數據挖掘在預防導尿管相關尿路感染中的應用

盛秋,張燦,徐薇,張林

(1.蘇北人民醫院 208病區,江蘇 揚州 225001;2.蘇北人民醫院 護理部;3蘇北人民醫院 肝膽胰中心)

導尿管相關尿路感染(catheter-ssociated urinary tract infection,CAUTI)指患者留置導尿管后或拔除導尿管48 d內發生的泌尿系統感染[1]。有關數據[2-3]顯示,留置導尿管患者的尿路感染風險以每天3%～10%的速度遞增,留置導尿管超過10 d的患者中超過50%能夠檢測到菌尿。據統計[4],我國泌尿系感染僅次于呼吸道感染,其中約75%～80%與留置導尿管相關。近年來CAUTI的研究已經開展了很多,但傳統的研究方法主要依賴于小樣本的臨床試驗和經驗判斷,難以全面分析大規模的臨床數據;其次,現有研究往往只關注少數幾個風險因素,忽視了其他潛在的影響因素,導致對尿路感染發病機制的不完整理解。此外,尿路感染的發展是一個復雜的過程,涉及多個因素的相互作用,傳統方法很難捕捉到這些復雜的模式和關聯[5]。數據挖掘作為一種強大的信息處理技術,通過對數據進行分析以發現其中隱藏信息的過程,其中關聯規則(association rules,AR)是目前應用較廣的數據分析之一,其中在護理領域中最經典的算法是Apriori算法,其原理是應用逐層迭代的方法找出頻繁項集,進而找出數據之間的強關聯組合[6]。數據挖掘技術在發現隱含信息方面具有發現非顯性模式、處理大規模數據、多維度分析的優勢。近年來,已有研究[7-9]應用關聯規則對非計劃拔管和預防給藥錯誤進行研究,但對CAUTI的研究較少。然而,關聯規則在預防CAUTI方面具有重要意義,通過分析導尿管使用的相關因素和感染發生之間的關聯規則,可以發現導致感染的關鍵因素和風險因素,進而制訂相應的預防策略。……