数据挖掘技术在手术室医院感染管理中的应用及对医院感染发生率的影响

米明 赵艳

手术室是医院感染的高危科室,其感染控制情况与管理水平存在紧密的联系,且关系到手术的成败[1]。围术期对于发生感染患者,不但会增加手术风险,还会增加患者痛苦、医疗费用,严重者将危及患者生命[2]。临床研究表明[3]：手术室需要相对清洁、无菌的环境,但是手术过程中人员流动量大、手术时间过长等,均容易增加医院感染率。同时,手术室感染管理是一个相对复杂的过程,任何环节的差错均会增加不良事件发生率。因此,临床上积极采取有效的措施提高手术室感染管理对降低医院感染率具有重要的意义[4-5]。数据挖掘技术是从大量的、不完全的、模糊的及随机的应用数据中,提取隐含在其中且人们未知的、潜在的有用信息与知识的过程,但是该技术在手术室医院感染管理中应用缺乏研究[6]。本文采用随机对照方法开展研究,探讨数据挖掘技术在手术室医院感染管理中的应用效果及对医院感染发生的影响,报告如下。

1 资料与方法

1.1 临床资料 选择2016年1月至2018年1月进行手术治疗患者1 576例作为对象,根据时间点分为对照组(2016年1月至2017年1月)和观察组(2017年2月至2018年2月)。对照组788例,男414例,女374例；年龄23～79岁,平均年龄(61.25±5.72)岁；手术科室：神经外科212例,普外科107例,消化内科82例,肿瘤科64例,脑外科183例,眼科77例,其他63例。观察组788例,男406例,女382例；年龄21～80岁,平均年龄(62.41±5.77)岁；手术科室：神经外科207例,普外科109例,消化内科80例,肿瘤科61例,脑外科175例,眼科87例,其他69例。本研究均获得伦理委员会监督,两组性别、年龄、手术类型比较,差异无统计学意义(P＞0.05)。

1.2 纳入与排除标准 纳入标准：符合手术治疗且患者均能耐受手术[7]；术前完成相关检查,未见其他感染疾病；能遵医完成相关检查、管理及治疗。

排除标准：合并自身免疫系统疾病、精神异常或血凝四项异常者；符合手术治疗适应证,但是围术期伴有严重并发症而终止手术者；病情持续恶化,预计生存期低于3个月者。

1.3 方法 对照组：给予常规管理。结合患者手术时间、手术类型加强日常操作要求,定期对医生进行专业技能培训,保证手术遵循医院的规章制度,每天手术前后均进行签字、登记并由专人负责相关制度,给予无量化方式考评[8]。观察组：在对照组基础上联合数据挖掘技术管理。

1.3.1 数据来源 选择手术室2017年2月至2018年2月手术数据。

1.3.2 数据库的建立 采用SPSS 18.0软件完成医院数据库的建立,内容包括：差错发生时间、类型、原因、手术室消毒情况、医生的职称、工作年限等。

1.3.3 数据挖掘 遵循数据挖掘一般操作步骤：分析理解并提出问题、数据准备、模型建立、建立干预措施,将获得的数据均录入数据库中,采用SPSS 18.0软件完成数据的核对、录入及赋值,筛选出手术医院感染管理中存在的弊端、不足。

1.3.4 制定措施并进行改进 ①加强手术物品管理。手术室医院感染管理过程中加强手术室物品的回收、分类、清洗、包装灭菌,建立完善的消毒流程,做好物品的质量控制；手术室加强与消毒供应中心沟通、交流,及时发现问题并采取有效的措施进行处理。②加强手术室空气消毒、管理。手术的成败与手术室的空气消毒管理质量存在紧密的联系,手术室应建立更加完善的手术室空气消毒管理制度,定期监测手术室内的空气菌落数；定期更换层流净化设备。③严格执行手术室消毒制度。针对每一台手术建立健全的专属性消毒制度,善于根据手术的频次、手术时间调整手术室的清洁、消毒频率,使用不同成分的消毒剂进行交替擦拭；手术过程中设立巡查小组加强手术巡视,及时发现手术过程中存在的不足。④加强医生专业技能培训。医院根据手术室情况加强医生手卫生知识、手消毒操作规范培训,定期组织消毒规章制度的考核与培训,对于培训合格后方可上岗；洗手池旁边张贴醒目的洗手操作步骤、流程,6个月管理后评估其效果。

