重症监护室危重病患者用药耐药性的Cox比例风险模型分析

江乐，茅尧生 （温州医学院第一临床学院，浙江 温州325035）

随着我国医疗卫生事业的高速发展，重症监护室（ICU）危重病患者用药耐药性的问题越来越引起人们的高度重视［1］，由于我国对开展ICU 临床工作研究起步相对西方发达国家较晚，对于其ICU 危重病患者用药耐药性的Cox比例风险模型分析研究则很少。本文拟通过对我院外科ICU 危重病患者259例从不同角度利用多元统计模型研究分析影响患者用药耐药性的相关因素，找出其影响的主要因素，为医院外科ICU 危重病患者的疾病控制和预防提供新的手段与依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源 随机选取在2011年1月－2012年8月期间在我医院住院ICU 住院患者259例，年龄37～79岁，平均（59.8±14.9）岁。其中男为152人，平均年龄（60.3±14.6）岁；女为107人，平均年龄（57.2±14.4）岁。

1.2 研究方法 采用流行病学回顾性队列研究方法，以面对面调查结合查看病例等方式，应用个体化问卷调查表，主要内容包括：患者年龄、性别、民族、疾病史、遗传史、病程、用药史、治疗史等。

1.3 诊断标准 依据2012年中华人民共和国卫生部下发的《医院感染诊断标准》判定ICU 患者是否发生医院感染［2－3］。对医院ICU 感染耐药性患者送检各种标本进行培养，做药敏试验。

1.4 质量控制 根据此次研究的目的和意义并结合ICU 危重病患者用药耐药性特点，开展预调查从而及时调整、修改、完善科研设计。调查工作人员要开展统一培训，向患者及其家属说明研究的目的、内容的具体要求，取得其信任，注意患者个人隐私的保密。

1.5 统计学处理与分析 应用多元Cox 6.0软件统计处理数据。使用Cox比例风险模型对ICU 危重病患者用药耐药性因素进行统计学分析，以α＝0.05为检验水准。

2 结果

2.1 ICU 危重病患者用药耐药性病原菌构成 ICU 危重病患者送检各种标本培养259份，总共检出病原菌122株，病原菌阳性检出率47.10%，其中真菌25株（20.49%），其次为肺炎克雷伯菌18株（14.75%），大肠杆菌14株（11.48%），铜绿假单孢菌10株（8.20%），干燥奈瑟菌8株（6.56%），金黄色葡萄球菌8株（6.56%），霉菌6株（4.92%），阴沟杆菌6株（4.92%），草 绿 色 链 球 菌4 株（3.28%），嗜 麦 芽 糖4 株（3.28%），表 皮 葡 萄 菌3 株（2.46%），产 气 荚 膜 杆 菌3 株（2.46%），粪肠球菌3株（2.46%），轮状病毒3株（2.46%），韦氏柠檬菌3株（2.46%），白色链 球菌2 株（1.64%），鲍曼不动菌2株（1.64%）。各部位感染的病原菌主要以真菌类占首位，医院内感染前5位致病菌依次为白色念珠菌、肺炎克雷伯菌、大肠埃希菌、铜绿假单胞菌、干燥奈瑟菌。

2.2 不同部位感染构成 以呼吸道感染为主，感染部位由高到低前5位依次为：上呼吸道、下呼吸道、切口、泌尿道、颅内脓肿感染。

2.3 Cox比例风险模型在ICU 危重病患者用药耐药性研究中的应用 为研究Cox比例风险模型在危重病患者用药耐药性中的研究，首先把多元相关感染耐药性因素进行评分量化，具体量化方案可见表1。把可能相关感染因素带入Cox比例风险回归模型统计分析后，表明ICU 危重病患者用药耐药性相关因素包括ICU 手术持续时间、患者住院时间、抗菌药物使用种类、抗菌药物使用时机等。具体数据可见表2。

3 讨论

目前已知细菌获得耐药性［4－5］方式主要有2类：（1）可传递耐药性，即通过多种方式获得其他细菌的耐药性遗传因子；（2）自身染色体突变，即药物选择压力使自发突变形成的耐药突变株成为优势菌群。至今尚未发现自然界中存在MTB质粒或噬菌体（人工构建者除外），也未发现MTB具有主动摄取外源性DNA 的能力，故目前认为MTB 耐药性主要由自身染色体介导。

ICU 患者可能接受的各种侵入性操作（如中心静脉置管、气管切开、机械通气、留置导尿管、各种引流管等）均可诱发医院感染，而且，在治疗操作过程中器械污染和交叉感染也是发生医院感染的重要因素。对于气管插管、气管切开和呼吸机辅助呼吸患者来说，大多数需吸痰、留置导尿等，这些操作极易导致肺部和泌尿系统感染。

表1 ICU 危重病患者用药耐药性Cox比例风险模型因素量化方案Tab 1 The quantization scheme on drug resistant Cox proportional hazards model of critically ill patients in ICU

