綜合ICU多重耐藥菌醫(yī)院感染的風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建

李 嬌,商臨萍，郭紅菊,李 偉,蘇丹霞,張 新,潘 偉,郝春霞,車 莎

(1 山西醫(yī)科大學(xué)護(hù)理學(xué)院,山西 太原 030001； 2 山西醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院,山西 太原 030001)

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·論著·

綜合ICU多重耐藥菌醫(yī)院感染的風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建

李 嬌1,商臨萍2，郭紅菊2,李 偉2,蘇丹霞2,張 新2,潘 偉2,郝春霞2,車 莎2

(1 山西醫(yī)科大學(xué)護(hù)理學(xué)院,山西 太原 030001； 2 山西醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院,山西 太原 030001)

目的 構(gòu)建重癥監(jiān)護(hù)病房(ICU)多重耐藥菌醫(yī)院感染的風(fēng)險(xiǎn)模型。方法 對(duì)2012年10月—2015年9月入住ICU>48 h的836例患者進(jìn)行回顧性分析,構(gòu)建醫(yī)院感染logistic回歸模型,對(duì)模型進(jìn)行擬和優(yōu)度檢驗(yàn)、ROC曲線下面積(AUC)分析。結(jié)果 3年入住ICU>48 h的患者共836例，多重耐藥菌醫(yī)院感染發(fā)病率為14.23%(119例)。15個(gè)單因素分析有意義的自變量納入logistic多因素分析，結(jié)果顯示，ICU住院時(shí)間(OR=2.493；95%CI：1.816～3.494)、基礎(chǔ)疾病種類(OR=1.536； 95%CI：1.243～1.898)、低蛋白血癥(OR=87.211；95%CI：36.165～210.304)、呼吸機(jī)插管日數(shù)(OR=1.723；95%CI=1.399～2.121)、發(fā)熱(OR=20.639；95%CI：3.462～123.043)、原發(fā)肺部感染(OR=0.295；95%CI：0.133～0.664)變量進(jìn)入logistic回歸方程。評(píng)價(jià)模型效果：靈敏度95%，特異度87.9%，模型ROC的AUC為0.973。結(jié)論 logistic回歸模型對(duì)ICU患者醫(yī)院感染預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)擬合度較好。

重癥監(jiān)護(hù)病房； ICU； 醫(yī)院感染； 多重耐藥菌； 風(fēng)險(xiǎn)模型

[Chin J Infect Control，2016，15(10)：730-734]

重癥監(jiān)護(hù)病房(intensive care unit，ICU)是急危重癥患者聚集的場(chǎng)所，同時(shí)隨著有創(chuàng)檢查和治療手段的廣泛應(yīng)用，廣譜抗菌藥物和免疫抑制劑的不合理使用，以及老齡化程度的增加，衍生為“超級(jí)細(xì)菌”的多重耐藥菌不斷增長(zhǎng)。研究[1]表明，綜合ICU是醫(yī)院多重耐藥菌(multidrug-resistant organism，MDRO)感染的高發(fā)科室，在國(guó)內(nèi)ICU醫(yī)院感染發(fā)生率比普通病房高5～10倍。MDRO感染具有復(fù)雜性和難治性的特點(diǎn)，易引起醫(yī)院感染暴發(fā)流行，ICU發(fā)生醫(yī)院感染影響危重患者搶救的成功率。因此，ICU MDRO感染的預(yù)防與控制工作已成為迫切需要解決的問(wèn)題。本研究對(duì)綜合ICU 2012年10月—2015年9月3年的數(shù)據(jù)進(jìn)行回顧性分析，探索發(fā)生MDRO感染的高危因素，建立ICU MDRO醫(yī)院感染傳播風(fēng)險(xiǎn)模型，進(jìn)行前瞻性預(yù)測(cè)，提出針對(duì)性的ICU感染防控措施，及時(shí)有效降低MDRO的傳播與感染，避免醫(yī)院MDRO感染暴發(fā)具有重要實(shí)際意義。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 選取太原市某三甲綜合醫(yī)院2012年10月—2015年9月入住ICU>48 h的住院患者836例，MDRO感染患者119例(作為病例組)，未發(fā)生MDRO感染的患者717例(作為對(duì)照組)，其中男性468例，女性368例。

