质量控制图在重症医学科“三管”感染控制中的应用

2022-04-01 12:49李建坤李瑞萍杨明珊黎焯基广东医科大学附属第二医院广东湛江524000
广东医科大学学报 2022年1期
关键词:院感尿管警戒

李建坤,李瑞萍,杨明珊,黎焯基 (广东医科大学附属第二医院,广东湛江 524000)

导尿管相关性泌尿道感染(CAUTI)、中心静脉导管相关性血流感染(CLABSI)、呼吸机相关性肺炎感染(VAP)称为“三管”感染[1],是ICU 院感防控的重点。ICU 是院感“三管”感染的高发区域,也是院感重点防控的部门之一[2]。虽然医院感染管理部门一直开展ICU“三管”目标性监测,但仅限于每月计算“三管”感染发生率与去年同期作比较,未能制定相应的感染发生率标准值进行比较分析及干预。在使用质量控制图时,测量的时间段可为年、月、天,甚至是时、分,这样可及时掌控医疗管理质量,预防不良事件的发生[3]。因此,本研究利用质量控制图对本院ICU“三管”感染状况进行回顾分析,旨在探讨其能否反映在研究时间段内最佳的医疗状态和管理措施,进而建立一个防治结合的质控系统,更有效提高医疗质量水平,为ICU“三管”感染控制提供指导。

1 资料和方法

1.1 一般资料

数据来源于2012 年1 月-2020 年12 月本院ICU病房“三管”感染的院感监控日志,该日志由ICU感控医生每日记录,对入住ICU病房的所有患者进行医院感染目标性监控。“三管”感染患者纳入标准:(1)符合《重症监护病房医院感染预防与控制规范WS/T509-2016》[4]中关于“三管”感染的相关标准;(2)入住ICU>48 h 以及转出ICU<48 h;(3)留置有中心静脉导管和/或导尿管和/或气管插管,置管前经患者及家属知情同意。

1.2 方法

1.2.1 审核与监控指标 在诊疗过程中,ICU 管床医生参照以上“三管”感染诊断标准,提出初步诊断,经科室分管主任确认诊断后通过医院感染信息监控系统上报,最后由院感部门专职人员进行最终审核。监控指标:收集2012 年1 月-2020 年12 月尿管、中心静脉管、呼吸机的总时长,计算CAUTI、CLABSI 与VAP例数及发生率。计算方法:每年感染发生率(%)=每年相关感染例数/每年插管天数×1000。由于“三管”感染数据呈偏态分布,因此应用中位数(四分位数)[M(P25,P75)]来描述数据的平均水平。

1.2.2 绘制院感控制图 采用Excel软件对本院ICU病房“三管”感染的院感监控日志数据进行录入,然后导入数据至SPSS25.0 软件中进行分析处理,绘制质量控制图p 图。具体步骤如下:(1)打开SPSS 25.0 软件,导入Excell 表格数据(见表2);(2)点击软件菜单选项“分析”→“质量控制”→“控制图”;(3)控制图中选择属性图表“p、np”,数据组织选择“个案为子组”,点击”定义”;(4)在控制图定义菜单中把“尿管相关感染例次”选入“数目不符合”框,把“年份”选入“标注子组”框,把“尿管插管总时长”选入样本尺寸中的变量框中,图表默认选择p 图不变,点击“确定”即可生成CAUTI 发生率的质量控制图。此时生成的控制图Sigma 水平默认为3,表示控制限,之后可在控制图定义菜单中点击“选项”,修改需要的Sigma 水平,辅助限Sigma 水平为1,警戒限Sigma 水平为2。采用同样的方法生成CLABSI与VAP 发生率质量控制图,由于SPSS 不能同时在同一控制图中绘制辅助限、警戒限或控制限,因此本文采用Adobe Illustrator CS6软件将同组数据绘制成一个图,便于观察和理解。

表2 2012-2020年每年“三管”感染监测数据

2 结果

2.1 “三管”感染相关数据

2012 年1 月-2020 年12 月,ICU 病房每年尿管插管总时长1 173~3 642 d,每年CAUTI 0~6 例;每年中心静脉插管总时长905~2 854 d,每年CLABSI1~6例;每年呼吸机使用总时长739~2 757 d,每年VAP 2~10例。见表1、2。

表1 每年“三管”感染整体情况

2.2 “三管”感染质量控制图

2012年1月至2020年12月,共监控9年(9个数据监控点),每年“三管”感染发生率各数据点均落在控制限内,均在中心线上下波动,落在范围内的点数均超过总数据点的68%。见图1~3。

