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    ICU病房多重耐藥菌感染患者風(fēng)險因素的網(wǎng)狀路徑分析及預(yù)防對策

    2021-08-05 05:52:58羅秋平韋愛平洪凌
    海南醫(yī)學(xué) 2021年14期
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)分析網(wǎng)絡(luò)圖抗菌藥

    羅秋平,韋愛平,洪凌

    深圳市龍華區(qū)人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)檢驗科,廣東 深圳 518109

    近年來,隨著抗生素的廣泛應(yīng)用,細(xì)菌耐藥已成為全球公共衛(wèi)生問題[1]。臨床資料顯示,重癥監(jiān)護(hù)病房(ICU)的患者多伴有復(fù)雜的基礎(chǔ)疾病、免疫抑制劑使用較多且侵入性操作頻繁,因此,ICU發(fā)生多重耐藥菌感染的概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他病房[2]。有文獻(xiàn)表明,ICU院內(nèi)感染的高風(fēng)險事件為聚集性多重耐藥菌感染,對患者的生活質(zhì)量及生命安全造成嚴(yán)重威脅[3]。因此,ICU成為控制多重耐藥菌院內(nèi)感染的重點(diǎn)科室。研究發(fā)現(xiàn),對ICU的多重耐藥菌感染進(jìn)行風(fēng)險管控在遏制細(xì)菌耐藥中發(fā)揮重要作用[4]。目前,國內(nèi)外學(xué)者對ICU病房多重耐藥菌感染的研究主要集中在以風(fēng)險矩陣及專家咨詢?yōu)橹鞯亩ㄐ苑治龌蛞訪ogistic模型為主的定量分析。但很少有學(xué)者對感染的因果關(guān)系及網(wǎng)狀路徑進(jìn)行整體系統(tǒng)的探究[5-6]。本研究主要分析了ICU病房多重耐藥菌感染患者分險因素的網(wǎng)狀路徑及預(yù)防對策,現(xiàn)報道如下:

    1 資料與方法

    1.1 一般資料 回顧性分析2020年1~12月深圳市龍華區(qū)人民醫(yī)院120例ICU住院感染患者的臨床資料。根據(jù)是否發(fā)生多重耐藥菌感染分為感染組44例和非感染組76例。納入標(biāo)準(zhǔn):①經(jīng)醫(yī)院感染監(jiān)控顯示,均確定為感染患者;②病歷資料均完整;③均能接受后期隨訪調(diào)查。排除標(biāo)準(zhǔn):①住院時間均低于24 h者;②缺乏相關(guān)重要信息者;③中途因其他原因退出研究者。所有患者的主要資料均源自醫(yī)院一體化管理系統(tǒng),包括基本信息(住院時間、年齡)、疾病信息(手術(shù)部位、感染重點(diǎn)菌、是否接受手術(shù))、抗菌藥物使用情況(尿常規(guī)、血常規(guī)、發(fā)熱情況、抗菌藥聯(lián)用、降鈣素原、手術(shù)前后是否使用抗菌藥)、三管使用情況(導(dǎo)尿管、中心靜脈導(dǎo)管、呼吸機(jī)導(dǎo)管)。

    1.2 方法 將兩組患者的基本情況進(jìn)行單因素分析,并以單因素分析結(jié)果為依據(jù),篩查兩組的差異因素,并將篩選的差異因素作為風(fēng)險因素。以計量形式將風(fēng)險因素(X1,X2,X3,……Xn)之間的聯(lián)系程度進(jìn)行矩陣轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換完成后再對各個風(fēng)險因素進(jìn)行分析,采用中心勢、網(wǎng)絡(luò)密度、中心度等指標(biāo)因素進(jìn)一步進(jìn)行風(fēng)險因素網(wǎng)狀路徑分析。

    1.3 統(tǒng)計學(xué)方法 應(yīng)用SPSS22.0統(tǒng)計軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,計量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差(±s)表示,兩樣本均數(shù)比較采用t檢驗,兩樣本率的比較采用χ2檢驗,以P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 兩組患者感染風(fēng)險因素比較 兩組患者的風(fēng)險因素篩查結(jié)果顯示:年齡、住ICU時間、住院時間、實驗室檢查異常數(shù)、發(fā)熱天數(shù)、術(shù)后使用抗菌藥天數(shù)、手術(shù)方式(急診、擇期)、手術(shù)部位、使用導(dǎo)尿管天數(shù)、使用呼吸機(jī)天數(shù)、抗菌藥使用天數(shù)均為多重耐藥菌感染的風(fēng)險因素(P<0.05),見表1。

    2.2 兩組患者風(fēng)險因素的網(wǎng)絡(luò)分析 感染組風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)圖顯示:降鈣素原異常次數(shù)、發(fā)熱天數(shù)、術(shù)后抗菌藥天數(shù)、年齡位于風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)圖中心位置,節(jié)點(diǎn)值和節(jié)點(diǎn)關(guān)系均為100.00,成對指數(shù)為1.13,是多重耐藥菌感染的關(guān)鍵、核心風(fēng)險因素,具有較大的風(fēng)險性和較強(qiáng)的影響力,見表2和圖1。非感染風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)圖顯示:心血管系統(tǒng)手術(shù)、尿常規(guī)異常次數(shù)、抗菌藥使用天數(shù)處于風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)圖的核心位置,但節(jié)點(diǎn)值、節(jié)點(diǎn)關(guān)系及成對指數(shù)均低于多重耐藥菌感染組,且整體網(wǎng)絡(luò)圖相對較松散,見表2和圖2。