1.2 MDRO定義 MDRO[2]主要是指對(duì)臨床使用的3類或3類以上抗菌藥物同時(shí)呈現(xiàn)耐藥的細(xì)菌。

1.3 方法 采用回顧性的調(diào)查方法，應(yīng)用醫(yī)院電子病例、紙質(zhì)病例和杏林感染監(jiān)測(cè)軟件相結(jié)合的方式，將2012年10月—2015年9月入住ICU>48 h及轉(zhuǎn)出ICU 后對(duì)其跟蹤調(diào)查48 h的住院患者，在醫(yī)院感染管理相關(guān)部門協(xié)助下實(shí)施調(diào)查。收集包括患者年齡、病情、住院時(shí)間、侵入性操作、抗菌藥物使用等數(shù)據(jù)資料，同時(shí)登記ICU住院患者調(diào)查表。對(duì)患者的臨床資料進(jìn)行分析，將所有調(diào)查資料進(jìn)行整理、統(tǒng)計(jì)和分析，依據(jù)相關(guān)規(guī)范和臨床檢查結(jié)果綜合分析，作出診斷和結(jié)論。

1.4 診斷標(biāo)準(zhǔn) MDRO定植患者需結(jié)合《多重耐

藥菌醫(yī)院感染預(yù)防與控制技術(shù)指南(試行)》、杏林感染監(jiān)測(cè)軟件提示信息，以及細(xì)菌微生物檢測(cè)結(jié)果，并由臨床主管醫(yī)生和醫(yī)院感染管理科專職人員進(jìn)行判斷。MDRO醫(yī)院感染是指按照《醫(yī)院感染診斷標(biāo)準(zhǔn)(試行)》，符合醫(yī)院感染的患者，其病原學(xué)診斷為MDRO感染。由杏林感染監(jiān)測(cè)軟件信息提示，臨床醫(yī)生作出判斷，醫(yī)院感染管理科專人審核。

1.5 統(tǒng)計(jì)分析 應(yīng)用SPSS 16.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，相關(guān)因素采用χ2檢驗(yàn)進(jìn)行單因素分析，P≤0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；單因素分析有意義的自變量納入logistic多因素分析，采用“逐步法”,入選變量的顯著水平定為0.10。進(jìn)入logistic回歸模型的變量,做參數(shù)估計(jì)和優(yōu)勢(shì)比(OR)估計(jì)，擬合效果的檢查采用了似然比檢驗(yàn)、Hosmer-Lemeshow擬和優(yōu)度檢驗(yàn)、ROC曲線下面積(AUC)。

2 結(jié)果

2.1 MDRO醫(yī)院感染情況 2012年10月1日—2015年9月30日，3年入住ICU>48 h的患者共836例，其中發(fā)生MDRO醫(yī)院感染119例，MDRO醫(yī)院感染發(fā)病率為14.23%。ICU三年MDRO醫(yī)院感染率比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 (χ2=1 672，P<0.001)。見表1。

表1 ICU患者M(jìn)DRO醫(yī)院感染情況

*：2012年10月1日—2013年9月30日為2013年，余按此類推

2.2 單因素分析 三管(導(dǎo)尿管、中心靜脈導(dǎo)管、氣管插管)的使用、手術(shù)切口、抗菌藥物的應(yīng)用等15個(gè)因素是ICU MDRO醫(yī)院感染的危險(xiǎn)因素，差異均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P<0.05)。見表2。其中年齡、手術(shù)、血透、原有肺部感染、ASA評(píng)分、抗菌藥物的聯(lián)用、中心靜脈的插管時(shí)間7個(gè)因素比較，差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表2 ICU患者M(jìn)DRO醫(yī)院感染單因素分析

