臨床決策支持系統在ICU抗菌藥物管理中的應用

□ 朱麗雅 ZHU Li-ya 邵朝朝 SHAO Chao-chao 何貴清 HE Gui-qing 胡陳嬋 HU Chen-chan 蘇菲菲 SU Fei-fei

抗菌藥物耐藥性已成為全球公共衛生領域面臨的重大挑戰，合理使用抗菌藥物以減少其耐藥性備受關注[1]。2014年，世界衛生組織對全球一百多個國家細菌耐藥監測報告顯示，醫院內感染及常規抗菌藥物多重耐藥菌正在以較快速度在全球范圍內蔓延、傳播，對人類生命健康造成嚴重威脅[2-3]。我國細菌耐藥監測網近10年來連續發布的細菌耐藥數據顯示，國內的耐藥細菌也日益嚴峻[4]。重癥監護室(ICU)作為救治危重癥患者生命的重要場所，患者接受侵入性診療手段及使用廣譜抗菌藥物治療的幾率較高，加之患者多數免疫功能低下[5-6]，應用大量抗菌藥物雖可殺滅病原菌，但使用不當易致病原菌多重耐藥，導致ICU多重耐藥菌高發，造成患者醫院內感染風險增高。如何促進ICU抗菌藥物合理使用，有效遏制細菌耐藥性成為目前臨床急需解決的難題[7]。研究發現，臨床決策支持系統(clinical decision support system，CDSS)在基層抗菌藥物合理使用中有明確效果[8]，CDSS屬于一種利用計算機輔助推理、診斷及決策的軟件，參照臨床指南及專家共識等循證醫學建立的CDSS可有效輔助臨床醫師對疾病的合理準確診療，對提高醫療質量十分重要[9]。本研究采用常規方法和CDSS分別應用于ICU抗菌藥物的綜合管理，對比不同管理方法ICU病房抗菌藥物使用情況、多重耐藥菌感染檢出率和病房內交叉感染率等方面的差異，探討CDSS在ICU抗菌藥物綜合管理中的應用與效果。

資料與方法

1.基本情況。選取2019年3月—2021年3月醫院ICU病房收治的患者為研究對象。(1)納入標準：符合《中國重癥加強治療病房建設與管理指南》[10]有關收治標準；患者及其家屬知曉本研究，簽署書面知情同意書；患者具備自主交流溝通能力。(2)排除標準：長期或反復ICU住院；嚴重精神疾病；合并惡性腫瘤或細菌性腹瀉或肺炎；同時參與其他臨床項目研究。共收治86例患者，依據入院時間分為對照組(2019年3月—2020年6月入院，42例)及觀察組(2020年7月—2021年3月入院，44例)。收集兩組患者性別、年齡、入住ICU時間、入院時急性生理學及慢性健康狀況評分系統APACHEⅡ評分(acute physiology and chronic health evaluation scoring system，APACHEⅡ)[11]、原發疾病類型、是否應用呼吸機等資料。

2.研究方法。(1) CDSS構建：包含知識庫、推理機(為知識庫與患者信息整合比較分析)及人機交流接口(包含輸入及推理結果)，示意圖如圖1。(2)建立知識庫，包含國家有關法律法規(如抗菌藥物分級管理和醫生處方權限分級管理和藥師調劑資格管理等)、診斷癥候群與抗菌藥物、抗菌藥物知識庫(如預防性抗菌藥物時機及品種和持續時間，治療性抗菌藥物，包含診療方案和治療時間)、輔助檢查知識庫及循證知識庫。(3)建立規則引擎，基于ICU管理規范開發規則引擎，首先利用流程技術定義診療流程，創建診療流程操作圖形化模型，定義及控制操作順序，并建立診療流程。(4)CDSS的應用，參照抗菌藥物安全監管措施、藥品說明書、《處方管理辦法》和《醫院處方點評管理規范(試行)》等有關準 則，利用知識庫有關邏輯關聯進行臨床決策支持，由本院計算機工程師設計CDSS，集成臨床醫生經驗及抗菌藥物使用工作流程，其中抗菌藥物抗藥性采用監控系統，保證醫護人員為患者使用最有效且安全的抗菌藥物，開具抗菌藥物處方后及需治療的疾病名稱和患者具體參數，該系統可自動分析患者潛在危險(如藥物過敏或是否出現腎功能受損等)，此外該系統會建立合適的抗菌藥物及治療方案，一旦患者病情惡化或后續測試結果出來，這些被保存至電子處方系統中的建議將被更新。

圖1 CDSS構建流程圖

對照組ICU病房采用常規方法綜合管理，參照ICU病房內抗菌藥物使用規范對患者抗菌藥物使用進行管理。觀察組實行CDSS綜合管理。

3.病原菌鑒定和藥敏試驗。采集ICU患者痰液或創面組織標本，參照第二版《全國臨床檢驗操作規程》要求采集菌株，培養20小時后，劃線接種在瓊脂平板，35℃恒溫箱培育20小時后，經涂片及革蘭氏染色及鏡檢，應用Microscan Walk-Away-96 細菌鑒定藥敏分析儀檢測分析。應用瓊脂紙片擴散(K-B)法，參考《美國臨床試驗室標準化委員會(NCCLS)》標準對藥敏結果進行判斷。質控菌株包含大腸埃希菌ATCC 25922以及銅綠假單胞菌ATCC 27853。

4.統計學方法。應用統計學軟件SPSS20.0分析處理研究數據，計數資料用率(%)表示，組間比較采用χ2或連續校正χ2檢驗；計量資料用(±s)表示，組間采用獨立樣本t檢驗，以p＜0.05為差異有統計學意義。