    表1 兩組患者的感染風(fēng)險因素比較

    表2 兩組患者風(fēng)險因素的網(wǎng)絡(luò)分析比較

    圖1 感染組患者的風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)分析

    圖2 非感染組患者的風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)分析

    3 討論

    當(dāng)前,抗生素在ICU病房的濫用使細(xì)菌產(chǎn)生多種耐藥性[7-8]。因此,合理使用抗菌藥已成為醫(yī)療質(zhì)量、醫(yī)院管理、藥學(xué)服務(wù)、醫(yī)院感染以及社會各界所面臨的重大公共衛(wèi)生問題。研究表明,細(xì)菌多重耐藥性給患者的健康造成嚴(yán)重影響,而如何科學(xué)有效防控“超級細(xì)菌”成為全球各國所面臨的重要問題[9]。研究發(fā)現(xiàn),ICU病房的多重耐藥菌感染往往由多種風(fēng)險因素所致,例如抗菌藥濫用、醫(yī)院感染管理混亂、疾病進(jìn)程快等[10-11]。由此可見,面對錯綜復(fù)雜的感染風(fēng)險,事先對感染風(fēng)險做出預(yù)判,做到有的放矢,是預(yù)防院內(nèi)感染的重要途徑。

    本研究在對多重耐藥菌感染及非多重耐藥菌感染患者的單因素分析的基礎(chǔ)上,探索性的將社會網(wǎng)絡(luò)分析應(yīng)用于ICU內(nèi)多重耐藥菌感染的風(fēng)險識別中,進(jìn)而使風(fēng)險因素可視化,提高對風(fēng)險的預(yù)判能力。這是因為,社會網(wǎng)絡(luò)圖將紅色節(jié)點(diǎn)表示為風(fēng)險因素,并將各個風(fēng)險因素用線條連接,繪制成不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[12-13]。同時,網(wǎng)狀路徑根據(jù)節(jié)點(diǎn)大小和位置對網(wǎng)絡(luò)核心和邊緣的危險因素進(jìn)行區(qū)分,并以線條的粗細(xì)表現(xiàn)風(fēng)險因素之間的控制程度。本研究的關(guān)鍵技術(shù)是將各個單一的風(fēng)險因素通過社會網(wǎng)絡(luò)建立起內(nèi)在的交互聯(lián)系,從而對多重耐藥菌感染做出更準(zhǔn)確的風(fēng)險評估。經(jīng)單因素顯示,年齡、住ICU時間、住院時間、實驗室檢查異常數(shù)、發(fā)熱天數(shù)、術(shù)后使用抗菌藥天數(shù)、手術(shù)方式(急診、擇期)、手術(shù)部位、使用導(dǎo)尿管天數(shù)、使用呼吸機(jī)天數(shù)、抗菌藥使用天數(shù)均為多重耐藥菌感染的風(fēng)險因素。進(jìn)一步通過社會網(wǎng)絡(luò)分析顯示,多重耐藥性感染與非多重耐藥性感染患者相比,其風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)的密度更大,說明風(fēng)險因素之間的聯(lián)系更為密切。同時,降鈣素原異常次數(shù)、發(fā)熱天數(shù)、術(shù)后抗菌藥天數(shù)、年齡處于風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)圖的核心位置,證明上述風(fēng)險因素為多重耐藥菌感染的關(guān)鍵因素,臨床應(yīng)給予足夠的重視。張積平等[14]根據(jù)前瞻預(yù)警模型判斷氣管切開、腸內(nèi)營養(yǎng)支持時間、中心靜脈導(dǎo)管使用天數(shù)、抗菌藥聯(lián)用對多重耐藥菌感染有嚴(yán)重影響,從而做出針對性預(yù)防;楊富等[15]表明,多重耐藥菌感染與術(shù)前使用抗菌藥、術(shù)后留置ICU時間有關(guān),與本次研究存在偏差,可能與楊富等[15]未深入討論風(fēng)險因素之間的聯(lián)系有關(guān)。而本研究以創(chuàng)新性的方法識別多重耐藥菌感染的危險因素,并通過社會網(wǎng)絡(luò)將風(fēng)險因素進(jìn)一步可視化,識別出對感染具有高度影響力的因素,使臨床對風(fēng)險因素的判斷力進(jìn)一步提升,將感染風(fēng)險因素控制在一定范圍內(nèi)。

    綜上所述,網(wǎng)狀路徑分析對ICU多重耐藥菌感染患者效果顯著,將ICU病房內(nèi)降鈣素原指標(biāo)存在異常、年齡大的患者作為多重耐藥菌感染的高危人群,并給予合理的抗菌藥是預(yù)防感染的關(guān)鍵。

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