某大型綜合醫(yī)院醫(yī)院感染預(yù)警預(yù)測（以血液病患者為例）.pdf

1、醫(yī)院感染是當(dāng)今突出的醫(yī)療安全問題，醫(yī)院感染一旦發(fā)生，控制相對困難，影響患者預(yù)后與轉(zhuǎn)歸，增加醫(yī)療費(fèi)用，給患者和社會帶來巨大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，嚴(yán)重的可以導(dǎo)致患者殘疾或死亡。因此對醫(yī)院感染進(jìn)行實時監(jiān)測，加強(qiáng)醫(yī)院感染預(yù)防和控制，顯得尤為重要。
　　醫(yī)院感染監(jiān)測主要包括現(xiàn)患率調(diào)查和發(fā)病率調(diào)查。目前國內(nèi)現(xiàn)患率調(diào)查，一般是每年隨機(jī)選取一天或幾天，通過醫(yī)務(wù)人員床旁詢問和病例調(diào)查向結(jié)合，填寫醫(yī)院感染調(diào)查表，獲取現(xiàn)患率數(shù)據(jù)。由于人工查閱，且只考慮調(diào)查時段內(nèi)

2、已經(jīng)出現(xiàn)感染的病例，容易造成遺漏,且所取的調(diào)查時間點(diǎn)少，代表性難免會出現(xiàn)偏差，無法實時動態(tài)的反映醫(yī)院的感染情況。
　　本文基于醫(yī)院感染實時監(jiān)控系統(tǒng)，對北京某大型綜合醫(yī)院醫(yī)院2010年-2012年369166例住院患者進(jìn)行了全程實時監(jiān)測，獲取了三年來的日現(xiàn)患率監(jiān)測數(shù)據(jù)，在國內(nèi)首次實現(xiàn)了現(xiàn)患率的連續(xù)、動態(tài)調(diào)查。該系統(tǒng)與醫(yī)院信息庫實現(xiàn)良好對接，對所有入院患者進(jìn)行監(jiān)測，保證實查率100％。遵照感染相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、結(jié)合感染專職人員與臨床醫(yī)生實際經(jīng)

3、驗、人機(jī)交互的診斷策略，使現(xiàn)患率的調(diào)查結(jié)果更真實準(zhǔn)確。
　　調(diào)查結(jié)果顯示，日在院人數(shù)受節(jié)假日影響較大。每逢節(jié)假日，日在院人數(shù)均會明顯減少，且假期越長，降幅越大，春節(jié)和國慶節(jié)降幅最為顯著。每周周四日均在院在院人數(shù)最多，以其為中心成倒U型分布。日均現(xiàn)患人數(shù)變化比較平穩(wěn)。三年內(nèi)的現(xiàn)患率均值為5.37%，在3.78%～14.78%之間波動，日現(xiàn)患率以年為單位呈周期性變化，每年的春節(jié)期間，現(xiàn)患率最高，其次為國慶節(jié)；月平均現(xiàn)患率3月份最低，7

4、、8、9月份較高，呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性；每周內(nèi)日現(xiàn)患率以周四為中心，成U型分布。
　　基于現(xiàn)患率的波動變化規(guī)律，未來的現(xiàn)患率調(diào)查，應(yīng)避開節(jié)假日，選擇不同時間重復(fù)多次調(diào)查,以避免調(diào)查偏倚。另外，利用多元線性回歸法、ARIMA模型以及BP網(wǎng)絡(luò)三種方法，對2013年1～2月的現(xiàn)患率變化進(jìn)行了預(yù)測，并與現(xiàn)患率真實值進(jìn)行了對比,結(jié)果顯示經(jīng)數(shù)據(jù)遷移處理后，利用多元線性回歸方程在對2013年現(xiàn)患率的預(yù)測方面，誤差最小，效果最好。
　　現(xiàn)患率

5、調(diào)查結(jié)果顯示不同部門、不同科室間現(xiàn)患率差異較大。其中內(nèi)科臨床部中的血液科年平均現(xiàn)患率是同期全院平均現(xiàn)患率的2.68～3.76倍，為加強(qiáng)對患者醫(yī)院感染的預(yù)防和控制工作，本文以血液科患者為例進(jìn)行重點(diǎn)研究。
　　本文收集了2010年1月至2012年10月入住血液科超過48小時的成年血液病患者5555例，其中感染712例，醫(yī)院感染率為12.82%。該院血液病患者以非霍奇金淋巴瘤最多，2731例，占比49.16%；其次是急性白血病患者占比1

6、9.51%，共1084例；排名第三位的是多發(fā)性骨髓瘤患者，578例，占比10.41%。感染率最高的血液病為急性白血病，感染率為30.26%；霍奇金淋巴瘤感染率最低，本文將血液病患者的相關(guān)因素分為患者自身因素和醫(yī)源性因素兩大類，對發(fā)生醫(yī)院感染的患者的醫(yī)源性因素，按感染時間分為兩部分。將發(fā)生醫(yī)院感染患者感染前的各項指標(biāo)與未感染患者的各項指標(biāo)做病例對照研究。分析該類人群發(fā)生醫(yī)院感染的危險因素。多元Logistic回歸分析顯示,有顯著性意義的影

7、響因素主要有患者疾病、腎病、肺部疾病、移植、院外感染、腎上腺皮質(zhì)激素、化療、免疫抑制劑、粒缺和限制類和特殊類用藥的使用。
　　此外，將樣本按3:1分成訓(xùn)練樣本和測試樣本。構(gòu)建Logistic回歸模型和BP網(wǎng)絡(luò)模型，對樣本進(jìn)行訓(xùn)練，選擇合適的閾值。Logistic回歸模型選擇0.2作為閾值，模型檢驗的準(zhǔn)確率為82.60%，經(jīng)測試樣本測試，其預(yù)測準(zhǔn)確率為74.13%,其中感染患者診斷正確率為74.58%。BP網(wǎng)絡(luò)模型確立了單隱含層、節(jié)