长沙市开福区湘雅路110号

③哈尔滨市卫生和计划生育委员会医政处，150021 哈尔滨市松北区世纪大道1号

④哈尔滨医科大学附属肿瘤医院，150081 哈尔滨市南岗区哈平路150号

赵 璐：哈尔滨医科大学卫生管理学院人力资源管理学教研室讲师E-mail：zhaolu@hrbmu.edu.cn

2017-09-22](责任编辑 张晓辉)