表2 ICU 危重病患者用药耐药性Cox比例风险模型回归分析Tab 2 The regression analysis on drug resistant Cox proportional hazards model of critically ill patients in ICU

ICU 患者由于病情危重，治疗时普遍应用抗菌药物，并且在使用过程中，随意性较强，起点高，在长期使用无效时才考虑病原学检测，进而促使内源性感染和多重耐药菌株的产生。ICU 患者医院感染不同部位以呼吸道感染率最高，与医疗单位住院患者多，病房人员流动性大和空气消毒不彻底有关。

ICU 手术切口感染耐药性的重要影响因素之一是手术持续时间。手术时间越长，切口感染机会将明显增加［6－7］，由于手术操作和切口暴露时间延长，引起出血量增多，会造成患者抵抗力明显下降。本次调查结果可看出ICU 手术时间长会导致切口感染耐药率较高。

本次ICU 患者感染的病原菌中，真菌占首位，其中以白色念珠菌为最多，因为真菌广泛存在于自然界中，其生长繁殖与环境有很大关系，大量广谱抗生素治疗同时，造成菌群失调，易导致二重真菌感染，因此需加强ICU 环境管理，定时通风，合理应用抗菌药物。

早在20世纪70年代英国科学家Cox DR 首先提出一种新的评价疾病发生影响的比例危险模型方法［8－9］，该方法可以成功处理多个复杂因素对疾病效果影响的难题。多元Cox比例风险模型在医学领域分析中的应用逐渐引起了人们的高度注意，并且其应用越来越广泛。近年来，Cox比例风险模型应用于预测疾病治疗发生与转归、评价临床治疗效果、疾病预后影响因素的研究、药物疗效资料分析、评价医院感染干预效果等多个层面。本文首次运用Cox比例风险模型对医院ICU 危重病患者用药耐药性相关因素量化，进行多元统计学拟合处理，表明ICU 危重病患者用药耐药性影响因素是手术持续时间、患者住院时间、抗菌药物使用种类、抗菌药物使用时机等。以上研究与国内外相关研究报道基本一致［10］。所以针对这些方面加强加强临床治疗工作是预防和控制ICU 危重病患者用药耐药性的重要内容。

ICU 危重病患者感染耐药性与手术后抗菌药物使用的时间和种类有直接关系，一般来说，术后如发生切口的感染，该患者抗菌药物的使用时间和使用种类会有所增加。因此，在本次研究资料中，术前、术中抗菌药物的使用，可反映合理使用的程度。尤其是术前预防性使用抗菌药物的控制和监管。抗菌药物使用过度，会增加医院内微生物生态压力，加大细菌对抗菌药物耐药的危险性，随着使用种类的增加感染率增高。不少外科医师过分依赖抗菌药物来防治术后感染，不论手术大小性质，盲目大量、联合使用新型昂贵的抗菌药物，陷入滥用抗菌药物－产生耐药菌株－更换新药的恶性循环，导致严重后果。

综上所述，ICU 危重病患者用药耐药性感染是多因素所致，所以医务人员工作中不仅要掌握一般临床手术基本功，还要掌握无菌操作技术及其疾病治疗基础理论和护理经验。同时预防外科手术后感染是防治医院感染的重要内容，严格按照安全措施，加强各个环节质量控制监管，可有效降低用药耐药性感染率。

［1］ 任南，徐秀华，吴安华，等.医院感染耐药性横断面研究报告［J］.中华医院感染杂志，2008，19（8）：17.

［2］ 邹烂辉.ICU 术后切口感染相关因素及护理对策［J］.中国医药指南，2009，17（6）：126－127.

［3］ 魏燕红，张利军.ICU 患者抗生素滥用分析［J］.北京大学学报，2011，58（4）：444－445.

［4］ 王仁键，李瑛春.ICU 危重患者的常规药物治疗［J］.临床合理用药，2011，23（11）：54.

［5］ 韩嘉宁，吴海峰.ICU 危重患者的临床治疗体会［J］.中国现代药物应用，2012，31（9）：93－94.

［6］ 阎玉矿，刘辉，李德宁等.ICU 感染的临床分析［J］.中华实用诊断与治疗杂志，2009，22（10）：35－36.

［7］ 刘丁，陈萍，陈伟.医院感染监测10年结果分析［J］.重庆医学，2009，33（8）：1153.

［8］ 宁蛲莉，候莹，吕会，等.ICU 医院感染病原学调查［J］.中华医院感染杂志，2010，22（6）：634.

［9］ 刘丽华，魏全珍，张惠珍，等.ICU 手术后感染的调查与对策研究［J］.中华医院感染学杂志，2008，18（8）：1091－1092.

［10］杨红辉，谢丽华，周妍，等.慢性阻塞性肺病患者感染的病原菌分布及耐药性分析［J］.中国医院药学杂志，2010，18（16）：73－75.