綜合性醫院導管相關感染風險評估模型構建及效果評價*

熊自超 郭庚秀 朱建龍 馮秋女 陳錦峰 劉秋妹

江西省贛州市人民醫院 341000

導尿管、呼吸機及中央導管在綜合性醫院應用普遍，相應的導尿管相關尿路感染(CAUTI)、呼吸機相關肺炎(VAP)和中央導管相關血流感染(CLABSI)不僅發病率較高，而且分別增加病死率5%、25%、35%[1]。CAUTI、VAP和CLABSI等導管相關感染(CAI)是感控的重點及難點工作。CAI監測防控涉及多學科、多專業，防控模式呈現多樣性。當前，院感防控普遍根據循證醫學證據集中有限的人、財、物實施精準感控[2]。風險評估能及時發現和降低院感潛在風險，找出高風險科室和環節[3]。本研究通過構建和評價CAI風險評估模型，為CAI防控提供參考依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選擇江西省某三甲綜合性醫院49個臨床科室為目標。CAI納入標準：住院患者且臨床資料完整、同一患者不同導管首次診斷的CAI；排除標準：外院帶入CAI、同一患者相同導管重復診斷的CAI。本研究經醫院倫理委員會批準。

1.2 方法

1.2.1 診斷標準：患者使用某種導管(呼吸機、導尿管、中央導管)期間或停止使用48h內出現的與該導管相關的感染診斷為CAI，包括CAUTI、VAP和CLABSI[4]。

1.2.3 模型評價及應用：(1)回顧性研究：從總風險指數不同的科室中隨機選擇兩組各兩個評價，2021年1—6月風險評估干預階段為干預組，2020年1—6月未干預階段為未干預組。(2)前瞻性研究：從總風險指數不同的科室中隨機選擇兩組各兩個評價，2021年1—6月風險評估干預的奇數號床位患者為試驗組，2021年1—6月未干預的偶數號床位患者為對照組。(3)模型應用：對患者CAI風險因素賦值，年齡>60歲為2分、合并基礎疾病為2分、APACHE-Ⅱ 評分>15分為4分、手術為2分、ICU住院天數>2d為2分、抗菌藥物大量應用為2分、免疫缺陷為2分、插管次數>2次為4分、插管時間>7d為4分，總評分≥12分為高風險患者。將模型嵌入院感軟件，計算發生CAI可能性，實現風險因素早干預和病例早發現。

1.3 觀察指標 依從率是指實際實施某項措施次數占應當實施該項措施次數的比例；CAI發病率是指使用某種導管的患者單位插管時間中發生CAI新發病例的比例。

1.4 統計學方法 采用SPSS21.0軟件分析數據，計數資料比較應用χ2檢驗，擬合ROC曲線并計算曲線下面積、靈敏度、特異度等，P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 科室評估 VAP低、中低、中、中高、高風險科室分別8、11、11、10、9個，CAUTI低、中低、中、中高、高風險科室分別10、10、10、10、9個，CLABSI低、中低、中、中高、高風險科室分別10、11、9、10、9個，見表1。

表1 科室風險評估

2.2 環節評估 CAI低、中低、中、中高、高風險環節分別2、3、3、3、3個，見表2。

表2 CAI環節風險評估

2.3 高風險環節干預效果 干預后手衛生、每日評估插管必要、VAP、CAUTI及CLABSI集束化預防措施依從率分別比干預前上升9.08%、27.84%、29.25%、26.16%、30.73%，差異有統計學意義(P<0.05)，見表3。

表3 CAI高風險環節干預前后依從率[%(n)]

2.4 回顧性評價 干預組神內ICU、急診科、呼吸ICU、心臟外科和合計CAI發病率分別比未干預組下降5.14‰、4.90‰、5.79‰、5.46‰、5.26‰，差異有統計學意義(P<0.05)，見表4。

表4 回顧性研究CAI發病率

2.5 前瞻性評價 試驗組綜合ICU、創傷急救中心、神外ICU、康復醫學科和合計CAI發病率分別比對照組下降4.63‰、4.27‰、4.59‰、5.28‰、4.68‰，除創傷急救中心和康復醫學科外，差異有統計學意義(P<0.05)，見表5。

表5 前瞻性研究CAI發病率

2.6 評估模型驗證 以實際診斷是否發生CAI為狀態變量，風險總評分為檢驗變量繪制ROC曲線，曲線下面積為0.728(95%CI為0.663～0.792，P<0.001)，靈敏度66.32%，特異度78.67%，陽性預測值50.81%，陰性預測值87.55%，見表6。

表6 患者CAI風險評估模型驗證

3 討論

為開展CAI精準感控，本研究從科室、環節和患者三方面進行風險識別，進而構建CAI風險評估模型及評價干預效果。科室評估顯示，綜合ICU、神經外科、急診科及神經內科均為VAP、CAUTI、CLABSI的高風險科室，與相關文獻報道較為一致[5]，這些科室是危急重癥患者搶救和監護的重要場所，不僅有創侵入性操作較多，置管時間較長，而且醫務人員工作量大，感控措施時常未嚴格執行，尤其是ICU存在≥60%的患者需接受各種置管，所以極易發生CAI[6]。高風險

環節評估為手衛生、每日評估插管必要和集束化預防措施依從性低，表明CAI高危環節仍為日常感控基礎工作，暴露出醫務人員對CAI高危因素的認識不足、培訓教育及干預防控不夠等問題，應當加強CAI高風險科室及環節的干預和監測，以降低CAI發病率。

本研究通過對CAI高風險環節和不同風險等級科室實施包括CAI專人管理、院科兩級每周督查、防控措施依從性監測等針對性干預后，手衛生、每日評估插管必要、VAP、CAUTI和CLABSI集束化預防措施依從率均比干預前同期顯著上升，表明通過評估查找和干預控制風險點，能有效降低CAI過程指標的風險。此外，回顧性干預組和前瞻性試驗組的合計CAI發病率均有顯著下降，說明通過風險評估模型進行風險評估及控制，CAI結果指標的風險也得到了有效控制。

目前較多的CAI風險評估研究并未建立科室、環節和患者三方面互為補充且同時開展的風險評估體系[7-8]。本研究根據Delphi法識別風險因素并量化評分，分別構建CAI科室、環節和患者評估模型，為CAI防控精準篩選不同風險等級科室、環節和高危患者提供科學參考。通過ROC曲線評價患者CAI風險評估模型的預測效果，ROC曲線下面積>0.700，靈敏度66.32%，特異度78.67%，表明模型預警診斷準確性較好，但陽性預測值僅50.81%，仍需進一步準確識別置管患者CAI風險因素和增加研究樣本量以提高陽性預測值。

CAI風險評估的目的是為了發現防控中的高風險科室、

重要薄弱環節和高危患者，為工作目標的制定和精準感控的實施提供科學依據。本研究CAI風險評估模型精準找到了防控的最佳控制點并及時利用有限的資源進行針對性干預防控，降低了CAI發病率。但本研究風險評估模型為單中心研究，且維持開展時間相對較短，仍需多中心及大樣本量的數據來優化升級模型，從而更為全面的體現開展CAI風險評估的必要性和干預防控的有效性。