2.3 多因素logistic回歸分析(logistic回歸模型的構(gòu)建) 將單因素分析有意義因素納入自變量，與MDRO感染結(jié)局進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸分析，結(jié)果顯示、ICU住院時(shí)間、低蛋白血癥、基礎(chǔ)疾病的種類、呼吸機(jī)插管日數(shù)、發(fā)熱、原發(fā)肺部感染為ICU患者發(fā)生MDRO醫(yī)院感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，見表3。

2.4 對(duì)logistic回歸分析模型進(jìn)行評(píng)價(jià)

2.4.1 logistic回歸模型總有效性 似然比卡方(likelihood ratio chi-square)=445.468,DF=6,P<0.001,即模型建立有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。Wald檢驗(yàn),Wald卡方(Wald chi-square)=329.192,DF=1,P<0.001,即回歸方程的系數(shù)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2.4.2 對(duì)logistic回歸方程進(jìn)行擬與優(yōu)度檢驗(yàn) 采用Hosmer-Lemeshow擬和優(yōu)度檢驗(yàn)方法顯示模型擬和較好,chi-square=3.054,DF=8,P=0.931。見表4。

表3 MDRO醫(yī)院感染相關(guān)因素logistic回歸分析

logistic回歸方程：logistic(P)=-9.930+0.914X1+0.429X2+4.468X3+0.544X4+3.027X5-1.220X6

表4 Hosmer&Lemeshow檢驗(yàn)分解

2.4.3 對(duì)logistic回歸方程進(jìn)行判別能力檢驗(yàn) 用一步近似法估計(jì)模型參數(shù),進(jìn)行回代判別,以不同的臨界概率值作為判別界值,將模型判別分類情況與實(shí)際轉(zhuǎn)歸進(jìn)行對(duì)比,計(jì)算敏感度和特異度,進(jìn)而以“1-特異度”作為橫坐標(biāo),以“敏感度”為縱坐標(biāo)繪制ROC曲線。AUC為0.973,95%可信區(qū)間為0.962～0.984，可以認(rèn)為此模型的判別效果很好。判別敏感度95%，特異度87.9%。見圖1。

圖1 ROC曲線

3 討論

衛(wèi)生部全國(guó)細(xì)菌耐藥監(jiān)測(cè)網(wǎng)2011—2012年數(shù)據(jù)顯示，不同病房、年齡和標(biāo)本來(lái)源菌株耐藥率比較，ICU菌株耐藥率高于非ICU[3-4]。目前，國(guó)內(nèi)、國(guó)際上醫(yī)院對(duì)MDRO感染控制管理往往針對(duì)已發(fā)生MDRO感染的問(wèn)題，制定相應(yīng)的制度與措施，盡量避免事件的再發(fā)生。預(yù)測(cè)預(yù)警是流行病學(xué)研究的熱點(diǎn),也是醫(yī)院感染流行病學(xué)研究中一種新方法。通過(guò)預(yù)測(cè),MDRO醫(yī)院感染控制的防線前移,可以減少M(fèi)DRO醫(yī)院感染的發(fā)生,降低MDRO醫(yī)院感染發(fā)病率。

ICU是全封閉的隔離病房，急危重癥多，病情變化快，護(hù)理治療操作多，是MDRO醫(yī)院感染的高危區(qū)域之一。本組調(diào)查中醫(yī)院MDRO平均感染率為14.23%，遠(yuǎn)高于普通病區(qū)醫(yī)院感染的水平(3.22%)[5]。單因素分析顯示，15個(gè)因素是ICU MDRO醫(yī)院感染的危險(xiǎn)因素。由于ICU MDRO感染的危險(xiǎn)因素較多，需進(jìn)行多項(xiàng)干預(yù)措施，如加強(qiáng)培訓(xùn)、規(guī)范手衛(wèi)生、嚴(yán)格執(zhí)行消毒隔離、加強(qiáng)監(jiān)測(cè)、及時(shí)送檢并調(diào)整抗菌藥物的使用，可有效降低MDRO醫(yī)院感染率[6]；同時(shí)，需進(jìn)一步加強(qiáng)重點(diǎn)部門重點(diǎn)人群在重點(diǎn)領(lǐng)域的目標(biāo)性監(jiān)測(cè)，及時(shí)干預(yù)。本組數(shù)據(jù)顯示，需加強(qiáng)ICU科室年齡>60歲、男性、基礎(chǔ)疾病較多的患者各種侵入性操作過(guò)程中的重點(diǎn)監(jiān)測(cè)。

