重症监护病房医院感染预警模型的建立研究

林鹏

重症监护病房医院感染预警模型的建立研究

林鹏

目的研究医院感染预警模型对ICU病房患者感染等预警效果。方法选取我院2015年3月—2017年3月的ICU病房患者1 806例作为研究对象。根据患者感染预防措施分为观察组和对照组，每组各903例。对比两组患者感染发生情况、预防效果。结果观察组感染发生率9．63%，对照组为12．73%，两组患者对比，差异具有统计学意义（P0．05）。结论重症监护病房在医院中属于感染高发病房，通过建立感染预警模型，能够有效减少重症病房的感染发生率。

重症监护病房；感染预警模型；建立价值

患者在出现严重病情或需要在治疗过程中进行侵入性操作时，需要严密的监控患者等生命体征，对患者的治疗环境也有较大的要求，此时临床需要将患者安置在重症监护病房中。重症监护病房能够满足多种侵入性治疗手段，并且保证患者在相对稳定、无菌的环境中接受治疗。但由于患者疾病情况往往十分复杂，侵入性治疗较多，患者出现感染的几率也随之增加，不仅增加医疗负担，还对患者的治疗与康复带来影响[1]。因此临床将控制重症监护病房感染发生率作为提高重症监护病房治疗效果的主要手段。临床研究显示，重症监护病房的感染预防较治疗更能减轻患者与医疗机构的负担。本文对我院2015年3月—2017年3月建立感染预警模型前后的两组患者的感染预防效果进行对比，现将结果报告如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取我院2015年3月—2017年3月1 806例重症监护病房患者作为研究对象。根据患者感染预防措施分为观察组和对照组，每组各903例，观察组中，男487例、女416例，年龄20～87岁，平均年龄（65.54±15.78）岁，病程0.9～13年，平均病程（9.06±1.35）年。对照组中，男425例、女478例，年龄23～86岁，平均年龄（67.31±14.26）岁，病程1～14年，平均病程（9.75±1.38）年。两组患者的一般资料对比，差异无统计学意义（P＞0.05），具有可比性。

所有患者中，留置尿管358例、气管插管376例、中心静脉插管396例、肠内营养插管384例、上述插管类型两种或以上292例，根据《中国卫生部2001年医院感染诊断标准》[2]对患者进行感染诊断与预防。

1.2 方法

1.2.1 建立模型 对照组进行常规感染预防和治疗，观察组建立感染模型进行预防和治疗。将患者按照得尔菲法[3]进行分析，包括基础情况、血清指标、特殊药物以及医疗操作4项。对上述4项评价后不同风险类别的患者进行不同程度的预防，根据调查结果建立数据库，数据库采取计算机软件进行数据统计和分析，并利用分析结果对患者进行感染预防。利用决策函数与计算机软件进行预防，最终建立起医院的感染预警控制模型。

1.2.2 模型应用 利用模型计算患者的感染发病几率，易感染类型，将计算结果与实际感染预防工作挂钩，观察患者的情况，从患者进入ICU病房开始，到患者离开ICU病房为止。观察患者出现感染的类型、感染发生的时间、感染发生率。

1.3 疗效判定

对比两组出现感染的患者例数与发生率，对比两组患者出现感染的类型，对比两组感染预防结果。感染发生率=感染发生例数／总数×100%。

1.4 统计学分析

采用SPSS 19.0的统计学软件对数据进行分析处理，计量资料以（均数±标准差）表示，采用t检验，计数资料以率（%）表示，采用χ2检验，P0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组患者感染发生率对比

观察组患者的感染发生率为9.63%，对照组为12.73%；观察组患者调查结果中，怀疑感染89例，实际出现感染87例；对照组怀疑感染84例，实际出现感染115例，两组对比，差异具有统计学意义（P0.05），详情见表1。

表1 两组感染发生率分析（±s）[n（%）]

表1 两组感染发生率分析（±s）[n（%）]

组别 例数 呼吸道感染 尿路感染 创口感染 其他感染 总发生率（%）观察组 903 29 31 15 12 87（9.63）对照组 903 32 45 21 17 115（12.73）χ2值 - 4.35 6.78 7.64 4.65 5.73 P值 - ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05

3 讨论

医院作为治病救人的重要场所，除了能够帮助患者减少疾病痛苦、恢复身体健康外，由于医院的环境复杂，病菌数量多、种类多，造成医院成为感染发生率较高的场所，经常有患者由于在院内感染，影响治疗效果，甚至造成患者死亡等严重的后果[2-3]。因此，临床对医院重症监护病房的感染预防十分重视[4-5]。针对重症监护病房患者的实际情况进行感染的预防，是减少患者由于感染的主要手段，传统方式对患者感染的预防效果不高，需通过更加科学、系统的方式进行预防和观察，感染预警模型是临床新型感染预防手段，临床能够通过计算机处理收集的数据，帮助临床对不同类型的患者进行不同类型的管理，减少患者感染的发生率[6-8]。本次试验中，观察组患者的感染发生率9.63%，对照组12.73%，组间对比，差异具有统计学意义（P0.05）。

综上所述，建立和使用感染预警模型，能够减少重症监护病房患者出现感染的发生率，提高预防效果。

[1]李娜，黄艳芳，唐喻莹，等．统计预测模型在医院感染中的应用研究[J]．四川医学，2017，38（1）：97-101．

[2]吴玉芳，马志红，王建军，等．重症监护室气管插管患者肺部感染发生情况调查分析[J]．人民军医，2017，68（3）：241-245．

[3]连丽．综合医院重症监护病房多重耐药菌医院感染危险因素分析[J]．中国冶金工业医学杂志，2017，34（2）：185-186．

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Establishment of Early Warning Model of Nosocomial Infection in Intensive Care Unit

LIN Peng Department of Critical Care Medicine, Longkou People's Hospital, Longkou Shandong 265700, China

ObjectiveTo study the early warning effect of nosocomial infection early warning model on patients in ICU ward.Methods1 806 cases of patients in ICU ward from March 2015 to March 2017 in our hospital were selected as the study objects. According to the infection prevention measures, the patients were divided into observation group and control group, 903 cases in each group. The incidence of infection and preventive effect were compared between the two groups.ResultsThe incidence of infection was 9.63% in the observation group and 12.73% in the control group. The difference between the two groups was statistically significant (P0.05).ConclusionICU is a high infection unit in the hospital. It can effectively reduce the incidence of infection in the ICU by establishing an early warning model of infection.

intensive care unit; infection early warning model; establishment value

R197

A

1674-9308（2017）13-0055-02

10．3969/j．issn．1674-9308．2017．13．027

龙口市人民医院重症医学科，山东 龙口 265700