某三甲中医医院院内感染危险因素预测

刘慧芳,周 雪,董连城,黄 辰,吴艳青

医院感染又称医院内感染或医院内获得性感染，不仅给患者造成巨大损失，也给医院带来负面影响，已成为当今社会突出的公共卫生问题[1]。有关医院内感染影响因素的研究越来越多，通过数理模型预测医院感染的发生越来越被重视[1-2]，但由于地区等不同，人群差异较大，模型并不完全适用于不同地区的各医疗机构。为了构建适用于预测某三甲中医医院院内感染的模型，以更好地预防和控制院内感染，本研究选用Logistic回归分析构建预测模型，现报告如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料：选择2018年1月至2020年12月某三甲中医医院住院患者中发生医院感染的334例患者为病例组，其中男性160例，女性174例；年龄≤14岁87例，15～30岁30例，>31岁217例。以年龄、性别和入院年份作为匹配因素，用1∶1倾向性评分匹配(PSM)匹配未发生医院感染的334例住院患者作为对照组，其中男性144例，女性190例；年龄≤14岁96例，15～30岁43例，>31岁195例。

1.2 研究方法：从杏林医院感染实时监控系统提取相关资料，病例资料包括患者的性别、年龄、住院时长、呼吸机使用情况、抗菌药物使用情况、有无中心静脉置管、是否留置导尿管、是否手术、病种等。采用多因素Logistic回归分析住院患者发生医院感染的独立危险因素，并构建模型进行预测，通过ROC曲线对预测模型进行评估。

1.3 诊断标准:医院感染病例的确诊是在《医院感染诊断标准》(试行)[3]的基础上，结合住院患者的所有相关临床症状、相关体征、实验室检测结果及其他辅助检查结果，首先由临床科室的主管医生在杏林医院感染实时监控系统上对每日弹出的预警信息初步诊断，然后经由医院感染管理的专职人员对临床医生已经做出初步诊断的病例进行再次诊断。

1.4 统计学方法:采用SPSS 22.0统计软件，计数资料采用频数和构成比来描述，对照组的匹配用1∶1倾向性评分匹配，多因素分析采用逐步向前法的二分类Logistic回归分析；评价预测效果采用ROC曲线下面积，以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 医院感染患者感染部位分布：医院感染病例中感染部位居于前5位的分别是下呼吸道、上呼吸道、感染性腹泻、泌尿道、表浅切口，见表1。

表1 医院感染部位构成比

2.2 多因素分析结果：采用二分类Logistic回归分析，结果显示，患者的住院天数、使用抗菌药物、尿路插管、病种是某三甲中医医院住院患者院内感染的主要危险因素(P<0.05)，见表2。

表2 多因素Logistic回归分析结果

2.3 预测模型效果的评价：对Logistic回归预测模型个体医院感染发生率的预测值和真实值绘制ROC曲线，结果显示Logistic回归预测模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.836(95%CI：0.806～0.866)，标准误为0.015(P<0.05)。

3 讨论

本研究结果显示，某三甲中医医院医院感染主要的感染部位为下呼吸道(29.04%)，这与国内相关研究结果一致[4-5]。医院感染中下呼吸道感染为主的原因可能是机体抵抗力下降、长期卧床，从而导致下呼吸道的感染。

目前已有不少关于医院感染危险因素的研究，但由于研究对象、研究对象所在的地区、医疗机构卫生条件的不同而存在差异。本研究主要以某三甲中医医院住院患者为研究对象，多因素分析结果显示，住院患者的留置尿管、住院天数、抗菌药物的使用、病种是某三甲中医医院住院患者医院感染的主要独立危险因素，这与国内部分相关研究的结果一致[6-7]。留置尿管在临床上比较常见，尤其是在急危重症患者的救治中更为普遍，留置导尿管虽然能够准确记录尿量、测尿比重、有助于排空膀胱等，但是由于留置导尿管属于侵入性操作，一定程度上破坏了原有的屏障，所以容易引起感染。对此，应该强调严格的无菌操作、正确的手卫生，并在院内进行相关培训，要求有留置导尿管的指征才能留置导尿管，以降低医院感染的风险。有研究表明，医院感染的风险随着住院天数的增加而增加[8-9]，原因可能是住院时间长的患者多为病情较重、接触医院环境中致病微生物的可能性较大，住院时间越长导致感染的可能性越大，所以在病情允许的情况下尽可能缩短住院时间，从而降低医院感染的风险；虽然抗菌药物的使用使病菌一度不再是人类的致命威胁，但是抗菌药物的使用也会造成人体中正常菌群的失调，从而导致感染，增加医院感染的风险[10]。不同病种的患者医院感染率也不相同[11],可能原因是病情严重的患者，机体抵抗力相对较弱，更容易被感染，比如手术、肿瘤患者等。

目前医院感染风险预测模型也成为辅助医院感染管理工作的重要管理工具[12]，近年来Logistic回归模型在疾病风险预测中应用较多[13-14]。本研究通过病例对照研究，采用倾向评分匹配的方法选取对照组，减少了偏差和混杂变量的影响，运用倾向评分值来综合所有的观察变量信息从而均衡变量，使研究结果接近随机对照研究的效果。另外，本研究通过计算ROC曲线下面积，对预测模型效果进行评估，评估结果显示该预测模型的预测效果较好。

本研究也存在一定的局限性，如自变量较少，不能全面地分析影响医院感染的影响因素；选用的研究方法为回顾性研究，论证强度相比前瞻性研究较低[15]。另外，本研究纳入的自变量不够全面，对于住院患者医院感染的影响因素探索还有待进一步深入研究，这也为今后采用更多更好的数理模型预测该院医院感染发病趋势提出了新的研究方向。