logistic模型分析確立ICU MDRO醫(yī)院感染獨(dú)立因素：ICU住院時(shí)間、基礎(chǔ)疾病的種類、低蛋白血癥、基礎(chǔ)疾病的種類，呼吸機(jī)插管日數(shù)、發(fā)熱、原發(fā)肺部感染。ICU患者住院時(shí)間長(zhǎng),基礎(chǔ)疾病嚴(yán)重且多，低蛋白血癥的患者較多，接受各種侵入性操作的概率較高,患者免疫力較低，發(fā)生MDRO醫(yī)院感染的概率相對(duì)較大，與張京利等[7]研究結(jié)果一致。呼吸機(jī)的插管日數(shù)的增加可以導(dǎo)致MDRO醫(yī)院感染的增加，可能與氣管插管或口鼻插管增加了氣管的細(xì)菌定植機(jī)會(huì),增加呼吸系統(tǒng)感染的概率[8]。ICU三管(中心靜脈導(dǎo)管、導(dǎo)尿管、呼吸機(jī)插管)是侵入性操作中監(jiān)測(cè)的重點(diǎn)，因中心靜脈插管的醫(yī)院感染發(fā)病率較高，不易控制，并且感染后果較嚴(yán)重。我院ICU現(xiàn)已盡量減少中心靜脈插管，應(yīng)用留置針替代。機(jī)體發(fā)熱和原發(fā)肺部感染是MDRO醫(yī)院感染的高危因素，提示可能是患者某個(gè)部位或者全身發(fā)生感染，與醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)性使用抗菌藥物，導(dǎo)致耐藥菌株產(chǎn)生有關(guān)。

本組研究以ICU患者宿主和醫(yī)源性因素等為自變量，是否發(fā)生MDRO醫(yī)院感染為應(yīng)變量構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。利用ROC曲線評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)效果。ROC曲線不受患病率影響,綜合了靈敏度、特異度兩個(gè)指標(biāo),能全面、客觀地評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性。logistic回歸模型AUC為0.973,模型預(yù)測(cè)能力較好。

logistic回歸模型實(shí)際應(yīng)用探討，本模型為概率預(yù)測(cè)模型,在給定一組自變量值后,可以據(jù)此模型對(duì)ICU患者發(fā)生MDRO醫(yī)院感染的概率進(jìn)行估計(jì)，提前進(jìn)行針對(duì)性干預(yù)，因此，建立ICU MDRO醫(yī)院感染風(fēng)險(xiǎn)模型是必要的?？梢韵t(yī)務(wù)人員對(duì)ICU患者M(jìn)DRO醫(yī)院感染風(fēng)險(xiǎn)掌握的盲目性，更合理有效地調(diào)配利用相關(guān)資源,使醫(yī)務(wù)人員能及時(shí)、準(zhǔn)確、全面地掌握患者的病情變化，針對(duì)性地加強(qiáng)實(shí)施MDRO醫(yī)院感染的預(yù)防措施,預(yù)防感染的發(fā)生。

[1] 陳濤,何英,劉映等.強(qiáng)化ICU病房環(huán)境衛(wèi)生對(duì)醫(yī)院感染的影響[J].現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué),2011,38(1):87-88.