1.4 观察指标 ①空气菌落数。统计并记录两组术前10 min、术后10 min、术后60 min及手术结束时空气菌落数情况。②医院感染率。统计并记录两组管理后1个月、3个月、6个月医院感染发生率(每个月份医院感染病例数进行累加)。③手术物品、操作规范合格率。统计并记录两组管理后洗手、无接触戴手套、物体表面消毒、无菌物品及消毒剂使用合格率(每台手术均监测医生操作及物品情况)[9-10]。

1.5 统计学分析 采用SPSS 18.0软件处理,计数资料行χ2检验,采用[n(%)]表示,计量资料行t检验,采用(±s)表示,P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组空气菌落数比较 两组手术前10 min空气菌落数比较差异无统计学意义(P＞0.05)；观察组术后10 min、术后60 min及手术结束时空气菌落数均低于对照组(P＜0.05,表1)。

2.2 两组感染率比较 观察组数据挖掘技术管理后1个月、3个月、6个月医院感染发生率均低于对照组(P＜0.05,表2)。

2.3 两组手术物品、操作规范合格率比较 观察组管理后洗手、无接触戴手套、物体表面消毒、无菌物品及消毒剂使用合格率均高于对照组(P＜0.05,表3)。

表1 两组空气菌落数比较(x±s) 单位：cfu/m3

表2 两组感染率比较[n(%)]

表3 两组患者手术物品、操作规范合格率比较[n(%)]

3 讨论

手术室是为患者提供手术、抢救的场所,是医院的重要部门,与血库、监护室、麻醉复苏室存在紧密的联系[11]。但是,手术室又是医院感染的高发科室,不仅会影响患者恢复,还会加重患者病情,引起其他病变,严重者甚至威胁患者生命[12]。临床研究表明[13]：手术患者将手术器官、组织、皮肤暴露在空气中,再加上围术期未严格执行无菌操作,均容易增加患者感染率。近年来,数据挖掘技术在手术室医院感染管理中得到应用,且效果理想。本研究中,观察组术后10 min、术后60 min及手术结束时空气菌落数均低于对照组(P＜0.05),说明数据挖掘技术用于手术室医院感染管理中能降低手术室空气菌落数,能为手术营造良好的环境。数据挖掘技术是从大量、模糊及随机的数据中提取对人们有用的信息,常用的方法包括：分类、回归分析、关联规则、偏差分析等,能从不同的角度完成数据的挖掘。将数据挖掘技术手术室感染管理中能帮助医生快速、准确的判断、预测并制定最佳的管理方法。目前,数据挖掘技术广泛用于医学、护理学等领域。临床研究表明：数据挖掘技术的使用能快速、科学、便捷的从大数据中提取差错的标本,准确的分析差错产生的原因,并且以全新的角度、科学的态度进行改进,能抓住人、事、物等不同的关节制定合理的干预措施,有助于降低医院感染率[14]。本研究中,观察组数据挖掘技术管理后1个月、3个月、6个月医院感染发生率均低于对照组(P＜0.05),说明数据挖掘技术在手术室医院感染管理中能降低感染率,提高手术成功率,利于患者恢复。但是,数据挖掘技术临床使用时数据必须真实的、大量的,数据中含噪声,且数据必须含有有用的信息,而并不是随意的[15]。本研究中,观察组管理后洗手、无接触戴手套、物体表面消毒、无菌物品及消毒剂使用合格率均高于对照组 (P＜0.05)。由此看出：数据挖掘技术在手术室医院感染管理中能提高手术物品、操作规范合格率,能让医生从思想意识上对医院感染有全面的认识、了解,能养成良好的操作习惯。

综上所述,将数据挖掘技术用于手术室医院感染管理中有助于降低手术室空气菌落数,降低医院感染率,提高手术物品、操作规范合格率,值得推广应用。