图1 尿管相关感染发生率质量控制图

3 讨论

在20 世纪30 年代,质量控制图最初用于工业产品的质量控制,40 年代又将它用于分析实验室数据。随着医学统计学的发展,质量控制图被引入到医疗质量管理,它能直观实时地观察、判断各项指标动态变化的规律,并能与标准值进行比较,发现问题及时采取措施进行质量控制。一般情况下,控制指标的数据点应在中心线的上下附近波动,若数据点落在上下警戒限之间区域内,可以认为过程质量处在控制中;若数据点在同侧警戒限和控制限之间,应引起注意,提示过程质量开始变劣,可能存在“失控”倾向,应进行初步检查,并采取相应的校正措施;若数据点在上下控制限外,可以认为质量已经失控[5],需立即查明原因,采取措施整改后,并重新检验此次质控的效果。当数据点回落在警戒限之内,证明质量已得到控制。质量控制图失控判定准则有两大类,第一类是数据点出界,第二类是界内数据点排列不随机。其中第一类是判定失控的最基本准则,对于第二类的模式有很多种。质量控制图有6 种简单失控模式[6]。此外,两种模式相结合的情况有10 种。p 图属于不良控制率管制图,是计数资料控制图的一种,它能直观反映不良事件发生动态,它的发生率和样本大小都是随机的。

从尿管相关感染发生率质量控制图来看,2012年的感染发生率最高,非常接近警戒限,原因是我院ICU 病房刚成立不久,当时医务人员人手不足且操作不规范,导致感染发生率偏高。经过院感部门逐步开展导尿管相关尿路感染的目标性监测,ICU 病房健全了规章制度,制定并落实相关工作规范和操作规程,医务人员接受关于无菌技术、导尿操作、留置导尿管的维护及感染预防的培训和教育后,感染率开始逐年下降,2016 年达到0 感染,2018 年上升至平均水平后至2020年较为稳定。

从中心静脉导管感染发生率质量控制图来看,2014 年之前的感染发生率都在平均水平以下,但2014 年波动较大,甚至已经超过警戒限,需要引起院感部门和重症医学科的注意,经调查分析,原因可能与该年度转入轮科医务人员较多,置管时未严格执行无菌技术操作规程有关,特别是医务人员在抢救患者时未能做到穿隔离衣、置管部位铺最大无菌巾、穿刺部位皮肤彻底消毒等。针对以上原因,院感部门要求立即整改,紧急状态下的置管若不能保证有效的无菌原则,应当在48 h 内尽快拔除导管,更换穿刺部位后重新进行置管。当ICU病房执行相应的调整措施后,2015 年的感染率恢复至平均水平以下,但值得注意的是从2016 年到2020 年感染发生率呈上升趋势,是否有影响医疗质量的新问题出现?院感各环节控制工作实施是否到位?

图2 中心静脉导管感染发生率质量控制图

图3 呼吸机相关感染发生率质量控制图

从呼吸机相关感染发生率质量控制图来看,分布于中心线两侧的数据点大致相同,波动比较平稳,无明显规律和倾向,说明呼吸机相关感染发生率在2012-2020 年期间控制良好,院感质量控制工作取得一定成效。

虽然2012-2020 年的质量控制图显示ICU 病房“三管”感染发生率均在受控状态,但仔细分析,有些数据点波动较大或进入警戒区,表明控制能力需继续加强,仍有改进空间。“三管”的感染预防控制措施可以参照2010 年卫生部办公厅下发的《导尿管相关尿路感染预防与控制技术指南》、《导管相关血流感染预防与控制技术指南》、《呼吸机相关肺炎预防与控制规范》执行。

结合国内相关文献,利用质量控制图每月统计分析“三管”感染发病趋势,可以及时发现问题,快速查明原因,进行调查,得到反馈信息,采取调整措施[7]。质量控制图作为常用的过程质量控制统计方法,将其运用于医院感染管理方面,对比传统的统计学方法有以下优点:(1) SPSS 软件操作使用简单,呈现的结果直观明了;(2)通过图形能反映研究时间段内该指标的管理质量,并可预测其发展总体趋势;(3)从数据落点可看出研究的时间段内有无异常趋势,并能结合实际情况找到异动原因;(4)在医院感染管理过程中能及时发现问题,并针对原因采取整改措施。但是,质量控制图也存在一些缺点:(1)要求分析者具备一定的统计学知识及临床经验;(2)不能同时绘制辅助限、警戒限或控制限。

医院感染管理部门配备有预防医学专业的专职管理人员,其能熟练运用统计学知识且具有一定的临床经验。实际使用时,质量控制图可以分别绘制、综合浏览,并不影响数据的呈现与理解,能够满足日常监控工作需求,必要时可借助其它绘图软件进行组合绘制。综上所述,利用SPSS 绘制的质量控制图能够为ICU提供院感的质量控制指导,值得在医院感染管理部门中推广使用。

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