[2] 李春輝,吳安華.MDR、XDR、PDR多重耐藥菌暫行標(biāo)準(zhǔn)定義—國(guó)際專家建議[J].中國(guó)感染控制雜志,2014,13(1):62-64．

[3] 李耘,呂媛,薛峰，等.衛(wèi)生部全國(guó)細(xì)菌耐藥監(jiān)測(cè)網(wǎng)(Mohnarin)2011-2012年革蘭陰性菌耐藥監(jiān)測(cè)報(bào)告[J].中國(guó)臨床藥理學(xué)雜志,2014,30(3):260-277.

[4] 李耘,呂媛,薛峰，等.衛(wèi)生部全國(guó)細(xì)菌耐藥監(jiān)測(cè)網(wǎng)(Mohnarin)2011-2012年革蘭陽(yáng)性菌耐藥監(jiān)測(cè)報(bào)告[J].中國(guó)臨床藥理學(xué)雜志,2014,30(3):251-259.

[5] 吳安華,文細(xì)毛,李春輝，等.2012年全國(guó)醫(yī)院感染現(xiàn)患率與橫斷面抗菌藥物使用率調(diào)查報(bào)告[J].中國(guó)感染控制雜志,2014,13(1): 8-15.

[6] 梁靜,矯玲,宮慶月,等.落實(shí)防控措施降低多重耐藥菌醫(yī)院感染率[J].中國(guó)感染控制雜志,2015,14(2):114-116.

[7] 張京利,趙霞,王力紅，等.重癥監(jiān)護(hù)病房患者醫(yī)療干預(yù)措施與醫(yī)院感染的相關(guān)性研究[J].中華醫(yī)院感染學(xué)雜志,2010,20(2):187-189.

[8] 楊雅紅,丁紅生,陳衛(wèi)芳，等,ICU 患者多藥耐藥鮑氏不動(dòng)桿菌感染的相關(guān)性分析[J].中華醫(yī)院感染學(xué)雜志,2015,25(19):4351-4352，4374.

(本文編輯：左雙燕)

Construction of risk model for healthcare-associated infection with multidrug-resistant organisms in general intensive care unit

LIJiao1,SHANGLin-ping2,GUOHong-ju2,LIWei2,SUDan-xia2,ZHANGXin2,PANWei2,HAOChun-xia2,CHESha2

(1NursingCollegeofShanxiMedicalUniversity,Taiyuan030001,China; 2TheFirstHospitalofShanxiMedicalUniversity,Taiyuan030001,China)

Objective To construct the risk model for healthcare-associated infection (HAI) with multidrug-resistant organisms(MDROs) in intensive care unit (ICU).Methods 836 patients who were admitted to ICU for more than 48 hours between October 2012 and September 2015 were analyzed retrospectively, logistic regression model of HAI was constructed, the model was conducted goodness of fit tests and the area under ROC curve analysis.Results Among 836 patients, incidence of HAI with MDROs was 14.23%(n=119). 15 variables that were statistically significant in univariate analysis were included in logistic multivariate analysis, the results showed that the following variables entered into logistic regression equation: length of ICU stay(OR,2.493 [95%CI,1.816-3.494]), underlying diseases(OR,1.536 [95%CI, 1.243-1.898]), hypoproteinemia(OR,87.211 [95%CI,36.165-210.304]), ventilator days (OR,1.723 [95%CI,1.399-2.121]), fever(OR,20.639 [95%CI,3.462-123.043]), and primary pulmonary infection (OR,0.295 [ 95%CI,0.133-0.664]). Evaluation of model effect: sensitivity 95%, specificity 87.9%, the area under ROC curve 0.973. Conclusion Logistic regression model has a high goodness of fit in predicting HAI among ICU patients.

intensive care unit; ICU; healthcare-associated infection； multidrug-resistant organism; risk model

2015-11-28

山西省科技攻關(guān)項(xiàng)目(20140313012-6)

李嬌(1989-)，女(漢族)，山西省運(yùn)城市人，碩士研究生，主要從事醫(yī)院感染方面研究。

商臨萍 E-mail：shanglp2002@163.com

10.3969/j.issn.1671-9638.2016.10.003

R181.3+2

A

1671-9638(2016)10-0730-05