結果

1.患者基本情況。兩組患者性別、年齡等基本情況差異無統計學意義(p＞0.05)，具有可比性，見表1。

表1 患者基本情況

2.兩組ICU患者主要病原菌。經病原菌分離培養與鑒定，觀察組患者44份標本共檢出病原菌51株，對照組患者42份標本共檢出病原菌49株，兩組主要病原菌分布比較差異無統計學意義(p＞0.05)，但觀察組革蘭陰性菌占比稍有下降，見表2、圖2。

表2 兩組患者主要病原菌[n(%)]

圖2 ICU患者感染病原菌情況

3. ICU患者主要病原菌耐藥情況。兩組ICU患者主要病原菌耐藥率差異無統計學意義(p＞0.05)，觀察組病原菌耐藥率略低于對照組，見表3和表4。

表3 ICU患者革蘭陽性菌耐藥情況

表4 ICU患者革蘭陰性菌耐藥情況

4.兩組抗菌藥物使用情況、多重耐藥菌感染檢出率和病房內交叉感染率比較。觀察組抗菌藥物使用時間明顯短于對照組，抗菌藥物使用強度低于對照組，多重耐藥菌感染檢出率和病房內交叉感染率明顯低于對照組(p＜0.05)，見表5。

表5 患者抗菌藥物使用與耐藥菌感染情況

討論

ICU患者病情多危重，通常需機械通氣治療或深靜脈穿刺治療等，成為病原菌侵襲的重要場所，目前ICU抗菌藥物使用管理尚無規范化的指南依據[12]。朱榕生[13]研究結果顯示，采用CDSS輔助管理可較好地指導醫院抗菌藥物合理使用，趙永信等[14]研究發現，CDSS在協助急診科護士診斷和管理不明原因兒童發熱具有積極意義，利于護士在最短時間內快速對小兒不明原因發熱進行護理診斷，較大程度上提高臨床診療效率和降低不良事件風險。黃娜等[15]研究則表明CDSS在妊娠期糖尿病管理中的應用可輔助臨床人員做出最佳決策；Jha B等[16]研究發現CDSS在老年患者醫學診療中同樣有較高臨床應用優勢。自20世紀70年代，CDSS首次被開放應用以來，研究指出其可協助護士對環境中復雜因素進行評估，指導護士制定合理的護理計劃，近年來主要應用于護理評估和護理診療、護理計劃實施、智能提醒等[17-19]。CDSS作為提升醫療質量的重要手段，其主要目標是評估、提高醫療質量、減少醫療差錯等，但當前對于CDSS在ICU抗菌藥物使用綜合管理中應用有無優勢還未可知。

本研究結果顯示，觀察組44份標本共檢出病原菌51株，對照組42份標本共檢出病原菌49株，兩組主要病原菌分布比較差異無統計學意義，但觀察組革蘭陰性菌占比稍有下降，與上述朱榕生的研究結果大體類似，說明CDSS在ICU抗菌藥物綜合管理中可在一定程度上減少革蘭陰性菌感染風險，但關于CDSS的應用對輔助病原菌檢測是否有臨床指導意義還需進一步大樣本量數據支持。ICU內不合理使用抗菌藥物是引發交叉感染和院內感染的重要原因，有研究證實CDSS在基層醫院抗菌藥物合理使用管理中可發揮較好的干預作用，對降低普通門診抗菌藥物合理使用有指導意義[20]，Nageeti T等[20]研究提出CDSS利于抗菌藥物處方的規范化，對指導抗菌藥物合理使用十分重要。本研究發現，觀察組革蘭陰性菌耐藥性普遍略低于對照組，與上述研究不同的是，本結果未證實兩組耐藥性存在明顯差異，原因可能與本研究樣本量小及本醫院抗菌藥物使用更為嚴格有關，但由本研究結果推測CDSS在ICU抗菌藥物綜合管理中可一定程度降低病原菌耐藥性，CDSS在ICU抗菌藥物綜合管理中借助于系統的臨床知識及患者病情信息，基于臨床知識庫對患者信息進行收集、整理、分類及加工，并參照邏輯關聯知識點，利用警告提醒和信息按鈕、組成醫囑、文檔管理和數據表達等，快速對疾病進行診療、合理用藥等的決策支持，在加強醫療有關決策及行動的同時，明顯提高醫療質量及醫療服務水平。但鑒于本研究中兩組耐藥率差異并不明顯，未來可以此為基礎進一步開展大樣本多中心數據研究，以明確CDSS應用對ICU抗菌藥物合理使用的指導價值。本研究結果還顯示，觀察組抗菌藥物使用時間短于對照組，抗菌藥物使用強度低于對照組，多重耐藥菌感染檢出率和病房內交叉感染率明顯低于對照組(p＜0.05)，說明CDSS在ICU抗菌藥物綜合管理中的應用能夠規范患者抗菌藥物合理使用，縮短抗菌藥物的使用時間及使用強度，降低病房內交叉感染的風險。CDSS在ICU抗菌藥物管理應用中，可將患者信息與計算機知識庫相互匹配，借助于軟件算法生成患者特定的診療護理意見，協助并支持醫護人員快速決策，體現了人工智能應用于醫療管理的優勢。

綜上所述，CDSS在ICU抗菌藥物管理應用中，對輔助病原菌檢測、規范抗菌藥物合理使用、降低病原菌耐藥性及病房內交叉感染風險方面有明確干預作用。但本研究未對CDSS應用潛在的醫療風險進行分析，未來還需進一步完善。